¿Qué puede hacer un estudiante universitario en un laboratorio de aprendizaje automático y minería de datos?

No puedo aconsejarle sobre cómo prepararse para tal entrevista, pero puedo responder su segunda pregunta: ¿Qué puedo hacer en el laboratorio para aprender lo más posible?

La respuesta: mucho, mucho. Tiene una oportunidad inigualable de trabajar junto a expertos en el campo que conocen los entresijos y pueden guiarlo en su camino para convertirse en un experto si así lo desea. 4 cosas que sé que me han ayudado mucho mientras trabajaba con un experto en minería de datos:

  1. Hazlo antes de preguntar . Por supuesto, hay muchas situaciones en las que esto no se recomienda (manejo de información privada, lanzamiento de código que potencialmente podría romper todo, etc., etc.), pero en general, las mejores ideas y preguntas surgen de probar algo y darse cuenta por qué podría no funcionar de la manera que pensabas.
  2. Lee su trabajo. Obviamente, conocer las áreas de especialización de su profesor es la mejor manera de aprovechar su conocimiento y poder hacer las preguntas correctas que puedan responder. Cuando esté familiarizado con el territorio, sabrá cómo explotarlo.
  3. Conoce a tu familia académica. Los otros estudiantes en el laboratorio serán (potencialmente) su pequeña familia académica, y eso los convierte en su círculo más cercano de recursos y apoyo. Además, ver a su profesor como el jefe de esa familia ayuda a comprender por qué el tono / objetivos / entorno del laboratorio es como es.
  4. Por último, pero no menos importante, no dejes caer la pelota sobre ningún recurso que te den . Si un profesor sugiere que busques algo, lee un documento, postúlate a un taller, prueba un ejercicio, etc., HAZLO . Saben de lo que están hablando y lo que dicen es casi seguro que te beneficiará, especialmente si has pasado suficiente tiempo con ellos para que entiendan tus objetivos, aspiraciones, fortalezas y debilidades.

Por supuesto, no todos los profesores son iguales, así que ejercite algunas habilidades de personas apropiadas con sus profesores (vea el punto 3).

-Trabajar en minería de texto en redes sociales

-Si has tomado la clase de Andrew Ng, solo actualiza los conceptos básicos cubiertos

-Entender las ideas básicas detrás de los algoritmos para el aprendizaje supervisado y no supervisado, sus pros y sus contras, ejemplos, etc.

-Trabajar en proyectos pequeños será muy útil.

-Ver cuál es el objetivo principal de su laboratorio o el de su maestro y tal vez estudiar / trabajar / practicar de acuerdo con eso

Buena suerte !

Primero aprende los algoritmos … codificándolos. Haz que tus manos estén sucias …

Después de estar seguro de su aprendizaje, tome un proyecto como … sistema de predicción de rendimiento de sus compañeros de clase. Intente construir un modelo adecuado …