Какой код продукта titanfall в origin

2. ×åì òû êîíêðåòíî çàíèìàåøüñÿ íà Ïèêàáó?

Ñ ðåçóëüòàòàìè ìîåé ðàáîòû ñòàëêèâàåòñÿ êàæäûé, êòî çàõîäèò íà Ïèêàáó: ñîðòèðîâêà ïîñòîâ â «Ãîðÿ÷åì» — ýòî òîæå àëãîðèòì, êîòîðûé ðàáîòàåò ñ äàííûìè. Åñëè æå ãîâîðèòü î áîëåå âûñîêèõ ìàòåðèÿõ, òî íåäàâíî, íàïðèìåð, ìû ñäåëàëè íîâóþ íåéðîñåòü. Îíà ñîâåòóåò ïîëüçîâàòåëþ íåìíîãî ïîäóìàòü ïåðåä òåì, êàê îí îòïðàâèòü îñêîðáèòåëüíûé êîììåíòàðèé. Êàê çíàòü, âîçìîæíî, ýòî ïîìîæåò ñäåëàòü àòìîñôåðó íà ñàéòå åùå ïðèÿòíåå è îãðàäèò ïîëüçîâàòåëåé îò áàíîâ çà ñëîâà, ñêàçàííûå ñãîðÿ÷à

Êñòàòè, âû ìîãëè óæå âèäåòü ðàáî÷åå ìåñòî Äàíèëà è åãî êîòà â èíñòàãðàìå Ïèêàáó

Íàðÿäó ñ òàêèìè çàäà÷àìè ïðèõîäèòñÿ çàíèìàòüñÿ è ÷åì-òî áîëåå îáûäåííûì, âðîäå àíàëèçà äåéñòâèé ïîëüçîâàòåëåé èëè ñáîðà ñòàòèñòèêè (ýòîìó òîæå ó÷àò). Ëþáûå äàííûå ìîãóò áûòü ïîëåçíû: ÷åì áîëüøå òû «êîïàåøü», òåì áîëüøå íàõîäèøü âîçìîæíîñòåé, êàê óëó÷øèòü Ïèêàáó.

3. Êàêèå íàâûêè íóæíû, ÷òîáû ñòàòü äàòà ñàåíòèñòîì?

Ìàòåìàòèêà. ×åì ëó÷øå âû åå çíàåòå, òåì ïðîùå áóäåò îñâîèòü ÷òî óãîäíî èç ìèðà Data Science.  ïåðâóþ î÷åðåäü ýòî ìàòàíàëèç, ëèíåéíàÿ àëãåáðà, òåîðèÿ âåðîÿòíîñòåé è ñòàòèñòèêà. Íî ýòèìè ïðåäìåòàìè âñå íå îãðàíè÷èâàåòñÿ.  íàóêå î äàííûõ ïðàâèëî òàêîå: ÷åì áîëüøå âàì ïðèõîäèëîñü ðàáîòàòü ñ ðàçëè÷íûìè îáëàñòÿìè ìàòåìàòèêè, òåì ëó÷øå. Ïîëåçíîé ìîæåò áûòü äàæå ýêîíîìèêà èëè àñòðîôèçèêà.

ß îêîí÷èë ìåõìàò ÌÃÓ. Ïðè ýòîì èçíà÷àëüíî ÿ âîîáùå çàíèìàëñÿ ìåõàíèêîé êîìïîçèòíûõ ìàòåðèàëîâ è íåñêîëüêî ëåò ðàáîòàë èíæåíåðîì-ïðî÷íèñòîì. Íî ïîñëå òîãî, êàê ÿ ñëåãêà ðàçî÷àðîâàëñÿ â íàøåé òÿæåëîé ïðîìûøëåííîñòè, ìíå áûëî íåñëîæíî îñâîèòü ìàøèííîå îáó÷åíèå è íåéðîñåòè.

Åñòåñòâåííî, ïîìèìî çíàíèÿ ÷èñòîé ìàòåìàòèêè, âàì ïðèäåòñÿ ìíîãî ïðîãðàììèðîâàòü. Íî íå ñîâñåì â êëàññè÷åñêîì ïîíèìàíèè. Ñêîðåå âñåãî, îñíîâíûì âàøèì ÿçûêîì ñòàíåò Python. Îí áóäåò èíñòðóìåíòîì äëÿ îïåðèðîâàíèÿ òåìè òåîðåòè÷åñêèìè çíàíèÿìè, êîòîðûå ó âàñ åñòü.  èòîãå ðàáîòà áóäåò ñêîðåå ïîõîæà íà ðàñ÷åòû íà «ïðîäâèíóòîì êàëüêóëÿòîðå», íåæåëè íà áóäíè îáû÷íîãî ðàçðàáîò÷èêà.

Âñå ýòî âûãëÿäèò ñëîæíî, íî äàæå ñ íóëÿ ðåàëüíî íàó÷èòüñÿ àíàëèçèðîâàòü äàííûå. Êîíå÷íî, áóäåò õîðîøî, åñëè ó âàñ åñòü êàêîé-íèêàêîé òåõíè÷åñêèé áýêãðàóíä. Íî äàæå åñëè íåò, ó÷èòüñÿ íà ôàêóëüòåòå ìàòåìàòèêè â âóçå íå îáÿçàòåëüíî. Åñòü êó÷à ëèòåðàòóðû, ñòàòüè, âèäåîëåêöèè è îáó÷àþùèå ïðîãðàììû. Çäåñü íóæíî ÷åòêî ïîíèìàòü, çà ÷òî è â êàêîé ïîñëåäîâàòåëüíîñòè áðàòüñÿ. Åñëè ïîêà âîîáùå íå ïðåäñòàâëÿåòå, ñ ÷åãî íà÷àòü, èäèòå íà êóðñû. Èëè íå èäèòå. Áëàãî ëþáóþ íàóêó ñåé÷àñ ìîæíî îñâîèòü íå âñòàâàÿ ñ äèâàíà.

4. Êàêèå íàïðàâëåíèÿ â Data Science ñåé÷àñ àêòóàëüíû?  êàêóþ ñôåðó èäòè?

Ñàìîå ÿðêîå ïðîÿâëåíèå Data Science — ìàøèííîå îáó÷åíèå. Íî ÷òîáû îáúÿñíèòü, ÷òî ýòî òàêîå, çàéäåì íåìíîãî èçäàëåêà. Àëãîðèòìû, ãðóáî ãîâîðÿ, ýòî ñïîñîáû àâòîìàòèçàöèè. Èõ ïðèäóìûâàþò ëþäè, ñîñòàâëÿÿ ïîíÿòíûé íàáîð èíñòðóêöèé. Íî â íåêîòîðûõ ñëó÷àÿõ ÷åëîâåêó ñëîæíî â ÿâíîì âèäå îïèñàòü, ÷òî íóæíî äåëàòü äëÿ âûïîëíåíèÿ êàêîé-òî çàäà÷è. Çàòî ó íåãî åñòü êó÷à ïðèìåðîâ òîãî, êàê ýòà çàäà÷à äîëæíà âûïîëíÿòüñÿ. Íàïðèìåð, ñëîæíî îïèñàòü àëãîðèòì ðàáîòû ïðîãðàììû, êîòîðàÿ ïî ôîòîãðàôèè áóäåò îòëè÷àòü êîøå÷åê îò ñîáà÷åê. Íî ó íàñ åñòü òûñÿ÷è ôîòîãðàôèé, ãäå ìû çíàåì, ÷òî èçîáðàæåíà êîøå÷êà èëè ñîáà÷êà. Òóò-òî è ïðèõîäèò íà ïîìîùü ìàøèííîå îáó÷åíèå, ãäå ìû «ó÷èì» ïðîãðàììó äåéñòâîâàòü òàê, êàê îæèäàåò ÷åëîâåê. «Ñêàðìëèâàåì» ïðîãðàììå ââîäíûå äàííûå è çàäàåì ðåçóëüòàò, êîòîðûé õîòèì ïîëó÷èòü. Ïðè ýòîì íàì íå íóæíî ñîñòàâëÿòü àëãîðèòì. Ïðîãðàììà ñäåëàåò ýòî ñàìà.

 ýòîì ïëàíå ñâÿçêà «äàííûå + ìàøèííîå îáó÷åíèå» ðîæäàåò óæå ñâîåãî ðîäà ïðîãðàììèðîâàíèå 2.0 (àâòîìàòèçàöèþ ñîçäàíèÿ àëãîðèòìîâ). Èç-çà áóìà íåéðîñåòåé ýòî íàïðàâëåíèå ñèëüíûé ñêàêíóëî â ðàçâèòèè. È ýòî î÷åíü êðóòî, ïîòîìó ÷òî çà÷àñòóþ ìû ìîæåì âîîáùå íå çàáîòèòüñÿ î êîäèðîâàíèè è îáðàáîòêå äàííûõ, à ïðîñòî ñêàðìëèâàòü èõ ïðîãðàììå êàê åñòü â òîì âèäå, â êîòîðîì èõ ïîòðåáëÿë áû ÷åëîâåê. È ýòî åùå íà øàã ïðèáëèæàåò íàñ ê ïðåñëîâóòîìó èñêóññòâåííîìó èíòåëëåêòó.

Ñåãîäíÿ ïîäîáíûå àëãîðèòìû ìîãóò êóäà ëó÷øå ëþäåé ðàñïîçíàâàòü ëèöà, èãðàòü â Starcraft èëè ãî, ðåêîìåíäîâàòü êîíòåíò, óëó÷øàòü èçîáðàæåíèå èëè äàæå äåëàòü âîò òàêèå âåùè:

Êðóòîé è â íåêîòîðîì ñìûñëå ïóãàþùèé ôàêò: óæå ïîÿâëÿþòñÿ íåéðîñåòè, îáó÷åííûå òîìó, ÷òîáû «îáìàíûâàòü» äðóãèå íåéðîñåòè. Íàïðèìåð, Facebook, ñóäÿ ïî âñåìó, ãîòîâèòñÿ â ñêîðîì âðåìåíè âíåäðèòü ôè÷ó, êîòîðàÿ áóäåò íåìíîãî èçìåíÿòü âàøè ôîòîãðàôèè, ÷òîáû ñ íèìè íå ìîãëè ðàáîòàòü àëãîðèòìû ðàñïîçíàâàíèÿ ëèö.

À ïîìíèòå, ÿ ãîâîðèë î ïðîãðàììèðîâàíèè 2.0? Óæå ñåé÷àñ àêòèâíî ðàçâèâàåòñÿ íàïðàâëåíèå AutoML — àâòîìàòè÷åñêîãî ñîçäàíèÿ ìîäåëåé ìàøèííîãî îáó÷åíèÿ. Êàê ýòî äåëàåòñÿ? Ïðàâèëüíî, òîæå ïðè ïîìîùè ìàøèííîãî îáó÷åíèÿ.  èòîãå åñòü ïðîãðàììû, êîòîðûå îáó÷åíû àâòîìàòè÷åñêè ñîçäàâàòü ïðîãðàììû, êîòîðûå îáó÷åíû àâòîìàòè÷åñêè ñîçäàâàòü ïðîãðàììû, êîòîðûå àâòîìàòèçèðóþò êàêîé-òî ïðîöåññ.  îáùåì, âû ïîíÿëè.

Ãäå âñåìó ýòî ó÷èòüñÿ?

Òóò ìîæíî ïîéòè ïî äâóì ïóòÿì: ó÷èòüñÿ ïðîôåññèè Data Scientist èëè ñòàòü âîñòðåáîâàííûì Data Analyst – îáåèì ñïåöèàëüíîñòÿìè îáó÷àþò îíëàéí â SkillFactory.

 ïðîãðàììå ïî Data Science:

– Python,

– Math&Stat,

– Machine Learning,

– Deep Learning è íåéðîñåòè,

– Data Engineering è ìåíåäæìåíò.

Ñïåöèàëèçàöèÿ ïîäîéäåò êàê äëÿ ïðîãðàììèñòîâ è àíàëèòèêîâ, òàê è äëÿ íîâè÷êîâ áåç ìàòåìàòè÷åñêîé ïîäãîòîâêè. Áîëüøîé ïëþñ: â êóðñå âñåãî ëèøü 20% òåîðèè è 80% ïðàêòèêè íà ðåàëüíûõ äàííûõ. Âìåñòå ñ ìåíòîðàìè (ïðàêòèêóþùèìè äàòà ñàåíòèñòàìè) âû áóäåòå ñîçäàâàòü ñâîè ïðîåêòû â ñôåðå ðàñïîçíàâàíèÿ èçîáðàæåíèé, NLP è ñêîðèíãà.

 ïðîãðàììå ïî Data Analyst:

– ïðîäóêòîâàÿ è ìàðêåòèíãîâàÿ àíàëèòèêà,

– Math&Stat,

– òðåíàæåðû Python, SQL, Google-òàáëèöàõ ïðè àíàëèçå Big Data

– Machine Learning.

Íà àíàëèòèêà òîæå ìîæíî ïîéòè áåç îïûòà. Ïðîêà÷àåòå àíàëèòè÷åñêîå ìûøëåíèå è íàêîíåö ïîñòèãíèòå ìóäðîñòè Google-òàáëèö. Íàó÷èòåñü âûñòðàèâàòü ñêâîçíóþ àíàëèòèêó â êîìïàíèè, ñîçäàâàòü îò÷åòû è äàøáîðäû, ïðîéäåòå íåñêîëüêî òðåíàæåðîâ è ñäåëàåòå äî 15 ïðîåêòîâ. Ïî êàæäîìó ïîëó÷èòå ôèäáýê è ñìîæåòå ïðîðàáîòàòü äåòàëè.

Åñëè ïîñòàðàåòåñü, òî çà ãîä îñâîèòå ïðîôåññèè Junior Data Scientist èëè Junior Data Analyst, ïîäãîòîâèòå Git-ðåïîçèòîðèé ñ ðåøåííûìè êåéñàìè è ñîáåðåòå ïîðòôîëèî. Âñå â âàøèõ ðóêàõ! À åùå SkillFactory ïîìîãàåò ñ òðóäîóñòðîéñòâîì è ðåêîìåíäóåò ê ñòàæèðîâêå â êîìïàíèÿõ.

 SkillFactory íà÷àëàñü ëåòíÿÿ ðàñïðîäàæà — ñêèäêè äî 50% ÍÀ ÂÑÅ ÊÓÐÑÛ. Óñïåâàéòå çàïèñàòüñÿ ïî âûãîäíîé öåíå äî 30 èþíÿ 2020 ãîäà âêëþ÷èòåëüíî.

Õî÷ó çàïèñàòüñÿ íà êóðñ ñî ñêèäêîé 50%