Пять углов



Наши опросы
Колонка редактора
Девятиклассникам
Портфолио
На практику — в ПУ!
Развлечения
Каталог профессий
Каталог вузов
Каталог сочинений
На дистанции
Каталог увлечений
Наши авторы
Вопрос в редакцию
Контакты
О нас
Архив номеров
Письма о войне и победе
Кем быть
Журнал старшекласcников
|

карантинМного платятэкзаменкаталог сочиненийвсё о поступлении 201975 лет ПобедыолимпиадаматематикаисторияаккредитацияотношениявыпускнойМинистр образованиявыставкаНовый годКаталог профессийМинистерство образованияИгра престоловвузыпоступлениекак прошли ЕГЭ-2018Ольга Васильевакуда поступатьинтервьюВсероссийские открытые урокиобразованиеТворческиеСочинениеразвлеченияЕГЭ-2022ДевятиклассникаммузыкаАкадемическая гимназия 56ВУЗВПРопросгимназия 19 ОрелсоветыДля гуманитариевшколапутешествияолимпиадыЛучшее на СтенеРособрнадзоркнигирусский языкжурналистикакинопрофориентацияприемная кампанияисследованиеэкзаменыНа практику — в ПУ!ИТМОрейтингжурфакОГЭИван ТрояновШкола 151студия журналистики Калининского р-наУчительЛето в городах РоссииВШЭКуда сходитьРостов-на-ДонуВыходныеуниверситетработаКонцертлицензияегэ 2017МГУканикулылитератураЕГЭ 2018Каталог вузовитоговое сочинениеКем бытьволонтерствочто посмотретьСПбГУВостребованныепсихологияНовыеличный опытпабликаторфестивальВаши историиподготовка к ЕГЭШкола 2 Березовкасоветы психологалайфхакподготовка к ОГЭЧто почитатьувлечениярейтинг вузовКак сдать ЕГЭНа дистанциирецензия
Пять углов
"На курсах не уделяют должного внимания практическим проблемах"

"На курсах не уделяют должного внимания практическим проблемах"

Научный сотрудник МФТИ о профессии разработчика моделей Big Data

Просмотры
1302

Разработка и внедрение решений в области Big Data – востребованное на рынке направление, потому что людям нужны сервисы, позволяющие получать и хранить информацию, а также обмениваться ей.

 Сейчас существует огромное количество источников, которые помогут вам стать разработчиком Big Data. Но даже изучение их всех не гарантирует, что вас ждет успех в решении реальных задач на практике.

 Мне довелось пройти как путь самообразования, так и занятий в «Школе Анализа Данных» и Coursera, освоить множество курсов в ВУЗе, в том числе по компьютерному зрению, анализу веб-графов, Large Scale Machine Learning и др.

 Но только после того, как я начал применять полученные знания на практике, ко мне пришло понимание, что в курсах зачастую не уделяется должного внимания практическим проблемам. Поэтому, я постараюсь изложить набор минимальных навыков, которых будет достаточно для того, чтобы как можно скорее начать решать задачи на практике.

 Наверное, самое важное — математическое мышление, которое надо постоянно развивать в себе с молодых лет. Для тех, кто, возможно, это упустил, стоит начать с освоения курсов по дискретной математике — это полезно вообще для всех, кто работает в IT.

После того, как вы научитесь оперировать дискретными объектами, познакомьтесь с построением эффективных алгоритмов — для этого достаточно пройти небольшой курс по алгоритмам, вроде курса ШАДа.

 Когда ваш мозг научится оперировать с дискретными объектами, а также у вас будет развито алгоритмическое мышление, вам необходимо будет научиться мыслить в терминах теории вероятности.

Кроме того, для того, чтобы стать хорошим разработчиком, необходимо знать языки программирования и иметь опыт написания промышленного кода.

После получения достаточной математической культуры и освоения навыков программирования, следует изучить машинное обучение. Здесь важно получить целостное представление о задачах, которые могут возникать на практике, методах их решения и научиться реализовывать свои идеи на практике. Начните упражняться в построении алгоритмов.  И уже после того, как вы научитесь строить хорошие модели, можете приступать к обучению работы с большими данными.

 Александр Крот, научный сотрудник Лаборатории продвинутой комбинаторики и сетевых приложений МФТИ 

Научный сотрудник МФТИ о профессии разработчика моделей Big Data


Комментировать

Новые материалы

Читайте также

Привязка статьи к блоку

ID статьи:
Сохранить
Самое читаемое
ООО «Пять углов» Контакты:
Адрес: 9-я Советская, д.4-6 191015 Санкт-Петербург
Телефон:8 (812) 274-35-25, Электронная почта: mail@5uglov.ru