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Tag: Programming

如何在完成商学学士学位后成为数据科学家?

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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Python中的斐波那契数列 | 代码,算法和更多

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) +…

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构建和训练用于代码的大型语言模型:深入探究StarCoder

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…

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