Analiza danych - big data na #sgh vs MIESI też na sgh vs Informatyka i ekonometria na #sggw - co wybrać mirki?

Mam licencjat z finansów z raczej podrzędnej uczelni, teraz miałem rok przerwy od studiów, pracuję w korpo na takim entry levelu w finansach, ale będę przechodził bardziej w stronę analiz i automatyzacji procesów. Ogarnąłem samodzielnie pythona, którego już używam, mam jakieś pojęcie o SQL, ale w praktyce to tylko na
@ciam-ciaramciam @sartek Cześć Mirki! Sorry, że odkopuje, ale myślę, że po właściwie drugim roku jesteście dobrym źródłem wiedzy dla osób z podobnym dylematem. Mam licencjat z firu na UŁ, za rok kończę mgr również z firu na UŁ. Ten mgr to był generalnie zły wybór, pracuję jako analityk danych na entry levelu, poza branża finansową. W pracy korzystam głównie z sql, excela (vba) i narzędzi do wizualizacji danych. Zastanawiam się czy MIESI
Wołam zainteresowanych (65) z listy Packt Pub Free
Możesz zapisać/wypisać się klikając na nazwę listy.

Dodatek wspierany przez Cebula.Online

Masz problem z działaniem listy? A może pytanie? Pisz do IrvinTalvanen

! @MiKeyCo @Just666 @Grzegiii @ManVue @konik_polanowy @Trufl4 @nim537 @XyzykDX @noobek @kurp @worm @Migfirefox @baalder363 @Quilo @fehuziom @dannycarter @FateSick @Atress @bartptak @krzysztof4it @w_t_d @cytawek @zapomnialam_loginu @stepniaczio @Nomad40k @Gronekmaster @polecam_poczytac_heideggera @igorr1 @Shelsing @Czamkar @spunky @civi88 @dluto @18zpitrasio @zadnoo @Marcysiek @toxa @Arthes @ghostd @ahaw @
@ManVue: Fajna książka, polecam. Znalazłem w niej błąd i też trochę płytko idzie przez temat, ale to jedna z przyjemniej napisanych książek entry-level.
@Oszaty: > Jaki jest według Was poziom trudności wejścia w Data Science? Czy ktoś się tu przyznaje do takiej pracy?

Na wejściu wymagany jest dyplom z kierunku technicznego np matematyka, statystyka, informatyka. Dużym plusem jest podstawowa znajomość jakieś środowiska bazodanowego/statystycznego: SAS, SQL, R, SPSS, Statistica itp. Na początku polecam aplikować na stanowiska Graduate Analyst/Analyst.

@rith:

To jak znasz SQLa i jakieś może podstawy R to składaj do Accenture gdzieś do
Cześć!
Czy i jaki bootcamp możecie polecic z #python lub #datascience w Warszawie? Chodzi mi o coś, co pomoze sie przekwalifikować (umiem w pythona troche, ale to wiedza nieuporzadkowana, poza tym brak papiera tez chyba jest problemem). "Naucz sie samemu" nie sprawdziło sie przez ostatnie lata (mam normalna prace, zabierająca sporo czasu, ktorą chetnie rzuce ;) ).
Ew. jakie szkoły możecie polecić?
Znalazlem cos takiego: http://kodolamacz.pl/bootcamp-datascience/ i nie wiem czy jest to
Odnosnie samokształcenie to napisalem juz wyzej - kwestia czasu. Teoretycznie bootcamp jest skondensowana dawka wiedzy i - co wazniejsze - zajec praktycznych ocenianych przez zawodowcow (jak domniemuję). Nauka w tej formie jest po prostu efektywniejsza ;)


@thomeq: Za dużo zakładasz niestety. Co do tego, która forma kształcenia jest efektywniejsza to nie wiem, nie czytałem badań na ten temat.

No bo skoro samoksztalcenie jest takie dobre to po co sa w ogole
@alkan: Gdyby to była "esencja z tostera" posiadająca charakterystyczne cechy wizualne tostera to nikt by się adversarial examples nie przejmował. Problem polega na tym że sieć reaguje na coś co jest kompletnie niepodobne do obiektu danej klasy i przez to można wygenerować złośliwy obraz który wygląda normalnie dla człowieka ale sztuczne sieci neuronowe od niego głupieją.

Esencje z obiektów wyciąga się przez metody wizualizacji ficzerów (feature visualization) i uzyskane w ten
AdireQ - @alkan: Gdyby to była "esencja z tostera" posiadająca charakterystyczne cech...
Podpowie mi ktoś jak w #r można wybrać konkretny zakres kolumn ramki przy dopasowywaniu do lda, qda itp? Te funkcje przyjmują jako argument (objaśniana ~ objaśniająca 1 + objaśniająca 2, ramkaDanych). Wiem, że mogę wybrać wszystkie wpisując "."
#datascience pewnie będą wiedzieć

@leoshelby: Nie musisz rejestrować karty. Przynajmniej wcześniej tak było. Wystarczy zarejestrować podstawowe konto i darmowe książki będą dostępne przez nie. Niestety każdą trzeba przypisać do konta z osobna.

Odpowiedziałem publicznie, bo może to interesować też innych.
Lista przydatnych linków ze świata #programowanie #hubadev

1. -> https://www.diffchecker.com/ - Porównywanie dwóch plików tekstowych.

2. -> https://idea-instructions.com/ - Algorytmy wyjaśnione w stylu instrukcji składania mebli IKEA.

3. -> Think Python- "Think Python is an introduction to Python programming for beginners"

4. -> 5 darmowych książek o #datascience #bigdata

5. -> Podstawowe pojęcia i koncepty ze świata programowania dla początkujących.

6. -> Lista 90 blogów bigdata, machinelearning etc.

Plus film "How
H.....v - Lista przydatnych linków ze świata #programowanie #hubadev

1. -> https:/...
#ciekawostka #inwestycje #datascience #analizadanych #fintech #hackathon #wroclaw

Według US News & World Report, Polska jest trzecim najlepszym miejscem do inwestowania dla przedsiębiorców na całym świecie.

Jeżeli masz pomysł na narzędzie, model lub algorytm, który pozwoli na identyfikowanie spółek z największym potencjałem rozwojowym i inwestycyjnym, zgłoś się do drugiej edycji hackathonu #bankitup.

http://bit.ly/bank_IT_up
@erwit: szeregi czasowe beda dobre jak nie masz innych zmiennych, w przeciwnym przypadku moglbys wyjac z timestampa np godzine, dzien tygodnia, miesiac itd i wrzucic je jako zmienne + do tego np liczba ludnosci w miescie, wojewodztwo itd wszystko zalezy od kreatywnosci :D

w przypadku szeregow polecam uzyc SARIMA bo na pewno bedzie to szereg sezonowy i mozliwe ze pojawi sie heteroskedastycznosc (wtedy trzeba bedzie siegnac po nieco bardziej zaawansowane modele