Bardzo ciekawy podcast! Jestem studentem Big Data, ale nie pracuje w branzy, wiec kazde slowa ktore poszerzaja moje horyzonty sa na wage zlota :) Dziekuje, i z checia biore sie za kolejny odcinek :)
Oo ciekawe że wyskoczyło mi to znowu w polecanych. Przesłuchem ten podcast ostatni raz w 2018 roku na 1/2 roku studiów. I dzisiaj mogę powiedzieć śmiało: Dzięki za wiedzę, inspirację, a przy okazji - motywację. Co prawda nie skończyłem jako Data Scientist (jeszcze?), ale jako prosperujący Data Engineer dla jednego z Big Tech ^^
Rzetelna i merytoryczna wiedza. Zaangażowanie w analitykę przynosi jakże znaczące korzyści. Trzeba wiedzieć co jest "wizualizowane" tj. przetwarzane w ostanim etapie ;-), a ogrom firm o tym nie ma zielonego pojęcia. Integralność danych jest też abstrakcją. Jednakże brak integralności czasami bywa celowym i świadomym działaniem, aby przekazywać niezgodne dane. Wytłumaczeniem jest "chodząca" baza danych i jakieś procesy ETL.
Hej, co prawda wysłuchałem tylko pierwszy odcinek, ale wspomniałeś, że nie ma co iść w świat analizy jeśli nie ma się dobrych podstaw ze statystyki. Idac dalej czy jesteś w stanie zaproponować jakieś książki wprowadzające od podstaw w świat statystki istotnej dla naszego tematu :)
cześć, dzięki za świetny filmik. Powiedziałeś w nim coś bardzo ważnego: nie ma co próbować nauczyć się wszystkiego. Ja jestem naukowczynią, któa jest rozczarowana pracą w labie i chciałaby się bardziej zaamngażować w data science, czyli robić to, co do tej poty, tylko na wielkoskalowych badaniach. Jakie według Ciebie byłyby najbardziej przydate umiejętności dla mnie?
Jestem na studiach informatycznych, mam do napisania pracę inżynierską, zianteresowałem się analizą danych, promotor pozwolił wziąć coś z tego tematu. Macie jakieś propozycje, wskazówki na jaki temat można napisać pracę związaną z big data, analizą danych ?
