Важны ли алгоритмы и структуры данных для ML-инженера?
Сейчас я изучаю Python и в дальнейшем хочу идти на ML-инженера. Сейчас передо мной стоит выбор: изучить алгоритмы и структуры данных или пойти изучать Pandas и библиотеки машинного обучения. Если алгоритмы нужны, то какие (например, два указателя, бинарный поиск, алгоритмы для графов и так далее)?
Чтобы быть полноценным инженером, нужна хорошая база, а база включает в том числе понимание алгоритмов, их ассимптотической сложности, необходимого расхода памяти итд итп.
а зачем выбирать? сначала pandas/sklearn/pytorch — это и есть ML-инженер. алгосы учи параллельно, для собеседований. из твоего списка бинарный поиск концептуально нужен, двойные указатели и графы это competitive programming, в ML не встретишь. линейная алгебра кстати важнее любых алгосов для ML.
Кот Абсолютный, Кнут даст пользы больше, чем все девушки за лето. А то ещё и вред нанесут и психику поломают.
Помню, как на Ибице тусовался... Лучше бы Кнута перечитал....
Ну, всему есть свое время. Есть время изучать девушек, и время штудировать Кнута :) Главное - не слишком увлекаться, что тем, что другим.
Насчет психики - в принципе верное замечание, но тем не менее "Мы вам честно сказать должны - больше жизни девчонки нам нужны..." :D