Вопрос скорее по то, как именно стоит идти по данным и не "сломается" ли обучение, если я просто буду дообучать модель по одному набору данных. В данный момент датасет хранится в датафрейме, поэтому также интересно, будут ли страдать скорость и память, если я буду использовать встроенный dataframe.rolling.
Nikita, на компе у меня до сих пор семерка, и ставить вместо нее десятку я не собираюсь. А ставить яндексовские приложения себе на комп - это еще более неудобно для меня.
Hemul GM, сами разработчики написали, что установили новое ПО, просто кинув отмазу, что оно прилагается к ЯДиску как обязательное теперь (но оно нифига не обязательное и очень даже отдельное).
Hemul GM, Есть. Яндекс поставил сторонний софт на компы кучи пользователей, о чем они узнали только из-за того, что разрабы накосячили и вывели ярлык от этого софта на рабочий стол. Это говорит о том, что они просто выбрали судьбу всеми гонимого мейла, вот и все.
Кстати, в браузере реклама у меня вылазит только один раз при включении, а потом хоть сутки без нее слушать можно. Но вообще стоит попробовать spotify, может поудобнее будет.
Saboteur, вопрос про data science тут особняком стоит, и вообще идет в сторону machine learning'a.
Очевидно, что я не могу просто взять и придумать на месте что-то, над чем трудится команда профессионалов, погруженных в тему. Однако я считаю, что работая в команде с ними и погружаясь в тему, обузой я бы не был.
Относительно архиваторов - там люди вообще занимаются своим делом уже десятилетия, так что нужно настоящее озарение, чтобы что-то улучшить, либо нужно поработать с ними годик, поучиться, а там уже и улучшать можно.
Так или иначе, сейчас я могу только на принеси-подай работать. Поэтому я и хочу знать, куда стремиться и что изучать, чтобы к выпуску уже была возможность идти на работу, которая принесет мне удовольствие, а не одно напряжение.
На самом деле, пусть даже и не нужны конкретно такие компетенции. Тогда где можно работать так, чтобы подальше от фронта и поближе к НИИ за нормальную зарплату?
Очевидно, что подальше от фронта - это бек, но что тогда входит в этот пресловутый бек? Парсить запросы пользователей на сервере или писать движки для условного киберпанка?
Saboteur, действительно время и действительно преувеличиваю. И мы правда используем то, что доказали бородатые дяденьки в 50-ых. Но решая задачи, мы занимаемся разработкой в миниатюре: есть куча стандартных алгоритмов и некоторые свойства конкретной задачи. Необходимо их состыковать друг с другом с помощью опыта, интуиции, умных книжек и великого интернета в какую-то штуку, которая будет работать, причем работать стабильно. А учитывая то, что стабильно с первого раза не получится, приходится писать читабельный и понятный код, потому что отлаживать его может уже твой сокомандник.
И тогда вопрос такой - кто-нибудь еще занимается алгоритмами или все используют библиотеки, а сами думают о возвышенном (читай архитектуре и кофе-брейке).
Валентин, Я не выпячиваю себя, но если честно мозги на контестах у людей горят только в путь. Я просто говорю, что многие спорт-прогеры могут сделать почти все, что вы скажете, изобретя две тысячи велосипедов за одну ночь, если это будет конкретная задача, где есть доступ к чистым данным и есть конкретное место, куда надо отправить ответ. И тогда я спрашиваю, а где сейчас вообще нужны люди, которые готовы решить практически любую задачу в области чистых вычислений и алгоритмов?
Почему тогда люди радуются, уходя из коммерческой разработки в научную, и говорят о том, что их зарплата упала раза в полтора?
Или это те самые счастливчики из гугла и IBM?
Написано
Войдите на сайт
Чтобы задать вопрос и получить на него квалифицированный ответ.