数据湖表主要由使用大数据计算引擎(如Spark或Flink)的数据工程团队以及创建模型和报告的数据分析师和科学家广泛使用…
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在如此广阔的大数据领域中,你从哪里开始?要使用哪些工具和技术?我们会探讨这个问题,并讨论大数据中最常见的工具
Leave a Comment随着数据团队在云上的扩大,数据平台团队需要确保他们负责的工作负载能够满足业务目标在规模扩大的情况下,有数十名数据工程师参与建设…
Leave a Comment这本简明入门指南通过使用Docker来配置Python数据科学环境,步骤包括创建Dockerfile,构建镜像,运行容器,分享和部署镜像,以及推送到Docker Hub
Leave a Comment想象一下,你大部分职业生涯都是用锤子和钉子建房子,然后我给了你一把钉枪但是,你并没有将它对准木头然后扣动扳机,而是将它横过来…
Leave a Comment生成式人工智能并不是一个新概念它已经被研究了几十年,并在有限的范围内得到了应用直到2022年底,ChatGPT震惊了我们的集体意识然而…
Leave a Comment当我们在2019年推出数据可观测性类别时,这个术语对我来说几乎无法发音四年后,这个类别已经成为现代核心层的重要组成部分…
Leave a Comment作为数据工程师,我们对我们提供的数据质量负有责任(或者应该负有责任)这并不是什么新鲜事,但每次参与数据项目时,我都会问自己同样的问题:完美是否…
Leave a Comment我写这篇帖子的动机仅仅是为了不忘记,而且,保留笔记的最好方法是与他人分享除此之外,这些帖子不会轻易消失另外…
Leave a Comment在这篇文章中,我们将分享一个名为Hamilton的开源框架,它可以帮助您为大型语言模型(LLM)应用堆栈编写模块化且易于维护的代码Hamilton非常优秀…
Leave a Comment当我在研究《dbt终极指南》时,我对于实际从零开始构建模型的材料缺乏感到震惊不是关于在工具中采取的确切步骤 – 这些都已经覆盖在…中
Leave a Comment在我的以前的文章中,我谈到了数据管道中测试的重要性以及如何分别创建数据测试和单元测试虽然测试起着至关重要的作用,但它可能不会…
Leave a Comment对于分析团队来说,数据建模可能是一项具有挑战性的任务由于每个组织都有独特的业务实体,为每个表找到合适的结构和粒度变得没有明确的答案但是…
Leave a Comment本文将为您介绍拥有两个开源项目Hamilton和Airflow以及它们的有向无环图(DAGs)同时工作的好处在高层次上,Airflow负责…
Leave a Comment数据质量在过去一年中得到了广泛讨论数据契约、数据产品和数据可观察性工具的日益普及无疑显示了数据从业者对数据质量的承诺
Leave a Comment学习利用使Pandas 2.0在数据操纵方面如此高效的前5个特性,将您的数据科学技能提升到更高的水平!
Leave a Comment这篇文章通过演化模式的视角,讲述了数据领域中的进化故事它谈到了演化历程中的重要里程碑、它们的成就、挑战以及下一个解决这些挑战的里程碑这篇文章从商业和技术角度双重视角出发,…
Leave a Comment每周都会有新的大型语言模型(LLMs)发布,每个模型都试图超越其前任并接管评估排行榜其中最新的模型之一是MPT-7B,它…
Leave a Comment在本教程中,我们将通过探索和比较两个强大的库:boto3 和 awswrangler,深入了解使用 Python 进行 AWS S3 开发的世界事实上,在本篇文章中,我们将涵盖…
Leave a CommentDocker是一个改变游戏规则的东西,彻底革新了我们设计、构建和运行云应用的方式然而,开发人员很早就意识到其灵活性使协作变得困难,因此…
Leave a Comment介绍 认识Tajinder,一位经验丰富的高级数据科学家和ML工程师,在数据科学这个快速发展的领域中脱颖而出。Tajinder对于解开复杂数据集中隐藏的模式的热情推动了有影响力的结果,将原始数据转化为可操作的智能。在本文中,我们探讨Tajinder的鼓舞人心的成功故事。从卑微的开始到有影响力的人物,展示了坚定的执着、技术娴熟和真正的热情,利用数据推动实现现实世界的结果。 在领先的金融科技公司Spice Money中,Tajinder利用他的数据科学专业知识革命了业务的各个方面。他的贡献优化了内部流程,增强了客户体验,带来了收入,并推动了整体业务增长。Tajinder的经历证明了数据科学和机器学习与正确的心态和决心相结合时的巨大潜力。 图片 让我们进行高级数据科学家的面试吧! AV:请介绍一下自己。简单介绍一下你的教育经历吧。它是如何引领你走向现在的角色的? Tajinder:当然!大家好,我叫Tajinder,是一名高级数据科学家和机器学习工程师。我的教育之旅始于计算机科学的学士学位,我在这里建立了编程、算法和软件开发的坚实基础。 我开始我的职业生涯是作为一名DB开发人员,参与各种软件工程和数据工程项目。在这个角色中,我在数据库管理、查询优化以及创建报告和管理信息系统(MIS)方面积累了丰富的经验。在处理这些项目的过程中,我发现了自己对数据科学领域的浓厚兴趣。 受到对数据分析和探索的热情驱使,我决定深入研究数据科学领域。我开始了自学之旅,学习和掌握了统计分析、机器学习算法和数据可视化技术等领域的知识。为了进一步提高我的技能,我还修读了数据科学和机器学习的其他课程和认证。 随着我不断扩展自己的专业知识,我开始将自己的知识和技能应用于实际问题中。通过实践经验,我磨练了自己在数据预处理、特征工程和模型开发方面的技能。同时,我还熟练掌握了Python、R、TensorFlow和scikit-learn等工具和框架。 随着时间的推移,持续学习使我在数据科学领域承担越来越具有挑战性的角色。我参与了各种项目,从预测建模和客户细分到深度学习系统和异常检测。通过这些经验,我深入了解了数据科学流程的端到端,从数据采集和预处理到模型部署和监控。 目前的角色 作为一名高级数据科学家和ML工程师,我将我的计算机科学、软件工程和数据科学的广泛知识结合起来,设计和实施尖端解决方案。我乐于应对复杂的问题,从数据中发掘有价值的见解和知识,并开发可扩展的机器学习系统,为企业带来有意义的影响。 图片 AV:是什么激励你追求数据科学的职业?你是如何开始进入这个领域的? Tajinder:最初,我被作为DB开发人员和参与创建报告和管理信息系统(MIS)的经历吸引到数据科学领域。与数据一起工作引发了我的好奇心,并让我意识到从大型数据集中提取有价值的见解和知识的巨大潜力。我被使用数据驱动方法解决复杂问题和做出明智决策的想法所吸引。 为了开始进入数据科学领域,我采取了积极的方法。我参与自学,探索各种在线资源、教程和涵盖统计学、机器学习和数据可视化等主题的教科书。我还参加了在线课程,并追求了来自知名机构的认证,以系统化我的知识并在这个领域获得坚实的基础。 同时,我通过个人项目和参加Kaggle比赛寻求实际经验。这些平台提供了在实际场景中应用技能的机会。然后,与其他数据爱好者合作,从社区的集体知识和专业知识中学习。通过参与不同的项目,我在数据预处理、特征工程、模型开发和评估方面获得了宝贵的实践经验。 AV:您在进入数据科学领域时面临了哪些挑战?您是如何克服这些挑战的? Tajinder:在进入这个领域时,我遇到了一些挑战,其中一些与您提到的挑战相一致。让我们深入了解我的挑战以及我如何克服它们。 将问题定义为数据科学问题:最初,我很难将现实世界的问题转化为明确定义的数据科学问题。理解使用数据分析和机器学习可以解决哪些方面需要深入了解问题领域,并与领域专家合作。 为了克服这个挑战,我采取了积极主动的方法。我与主题专家、利益相关者以及在问题领域拥有专业知识的同事进行讨论。通过积极倾听和学习他们的见解,我更好地了解了问题背景,并确定了数据驱动解决方案的机会。我还寻求了经验丰富的数据科学家的指导,帮助我有效地制定问题。这种协作方法有助于弥合技术专业知识和领域知识之间的差距,使我能够更有效地识别和解决数据科学问题。 一个主要的挑战是获得概率论和统计学概念的坚实基础。为了克服这个问题,我花了大量的时间进行自学,并在Udemy上注册了课程,加深了我对统计分析和概率论的理解。 另一个障碍是获得实施机器学习解决方案的实际经验。为了解决这个问题,我参加了机器学习黑客马拉松,主要是在Kaggle和MachineHack上。…
Leave a Comment你是否曾经遇到过这样的情况:试图从一个事务性系统(如电子商务系统)使用其API提取关键数据点,但却发现所需的…
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