發覺好多人對Data Analyst有錯誤幻想
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Flinty
2022-5-3 13:14:50
What is AV system?
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Flinty
2022-5-3 13:18:40
依加多唔多人用Koalas 同 分析unstructured data？
最近學緊點樣用rioxarray 起Databricks 分析衛星data。
同埋依加DE興唔興Cloud 同 DataOps?
（想入行Cloud DE)
Flinty
2022-5-3 13:21:03
巴打
:^(
勸你唔好學。azureml廢
你極其量只會call佢build好左既ml algo，但你唔會走去call azureml 去train。
你更加唔好去azure ml studio 搞model
:^(
Flinty
2022-5-3 13:23:31
但StackOverFlow 人工調查顯示De係全部IT工種 人工最高
Flinty
2022-5-3 13:28:31
又吹奏Kaggle
:^(
如果現實中啲data quality有Kaggle 8成，我跟你姓。
Kaggle垃圾黎。大把人copy & paste啲code
Flinty
2022-5-3 13:32:20
Pyspark RDD based其實都開始落後。我見堆Founders 依加搞緊Koalas去replace Pandas。
Machine Learning方面 有MLLib。個性能比傳統lib強好多，只係function無sklearn咁多。
但如果data量超大，真係要學。
仲有可以handle好多data types。Paraquet去replace CSV個啲..
FuckPandas
2022-5-3 14:40:33
我冇話香港同外國有唔同, 我只係講左data scientist佔左7-8成時間執data
:^(
Acropolis
2022-5-3 16:12:02
但公司用緊Azure
:^(
我都係諗住train完dup完份script掟上去算
:^(
Flinty
2022-5-3 16:24:14
你千其唔好
:^(
上載公司野 犯法
Flinty
2022-5-3 16:26:57
你公司用緊Azure，但你極其量都係用佢個Azure Data Factory, Azure Synapse, CosmosDB, Blob Storage, Azure Data Lake Gen2 姐。
Azure ML真係無人用。佢個Azure ML直情係未開發完善。你用sklearn, TensorFlow, PyTorch 依啲 就夠。
Acropolis
2022-5-3 16:30:39
唔係啊
係老細要我將成個MLOPs搬上azure ML
:^(
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毒留在家中
2022-5-3 16:32:17
依家香港好少公司搞unstructured data, 仲係起步
Cloud依家好興，好多公司都搬緊啲野上去，next step應該就係devops/ MLOps果啲
毒留在家中
2022-5-3 16:32:56
無check, 但之前睇其他article好似DS高啲
毒留在家中
2022-5-3 16:35:27
有時佢好clean但暗藏殺機
記得有個predict power consumption, the data looks so clean
但最後啲人drill down先發現啲data from different timezone and not mentioned
當然仲有好多其他野，例如labeling not align
無你諗到咁clean
Acropolis
2022-5-3 16:37:59
普通research自己collect嘅細規模data剩係cleaning都有排做
莫講話kaggle個啲十幾-百幾gb隨時要用hadoop去清
:^(
蜥蜴人
2022-5-3 16:39:06
度度都3年經 冇得入行撚有經咩
Flinty
2022-5-3 16:56:56
:^(
:^(
你老細咁玩人既？
但套野真係未寫好喎。個azure ml community 又細
MLOps MLLib 都做到，仲要多人用，啲function update 多過azure ml
何詩蓓
2022-5-3 17:28:11
exact7ly
搵唔到工啊啊啊
:^(
:^(
:^(
:^(
真的興奮
2022-5-3 18:48:47
講真 ML AWS唯一選擇
:^(
:^(
:^(
:^(
さざなみ
2022-5-3 19:00:03
厭惡性工作當然人工高
諗下好啦
2022-5-3 19:50:55
咩係rpa?
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神之守護者
2022-5-3 20:37:27
Robitic processing automation
即係uipath
何詩蓓
2022-5-3 20:42:32
好唔好pay
:^(
星神族
2022-5-3 20:51:37
career path會唔會冇咁好
:^(
傻豹
2022-5-3 21:11:26
好少可連登既post有咁多認真討論
以前做開in house data既工
離唔開做reporting見到d trend升升跌跌
然後based on data/ business behaviour 建議改善方法
都係同business好緊扣
我會話6成business knowledge 理解
4成technical knowledge
然後去到而家份工專做in house data projects
幫in house users砌d dashboard出離
唔需要對business knowledge 有太多認知
淨係align完user requirements 砌完個dashboard 就搞掂
同business脫哂節
然後team head就好自high咁覺得整左好多value added既野
:^(
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