Si su objetivo es convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático , la respuesta del mundo real es ninguna de ellas.
En el espacio aplicado (léase … mundo real) la gran mayoría del aprendizaje automático se realiza en Python.
He estado entrevistando a un montón de personas últimamente y muchos esperan que sus títulos avanzados tengan algún tipo de peso.
- ¿Se están utilizando redes neuronales profundas para crear estrategias de fondos de cobertura / HFT?
- ¿Qué tan bueno debería ser para inscribirme en un Master Machine Learning?
- ¿Se está saturando el aprendizaje automático como campo de investigación?
- ¿Cuál es la diferencia entre la red neuronal profunda y la factorización de matriz profunda?
- ¿Qué preguntas se pueden hacer en una entrevista sobre el proyecto de Análisis de sentimientos de Twitter?
La verdad es que las preguntas de la pantalla del teléfono no cambian independientemente de su título o por cualquier otro motivo.
Aquí está mi primera pregunta.
¿Puedes decirme qué es la disputa de datos y guiarme a través de un ejemplo?
Si el entrevistado no puede responder la pregunta, la pantalla del teléfono ha terminado.
Se acabó para el 99% de estos entrevistados después de esta pregunta porque muy pocos entienden realmente el papel.
¿Por qué? Bueno, porque en el mundo real discutimos los datos más que cualquier otra cosa.
Los datos de disputa se realizan en Python y SQL. Si no puede dar masajes a sus datos en una forma que pueda modelarse, entonces no puede hacer el primer paso en el proceso de modelado de extremo a extremo que verá en estos días en casi todos los requisitos de trabajo.
Si quieres trabajar en el mundo real, aprende Python y aprende ahora. Entonces aprende pandas.
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