Пройти книгу "Doing Data Science"
На 23 февраля этого года Люба сделала мне отличный сюрприз, подарив эту книгу. И это было очень уместно, т.к. я как раз уже искал работу в области Data Science.
Я начал читать книгу, но на первом же серьезном упражнении отложил её "до лучших времён", оправдывая свою лень нехваткой времени и еще чем-то.
Так вот сейчас, когда я наконец-то нашел должность Data Scientist Consultant, самое время эту книгу хорошенько проработать. Ведь найти работу - это еще пол-дела. Надо теперь там хорошо себя показать, чтобы пройти испыттельный срок. Да и просто для себя всегда хочется лучше разбираться.
До вступления на новую должность (29 июня) остается 2 недели. Вполне реально успеть пройти книгу, но надо не халтурить.
Поехали!
Критерій завершення
Дочитал книгу и выполнил все упражнения
Особисті ресурси
час свободного времени утром, немного в транспорте, и часа 2 вечером.
Екологічність мети
Эта книга важна для моей новой профессии. Надо подготовиться. И нельзя бросать начатое.
-
1. Introduction: What Is Data Science?
-
exercise: Exploratory Data Analysis (EDA)
-
2. Statistical Inference, Exploratory Data Analysis, and the Data Science Process
-
exercise: Real Direct Data Strategy
-
4. Spam Filters, Naïve Bayes, and Wrangling
-
3. Algorithms
-
5. Logistic Regression
-
6. Time Stamps and Financial Modeling
-
7. Extracting Meaning From Data
-
8. Recommendation Engines: Building a User-Facing Data Product at Scale
-
9. Data Visualization and Fraud Detection
-
10. Social Networks and Data Journalism
-
11. Causality
-
12. Epidemiology
-
13. Lessons Learned from Data Competitions: Data Leakage and Model Evaluation
-
14. Data Engineering: MapReduce, Pregel, and Hadoop
-
15. The Students Speak
-
16. Next-Generation Data Scientists, Hubris, and Ethics
Не пропустіть нові записи!
Підпишіться на ціль і стежте за її досягненням
