Направление Data Science(大数据) или Автоматизация управления предприятием(自动化公司)

сарма

2017.04.19Женя Посоветуйте хороший учебник китайского издательства(с аудиорованием) для улучшения именно разговорного языка, после Кондрашевского, Задоенко и 3 книг Нового практического курса?

https://bkrs.info/taolun/thread-4615.html Тут обсуждалось
Просмотрите темы по учебникам

faket

2017.04.19Женя Я знаком с регрессионным анализом в рамках теории вероятностей и построение моделей для корреляционного анализа, аналогично с нормами и функциями потерь.

Вернемся к истокам. Вы сказали, что
"Прикладное значение data science требует научных знаний не в области математики, а в областях, где будет это использоваться".
Так нормы, функции и регрессионный анализ уже не являются научными знаниями? Или теория вероятностей не является математикой?

Женя

2017.04.20faket Вернемся к истокам. Вы сказали, что
"Прикладное значение data science требует научных знаний не в области математики, а в областях, где будет это использоваться".
Так нормы, функции и регрессионный анализ уже не являются научными знаниями? Или теория вероятностей не является математикой?

Ещё скажи специалисты, которые строят модели зависимости продажи сим-карт и роста потребления видеорекламы сотового оператора в кино - это научные сотрудники. Сейчас открытие сделают - что масло - это масло.

А чтобы заниматься аналитикой в других областях, нужны спец.знания в этих областях.
Умение ставить и решать задачи по Тер.веру и Моделям - это не наука, наука - это при помощи этого решать прикладные или фундаментальные задачи. Все остальное туфта. Хотя за всю историю половина фундаментальных задач через прикладные.

faket

2017.04.20Женя А чтобы заниматься аналитикой в других областях, нужны спец.знания в этих областях.
Умение ставить и решать задачи по Тер.веру и Моделям - это не наука, наука - это при помощи этого решать прикладные или фундаментальные задачи. Все остальное туфта. Хотя за всю историю половина фундаментальных задач через прикладные.

Т.е решение такой задачи как "семантическая разметка изображения" все-таки наука? Само использование data science для предсказания продажи сим-карт не делает, использующих это людей научными сотрудника, но и не делает эту дисциплину менее наукоёмкой.

Женя

2017.04.20faket Т.е решение такой задачи как "семантическая разметка изображения" все-таки наука? Само использование data science для предсказания продажи сим-карт не делает, использующих это людей научными сотрудника, но и не делает эту дисциплину менее наукоёмкой.

ОК, ОК, считайте что-то data Science реально наука.
И что тебе надо изучить, что сделать систему семантической разметки изображения?
Вот мне для этого нужны функции, блин, да какие функции, мне нужен готовый фреймворк для C Sharp, который определяет по цветам изображение.
А дальше, да придется писать алгоритм для машинного обучения, чтобы понять, что на картинке жопа или цветочег.

Но кто-то может предложить мне, заняться задротством выдумывания алгоритма анализа изображения, чтобы заняться нудным описанием мат. формулами картинок животных, растений, предметов человеческого быта - чтобы лет через 10 сказать - смотрите, тут есть закономерность - мы можем написать алгоритм, который определяет, что изображено с 99% вероятностью.
Спрашивается - нахрена, если для этого ресурсов нужно и потом это не естественные науки - это не первооткрывательство, драйв нужно учиться получать от эммм...сидения за формулами, которые даже студенты эконом.факов могут писать.И все открытия виртуальные.Это как раз и есть несодержательная деятельность - ждешь когда нужное количество данных накопиться, прошёлся регрессионным анализом как катком и вот тебе закономерность. "никто кроме нас?" да?

Когда-то закончив эконом.фак, я думал как увлекательны информационные технологии и прикладная мат., а оказалось самый драйв - это геология, биология, физика, а остальное - это реально для людей с аутизмом и соц.деградацией или людей, которые мечтают показать свою маргинальность - типа стану таким крутым математиком буду телочки и тачечки, ну я же такой мизантроп, который умеет значки писать?

А потом понял, что без прикладных задач, вся Бауманка и Физ.тех, Мех.мат. и прочие конторки - это сборная солянка алкоголизма и идиотизма с единственной мечтой лишь бы написали из Калифорнии или как пойти в Сколково денег попросить.

脸在笑

Значит, вам на геологию нужно учиться, а не на дата саентиста.

Opiate

Женя,
кстати, в FAFU есть факультет Bee Science, попробуйте туда поступить.
я все всем советую, но все нос воротят, а там вам могло бы подойти, действительно интересно Smoke

Женя

2017.04.20脸在笑 Значит, вам на геологию нужно учиться, а не на дата саентиста.

Поздно идти в геологи уже, уже потратил время на Бауманку и Информационные технологии.

Женя

2017.04.20Opiate Женя,
кстати, в FAFU есть факультет Bee Science, попробуйте туда поступить.
я все всем советую, но все нос воротят, а там вам могло бы подойти, действительно интересно

Я вижу вы там уже учились - профессионально "жалите".

Экокиз

2017.04.19Женя Не воспаляйся Все ОК. Сбрось ссылку, где хоть одна попытка решить это не для прикладных задач, а применительно к чистой математике?

Прикладные задачи - это наука (если есть эксперимент или моделирование). Математика - не наука вообще. Методология другая.
Примеры использования для решения чисто научных задач? Вся биоинформатика.
Ты вообще на форум не зря зашел. Разочаруешься быстро в гуманитариях как раньше в математиках.))
Китай - страна более современная, чем Россия, но обучение в Китае - потеря времени. Тут образование - липа. Имитация. Все, кто могут любой ценой детей за границу отправляют учиться. Конечно, сейчас вой поднимется, тут же все поцреоты Китая, но реально тут многие вечные студенты просто десятками лет сидят на стипендиях и нифига не делают. Хотя, посмотри на английском отзывы что там за факультет Data Science в каком универе, сколько там иностранцев преподает, сколько китайцев с западным оразованием, какие есть отзывы англоязычных иностранных студентов, может и не совсем шняга.