Что такое # 66daysofdata?
# 66daysofdata - это инициатива, начатая Кеном Джи. Слоган
66 дн. 5 минут в день. Каждый день.
Изучая науку о данных, мы слишком поражены огромными и необычными вещами, которые она нам дает. Я почувствовал это сразу после того, как узнал о нескольких алгоритмах, глубоком обучении, MLops и многом другом. Уже больше года я начал изучать машинное обучение и так далее. Как говорится на сайте Кена Джи №66daysofdata:
Изучение науки о данных - это постоянство во времени. 66Days of Data - это формирование отличных привычек в области науки о данных в ежедневной практике и обмене своей работой.
Все, что нужно сделать, это регулярно изучать Data Science в течение 66 дней. Минимальные критерии должны составлять 5 минут в день и твитнуть в Twitter или LinkedIn о своем путешествии. Если вы хотите узнать об этом больше, посмотрите это:
Https://www.youtube.com/watch?v=qV_AlRwhI3I&t=3s
Почему я не могу быть последовательным, как другие?
Я запускал # 66daysofdata два раза, но не мог изучать его каждый день и применять. Я был обычным в течение максимум 11-15 дней, а потом уже не мог следить за этим. Когда я снова запускал # 66daysofdata в третий раз, я сел и осознал ошибки, которые делал первые два раза, и пришел к следующим вещам:
- Я не планировал того, чего хочу достичь за эти 66 дней.
- Я сразу перескакивал на разные темы вместо того, чтобы изучать предыдущие, и хорошо разбирался в основных концепциях.
- Очевидный: много откладывал.
- Я сосредоточился на слишком многих вещах одновременно - исследовательском анализе данных, глубоком обучении, исследовательской работе и т. Д. Слишком много было на столе.
Выброс адреналина
Пришло время выполнить задание и не откладывать на потом. Я составил список того, чего хочу достичь за эти 66 дней. Список снова казался слишком громоздким, и я был на грани того, чтобы снова сдаться. После того, как я завершил 15 дней, мой адреналиновый заряд, теперь я достиг стены 15 дней, и теперь это легко достижимо. Бывали дни, когда мне казалось, что я не хочу учиться, но мне каким-то образом удавалось что-то делать за 5 минут.
По прошествии 66 дней я был готов перейти ко 2-му раунду данных за 66 дней, а не просто сделать это! Мне потребовалось несколько дней, чтобы перерыв, и я начал с # 66daysofdata Round 2. Я сейчас нахожусь на втором раунде, и уровень адреналина уже высокий каждый день.
Взгляните на мое путешествие по раунду 1 # 66daysofdata:
Https://twitter.com/rohan_kumawat/status/1368633483870892032?s=20
Открытие и обзор
Вот список всего, чему я научился и еще раз пересмотрел:
- Соревнования Kaggle (серия табличных игровых площадок - март, апрель, май).
- Линейная и логистическая регрессия.
- Кодирование этикеток, одно горячее кодирование.
- К-Ближайшие соседи.
- Древо решений.
- Алгоритмы повышения.
- Оптимизация гиперпараметров.
- Методы перекрестной проверки.
- Уменьшение размерности.
- Искусственная нейронная сеть.
- Интеллектуальный анализ данных и хранилище данных.
- Соответствие изображений.
- Анализ главных компонентов.
- Автономные автомобили.
Мне не удалось успешно пройти соревнования Kaggle. Я делал заметки обо всех этих вещах и выстраивал свою концепцию. Этот раунд 1 не был идеальным, и если бы мне нужно было поставить свою оценку из 10, я бы поставил 3/10, но за ним следовало продолжить. Если бы я не был последовательным в течение 66 дней, то не думаю, что смог бы прояснить свои концепции на более концептуальном уровне.
Раунд 2 Adrenaline Kick
Я составил список того, чем я хочу заниматься во втором раунде, и одна из самых важных вещей, которые я хочу сделать, - это «Показать мою работу». Итак, на этот раз я буду вести блоги обо всем, что я узнал до сих пор, и о том, чему учусь сейчас. Я сейчас нахожусь в середине 2-го раунда, что гораздо интереснее, чем 1-й раунд. Я не ищу здесь совершенства, но продолжаю все 66 дней под девизом «Покажи мою работу».
Я призываю вас сделать это и присоединиться ко мне и другим людям, которые находятся в середине этого пути. Если вы начинаете или находитесь в середине своего пути в области науки о данных, напишите мне в Twitter или LinkedIn, чтобы узнать о своем специалисте по подотчетности.