介绍 为什么商科专业毕业生选择成为数据科学家?是为了试验吗?还是背后有更大的原因?嗯。这让我们想起数据科学最近在职业领域中赢得了巨大的声誉,从整个社会的职业增长来看。另外,预计从2022年到2032年,数据科学家的工作将会增长35%,每年有17,700个岗位空缺! 让我们发现商科专业人员转向数据科学以维持业务生存的原因和事实。 为什么商科学生转向数据科学? 数据科学领域正在迅速拓展行业!它在广泛的企业中提供了许多应用。它提供了数据分析,目前是最高薪酬的工作之一,并有望在未来迅速增长。 让我们快速而详细地了解成为商科专业毕业生后成为数据科学家的原因。 熟练使用微软Excel 对于寻求B.Com和数据科学学位的学生来说,熟练使用微软Excel是一个有用的工具。在B.Com学科中,需要掌握Excel技能进行预算、数据分析和财务建模,因为这些能力对于金融分析师和会计师等工作至关重要。有趣的是,数据科学同样需要这些技能。 Excel经常用于数据准备、清洗和初始数据探索,为未来的数据科学家提供了坚实的基础。学习高级Excel技巧可能成为使用编程语言的跳板,这些编程语言是数据科学中更复杂的数据操作和分析语言。 商业和数据的共生关系 数据科学和商业紧密合作。在当今数据驱动的商业世界中,商业领域的公司严重依赖数据进行决策。这需要数据能力,包括数据收集、转换和存储。B.Com课程已经涵盖了商业分析、市场趋势和财务数据等内容,使转向数据科学变得更容易。这些技能可以进一步提高和改进,以执行更复杂的数据分析、预测建模和数据驱动决策。 单一学士学位的双重职业道路 如果选择了两个职业道路,一个学士学位可以大大增加工作选择。在成为商科专业毕业生后成为数据科学家的人可以在两个行业中获得广泛的就业机会。他们可以在数据科学领域从事数据分析师、机器学习工程师或数据工程师等职业,同时还可以在商业部门担任金融分析师、商业智能分析师或数据分析师等职位。这种灵活性为更多的就业选择提供了可能性,同时也可以在兴趣改变时自由更换职业。 增强简历 数据科学实习对个人的简历有很大帮助。成为商科专业毕业生后想要成为数据科学家的人在数据分析、统计建模和数据可视化方面具备宝贵的技能,即使他们决定离开数据科学,这些技能也可能成为有用的资产。拥有数据驱动决策和分析技能的候选人在各个行业中受到雇主的高度重视。无论选择哪个专业路线,简历上有数据科学的经验可以使职业搜索更简单、更有成果。 财务上有利可图且稳定的职业 与商科专业毕业生相比,数据科学家经常获得较高的薪酬。许多企业对数据科学人员的需求增加,这导致竞争激烈的薪酬水平。由于数据科学家有能力从数据中得出重要见解并制定数据驱动的战略,他们是组织的重要资产。因此,数据科学是一个稳定且财务上有利可图的职业选择。因此,对于希望在商科专业毕业后最大化收入潜力和工作稳定性的个人来说,成为数据科学家是一个明智的决策。 如何成为数据科学家? 数据科学家是一位具有统计、数学和编程知识的专家,他分析复杂的数据集以得出见解、支持决策,并创建模型预测结果。让我们了解一下成为数据科学专业人士进入数据科学领域时需要考虑的主要要点。 了解数据科学 在进入数据科学的技术部分之前,了解数据科学的涵盖范围非常重要。做出深思熟虑的决策需要数据科学的支持。它涉及从数据中获取见解和信息。为了理解该主题的基本理念、过程和实际应用,进行研究并阅读相关文献。 学习相关的数学和统计学知识 在数据科学中,良好的数学和统计学基础是必不可少的。必要的学科包括微积分、概率、推断统计学和线性代数。通过了解这些原则,您可以有效地处理数据、进行分析并创建预测模型。 发展编程技能 数据科学依赖于编程。您应该学习如何使用行业中常用的编程语言。通过学习编程,您可以学会处理数据、设计算法和生成机器学习模型。…
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阅读标题后,你可能会想到类似于“Python中的函数是一个高级概念吗?怎么可能?所有的课程都将函数介绍为语言中的基本模块”
Leave a Comment使用LLM创建工具需要多个组件,例如向量数据库、链式结构、代理程序、文档分割器和许多其他新工具然而,其中最关键的组件之一就是LLM…
Leave a Comment在大型语言模型(LLMs)及其广泛应用的时代,从简单的文本摘要和翻译到基于情感和财务报告预测股票表现…
Leave a Comment介绍 Python中的斐波那契数列是一个数学序列,从0和1开始,每个后续数字是前两个数字的和。在Python中,生成斐波那契数列不仅是一个经典的编程练习,还是探索递归和迭代解决方案的好方法。 F(0) = 0 F(1) = 1 F(n) = F(n-1) + F(n-2) (n > 1) 什么是斐波那契数列? 斐波那契数列是一个序列,其中每个数字都是前两个数字的和,从0和1开始。 想免费学习Python吗?立即探索我们的免费课程! 斐波那契数列的数学公式 计算斐波那契数列的数学公式是: F(n) = F(n-1) +…
Leave a Comment在这篇文章中,我们使用GGML和llama.cpp对我们的经过精调的Llama 2模型进行量化然后,我们在本地运行GGML模型,并比较NF4、GPTQ和GGML的性能
Leave a Comment介绍 嗨,科技爱好者们!今天,我很兴奋地带你进入建立和训练大规模语言模型(LLMs)的迷人世界。我们将深入探讨一个令人惊叹的模型,名为StarCoder,它是BigCode项目的一部分——这是一个在AI和代码开发交叉领域的开放倡议。 在开始之前,我要感谢Hugging Face的机器学习工程师Loubna Ben Allal,她在“为代码构建大语言模型”上的数据小时会议上的演讲成为本文的基础。现在,请系好安全带,让我们探索这一前沿技术背后的魔力! 学习目标: 通过BigCode合作,强调透明和道德开发,掌握在编码AI中的开放和负责任的实践。 了解LLM训练的基本要点:数据选择、架构选择和高效并行,利用Megatron-LM等框架。 通过HumanEval等基准评估LLM,借助BigCode评估工具,实现有效的模型比较。 使用VS Code扩展等工具,实现LLM在开发环境中的实际集成,与道德的AI利用相一致。 释放大语言模型在代码中的力量 那么,关于这些大规模语言模型有什么热议呢?它们就像虚拟的编码巫师,可以完成代码片段、生成整个函数,甚至可以提供修复错误的见解——所有这些都是基于自然语言描述的。我们今天的主角,StarCoder,拥有惊人的155亿个参数,并展示了出色的代码完成能力和负责任的AI实践。 数据筛选和准备:成功的基石 好了,让我们谈谈秘密酱料——数据筛选。我们的旅程始于The Stack数据集,这是一个横跨300多种编程语言的GitHub代码的大规模汇编。然而,数量并不总是胜过质量。我们精选了86种相关的语言,优先考虑了流行度和包容性,同时删除了过时的语言。 但是这里有个问题:经过广泛的清理,我们最终只得到了约800GB的80种编程语言的代码。我们通过一种称为去重的过程来删除自动生成的文件和重复的内容,以确保模型不会记住重复的模式。这种做法注重数据集的质量而不是数量,并为有效训练铺平了道路。 标记化和元数据的训练:破解代码 接下来是标记化!我们将我们的干净文本数据转换为模型可以理解的数值输入。为了保留存储库和文件名等元数据,我们在每个代码片段的开头添加了特殊标记。这些元数据就像模型的路线图,指导它如何在不同的编程语言中生成代码片段。 我们还巧妙地处理了GitHub问题、git提交和Jupyter笔记本等内容。所有这些元素都被结构化为特殊标记,为模型提供上下文。这些元数据和格式化后来在模型的性能和微调中起到关键作用。 StarCoder的架构选择:创造新高度 StarCoder的架构是一个设计选择的杰作。我们追求速度和成本效益,因此选择了1550亿个参数,在实力和实用性之间取得了平衡。我们还采用了多查询注意力(MQA)技术,这种技术可以高效处理更大批量的数据,并在不损失质量的情况下加快推理时间。 但创新并没有止步于此。我们引入了大上下文长度,得益于巧妙的闪光注意力。这使我们能够扩展到8000个标记,保持效率和速度。如果你想知道双向上下文,我们找到了一种方法让StarCoder能够理解从左到右和从右到左的代码片段,提高了它的多功能性。 训练和评估:让StarCoder接受考验…
Leave a Comment苦苦挣扎于建立编码习惯?我有一些心理洞察力可以分享,可以提升你的动力,并在你的编码之旅中产生实质性的差异
Leave a Comment这个故事探索了自动微分,这是现代深度学习框架的一项功能,在训练循环中自动计算参数梯度故事介绍了这一…
Leave a Comment第一篇文章解释了Copy-on-Write机制的工作原理它强调了一些引入副本的工作流程中的领域本文将重点介绍确保此机制优化的方法…
Leave a Comment随着像GPT4这样的高效模型的出现,为组织提供长期价值的数据专业人员的角色正在发生变化真正的价值是…
Leave a Comment最近在自然语言处理(NLP)和长篇问答(LFQA)方面的进展,仅仅几年前听起来就像是科幻领域的事情谁…
Leave a Comment在一个无限可能的时代,生成式人工智能解决方案的广泛使用和革命性的可访问性为程序员带来了创新的绚丽交响曲。应用场景从创作艺术品到编写代码。它们的增长超过了过去十年每一项消费者技术趋势。我们的工作方式正迅速演变,软件开发领域也不例外。对许多开发者来说,使用AI编码工具已成为常见做法。探索使用人工智能生成优秀代码的理想AI代码生成器。 什么是AI代码生成器? AI代码生成器是一种融合了人工智能的计算机程序,帮助工程师更快、更准确地编写代码。当您实时输入代码时,它会根据提示生成代码或为自动完成建议代码。像这样的AI代码编写程序可以在不同的编程语言之间进行翻译并编写它们的程序。此外,它们还有助于自动生成文档和快速发现代码片段。 AI代码生成利用对公开使用的开源项目创建的源代码的工作示例进行训练,根据这些示例生成新的代码。大型语言模型可以处理和理解语言,生成文本,回答问题,并学习有助于预测文本的语言链接和模式。 它们应用AI算法选择特定程序的最佳代码,使开发者能够更快地创建程序。AI代码生成的三种方式: 当开发者开始输入代码时,AI将尝试自动完成句子。 当开发者以自然语言留下输入时,AI算法会提出以开发者目标为中心的建议。 开发者直接与AI进行交流,请求其开发特定代码或修复错误。 为什么使用AI代码生成器? 使用AI代码生成器有几个优点,它可以帮助开发者发挥他们的全部潜力。以下是这一划时代工具的一些主要优势和潜在用途: AI代码生成的主要优势在于能够在更短的时间内生成代码。AI负责常规的编码任务和测试编写,使开发者能够专注于需要创造性思维和解决问题的工作。 基于AI的代码生成器自动化了代码开发,通过快速创建符合规格的功能代码来减少开发过程,对于快速开发或对时间敏感的应用非常有用。 AI代码生成器经过训练,具备与行业标准兼容、整洁易维护的代码生成能力,促进团队合作。 它们可以作为警觉的防御措施,预先发现缺陷,节省了调试的麻烦。AI代码助手还通过提供有关如何构建实用、可行、安全代码的咨询服务来提高代码质量。 基于AI的代码生成器通过使其更易于广大人群使用,减少技能差距,让用户设计自己的应用程序,并在多个行业推动创新。 程序员的前十大AI代码生成器 AI助力的代码生成器的出现极大地简化和提高了开发者的编码流程的生产力。这些代码生成器使用机器学习和人工智能自动创建代码片段、元素,甚至完整的应用程序。 OpenAI Codex 目前最知名的AI编码工具是OpenAI Codex。它使用了OpenAI的LLMs(GPT-3和GPT-4)训练并构建,通过大量代码的训练,承诺可以在12种语言(包括Go、TypeScript、Perl、PHP、BASH、Ruby、JavaScript和Swift)中编写程序。该算法是在GitHub存储库等网站上公开可用的数万亿行代码的基础上开发的。 特点 它可以根据注释生成程序或为程序提供注释。 它可以将英语算法翻译成任何语言的程序。 在编码过程中进行注释和警报,创建安全可靠的代码。…
Leave a Comment我是一名从事数据科学的专业人士虽然我的数据科学技能在工作中非常重要(根据定义),但我发现数据科学的概念也有助于解决工作以外的许多问题!其中之一是…
Leave a Comment关于我的编程语言的之前的文章概述了它的语法并提供了我构建它的一般想法但是我决定写另一篇专门讲述我走向最终目标的旅程的文章…
Leave a Comment在不断发展的人工智能世界中,卷积神经网络(CNN)已经成为一项革命性技术,重塑了计算机视觉和图像识别领域
Leave a CommentPython 可能是数据科学家和机器学习从业者的基本编程语言,但成为一名多语言编程者的好处依然是显而易见的数据团队的项目…
Leave a Comment头部和尾部函数是数据分析和编程中的重要工具,特别是在Python流行的pandas包的背景下。本文深入探讨了头部和尾部函数,以Python、R和其他相关编程语言的示例代码为例,展示了它们在不同数据分析场景中的重要性。 什么是head()函数? head()函数主要用于查看数据集的前几行。它帮助用户快速了解数据及其结构。分析人员可以通过显示初始记录来检查列名、数据类型和数据本身。head()函数在许多编程语言中都可用,包括Python和R。 什么是tail()函数? tail()函数提供了数据集最后几行的快速查看,就像head()函数一样。当处理大型数据集时,它特别有帮助,因为它使用户能够检查数据是否完整,并在数据集的末尾发现任何趋势或异常值。 Python中head()和tail()的示例(使用Pandas) import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {‘Name’: [‘Ankit’, ‘Bhavya’, ‘Charvi’, ‘Diya’, ‘Eesha’], ‘Age’: [25, 30, 22, 28,…
Leave a CommentPlotters是一个流行的Rust库,用于创建数据可视化它提供了各种工具和功能,帮助您创建高质量的图表和其他可视化效果这个…
Leave a Comment从语义搜索到问答,再到利用OpenAI LLM进行生成搜索,这是使用Weaviate向量数据库可以做的三个例子
Leave a CommentEECS教授被任命为麻省理工学院施瓦茨曼计算学院的新教授职位
Leave a CommentJAX是由Google开发的Python库,用于在任何类型的设备(CPU、GPU、TPU等)上进行高性能数值计算JAX的主要应用之一是机器学习和…
Leave a Comment当你在社交媒体上被人们在三个月内自学数据科学的故事所淹没时,自学数据科学似乎是一件遥不可及的事情
Leave a Comment当涉及到数据分析时,Pandas是最常用的Python库,用于操作和准备数据让我们来看看列操作的前7个操作
Leave a Comment作为一名数据科学家,您可能希望创建用于数据可视化的仪表板,可视化数据,甚至实现商业应用程序,以帮助利益相关者做出可行的决策…
Leave a Comment电子商务领域真实数据分析师工作面试中的SQL问题,需要使用CASE WHEN表达式来解决学习如何处理和解决这些问题
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