×Закрыть
Python programmer, web developer, remote worker
  • Senior у пошуках роботи. Як я пройшов 20 співбесід з HR і що про це думаю

    Дуже відверто і з гумором. Сподобалось. Сам проходив в житті кілька десятків співбесід, правда не в ІТ, але схоже і для менеджерів. Можу прокоментувати, що буває так — не підходиш трохи, і не зовсім правильні речі кажеш. А просто щирий і хочешь зробити. І, як казав дон Хуан до Кастанеди: «Якщо в тебе достатньо власної сили, то одне слово може змінити все твоє життя.» Тому не потрібно автору жалкувати за 8 років без продакшена проектів, у кожного свій шлях, щоб накопичувати цю власну силу. Час розкидати, і час збирати... )

  • Сім чеснот програміста

    автор статьи преуспел в программировании, но не успел в понимании жизни.
    ничего со временем выровняется, по мере потери здоровья улетучивается юношеский максимализм и задор, а заменяется философским взглядом на бытие и себя, как частицу этого бытия.

    Поддержал: andrew-wereshchaka
  • Советы сеньоров: как прокачать знания junior Data Scientist

    отличная статья.

    В качестве одного из лучших ранних конкурсантов Kaggle Ачин понял, что он уже автоматизирует множество шагов, участвующих в каждом соревновании. "Я думал, что если мы соберем достаточное количество наборов данных, достаточное количество проблем и проведем достаточно экспериментов, мы сможем провести машинное обучение по компьютерному обучению. Это была оригинальная идея, — говорит он.
    Поддержал: Alex Plotnikov
  • Советы сеньоров: как прокачать знания junior Data Scientist

    Согласен с Alex Plotnikov. Добавлю про свой опыт.
    В прошлом году заинтересовался ИТ, хотя до этого работал в бизнесе и продажах, просто был хороший математический базис когда-то.
    Очень быстро втянулся именно в Дата сайенс, где интересно было применить аналитические способности и поддался рекламному тренду, что не обязательно быть программистом.
    Прошел полностью курсы на DataCamp.com, поверхностно, надо сказать честно, но хотелось практики! )
    Зашел на www.kaggle.com/kivaschenko и сразу влез в новое компетейшн по такси Нью-Йорк. За пару месяцев соревнование сожрало все мое время и психическую энергию, правда я на практике выучил и запомнил больше, чем параллельно читал в трех книгах по машинному обучению — то есть навыки работы с данными и всякие штуки с обработкой, использование объектов библиотек.
    Потом сделал регрессию по ценам на дома для новичков и, конечно, конечно же Титаник )).
    Так вот мое впечатление.
    Катастрофически не хватает опыта и навыков в программировании на Питоне! Мало понять как теоретически работает регрессия или метод к-ближайших соседей, рандом форест и т.п. Надо хорошо понимать код, философию языка программирования. Иначе на практике это исследование превращается в складывание кубиков из объектов библиотек scikit-learn, pandas.
    Я, конечно не такой мудрый и заслуженный статистик и теоретик, но все равно, скажу.
    Если хочешь строить свою модель, надо потом использовать и наследование классов из scikit-learn, с переопределением, и finite state machine пригодится для кластеризации текста и т.д. То есть, чтобы осознанно писать код.
    А так... Открываешь джупитер блокнот... Можно просто пару десятков раз обработать данные, вычистить мусор, создать новые признаки, категории, и скармливать модели. И для этого не надо университет заканчивать.
    особенно, если подсмотреть на кагле, как делают другие, учесть их ошибки и взять находки.
    И будет нормальный результат, если вы не собираетесь биться до крови за пятый знак после запятой в точности. Нормальный результат, я имею ввиду для бизнеса, когда надо выдержать баланс между сроками и стоимостью вычислений и точностью модели. А не так, как было в истории с рекомендательной системой для Netflix. Ну, кто в теме, тот понял.
    И да, икс-джи-буст (xgboost) — наше фсё ).
    Вот что делать толпе дата сайенсов, когда все основные модели будут описаны так, как и описаны сейчас алгоритмы в ссайкит-лерн? Для кого нужны визуализации? Если решение принимает нейросеть ).
    P.S. Учу сейчас глубоко Python 3, потому что иначе — это все игрушки.