2020年5大新兴技术解读
甲骨文对外公告证实称,它已经与 TikTok 母公司字节跳动达成协议,成为其 “可信技术提供商”,但该协议仍需美国政府批准。这意味着,TikTok 美国业务不再出售。 什么意思呢?简单解读一下:
甲骨文将为 TikTok 提供云上服务,类似苹果在中国由云上贵州进行数据合规的方案。简单来讲就是 TikTok 无需出售推送算法以及美国的业务,和 Oracle(甲骨文) 合作,将 TikTok 的数据都存在甲骨文提供的云服务上,由甲骨文保证其数据的安全性,这样向两边老大有所交待。 自称是数据科学家的人? 总有人会这么介绍自己,所以让我就当前的行业状况讲一些真相。 由于职位需求的增加和数据科学家头衔的光鲜,许多公司已开始将产品分析师、商业情报分析师、业务分析师、供应链分析师、数据分析师和统计学家的职位改为数据科学家,因为许多人离职的原因便是去应聘数据科学家的职位,但实际上这些公司提供的工作内容往往是一样的。 许多人从职位头衔微小的字词变化中感到了被尊重。因此,公司们以相同的思路改变职位名称,使他们的职位显得更耀眼也更令人期待,例如数据科学家-分析方向、产品数据科学家、数据科学家-增长方向、数据科学家-供应链方向、数据科学家-可视化方向或数据科学家,还有什么不能加的方向? 大多数接受教育或者在线培训的人都有一个误区,认为所有数据科学家都会建立精致的机器学习模型,但这种认知并不完全正确。我刚开始攻读应用数据科学硕士时就是这样想的,以为大多数数据科学家都是做机器学习。 但是当我开始在美国实习和就业时,才逐渐了解真相。推动人们走向数据科学的力量,其实源自对人工智能及其业务影响的炒作。 下一代数据科学家——机器学习 在2020年,对于想要以数据科学家-ML方向(这样命名因为它不是数据科学家-分析方向)的身份进行应用机器学习,却又没有博士学位的人来说,除了人人都可做的将机器学习应用到数据集,可选的方法更多了。我将从自身经验出发分享一些关键点,或许有助于你的面试:
许多公司可能尚未布局ML基础架构,正在寻找入门人员。即使在课程学习中,熟悉Docker,Kubernetes以及使用Flask之类的框架构建ML应用程序也应该是标准做法。我喜欢Docker,因为它具有可扩展性,可以构建基础架构映像,并在Kubernetes集群上的服务器/云上复制相同的内容。
如今,除非你足够幸运,在行业中有一些重要的关系(建立人际关系网非常重要!)或拥有署名的出色研究记录,否则只了解机器学习或统计学的话,你仍无法进入数据科学领域并学习ML。商业应用程序和领域知识往往需要工作经验,但是除了在相关行业进行实习之外,这些经验事先无从习得。
我也曾站在数据科学的路口徘徊,如今就要亲历下一代数据科学家进入领域的需求在当下成型。这个行业日新月异,需要你不断调整自己跟上它的脚步。 (编辑:南通站长网) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |