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Auteur Sujet :

[Topic Unique] Machine Learning & Data Science

n°5016747
risitas-
Posté le 25-10-2017 à 10:40:05  profilanswer
 

Reprise du message précédent :
Super merci si je trouve pas d'ici quelques jours je veux bien (un peu la flemme d'aller jusqu'au 16eme la :hap:)
 
Le master c'est le m2 empirical finance (recherche) à Paris 1. Pas de stats ou de truc compliqué juste des séries temps des trucs comme ça. Pour ce projet par exemple je dois reproduire les tests du papier sur python.  
 
Je suis déjà admis en école de co top 3 ou top 5 selon la formation que je prends (pge ou ms) mais je vais me refaire un master recherche plus poussé en économetrie aussi l'année pro ! Si t'as des idées je prends !

mood
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Posté le 25-10-2017 à 10:40:05  profilanswer
 

n°5016755
Voxinat
Posté le 25-10-2017 à 10:44:02  profilanswer
 

Toute ma promo fais le MS de l'ENSAE, on remplit la moitié des place dispo, c'est sûrement là bas que j'irai


---------------
Roses are red, Violets are blue, I'm using my hand, But thinking 'bout you.
n°5016759
o_BlastaaM​oof_o
Numéricien devenu
Posté le 25-10-2017 à 10:46:48  profilanswer
 

ENSAE = 100% R qui est clairement une techno en perte de vitesse...
 
Je cherche actuellement une formation continue pour monter un plan de formation pour nos équipes, j'ai exclu l'ENSAE à cause de ça.

n°5016783
hugobine
Posté le 25-10-2017 à 11:27:00  profilanswer
 

Voxinat a écrit :

Toute ma promo fais le MS de l'ENSAE, on remplit la moitié des place dispo, c'est sûrement là bas que j'irai


 
MS ENSAE DATA SCIENCE ?
Tu es au 272 toi c'est ca ?
Faut avoir combien de moyenne à peu près en M2 pour être accepté dans ce style de formation ?

n°5016785
hugobine
Posté le 25-10-2017 à 11:27:58  profilanswer
 

o_BlastaaMoof_o a écrit :

ENSAE = 100% R qui est clairement une techno en perte de vitesse...
 
Je cherche actuellement une formation continue pour monter un plan de formation pour nos équipes, j'ai exclu l'ENSAE à cause de ça.


 
R en perte de vitesse, pas tant que ca ....
C'est sur qu'aujourd'hui python devient indispensable mais R reste un soft sérieux.
Enfin j'espère parce que toute ma formation est sur R/SAS  :lol:  


Message édité par hugobine le 25-10-2017 à 11:28:59
n°5016787
-Meringue-
Posté le 25-10-2017 à 11:30:53  profilanswer
 

De même R, SAS, un peu de Stata.
Certains cours se foutent même du langage utilisé.

 

En soi je ne vois pas en quoi ça pose tant un souci à partir du moment où les concepts sont assimilés.


Message édité par -Meringue- le 25-10-2017 à 11:31:35
n°5016795
Voxinat
Posté le 25-10-2017 à 12:29:57  profilanswer
 

o_BlastaaMoof_o a écrit :

ENSAE = 100% R qui est clairement une techno en perte de vitesse...

 

Je cherche actuellement une formation continue pour monter un plan de formation pour nos équipes, j'ai exclu l'ENSAE à cause de ça.


Y a un cours de Python pour le data scientist comême. Après je sais pas si les autres cours sont en R ou en python.

hugobine a écrit :

 

MS ENSAE DATA SCIENCE ?
Tu es au 272 toi c'est ca ?
Faut avoir combien de moyenne à peu près en M2 pour être accepté dans ce style de formation ?


On a des gens en MS Data Science, MS eco et MS Finance mais c'est dans le MS Finance qu'on remplit la moitié de la promo.

 

Ouai je suis au 272 et grosso modo tout le monde rentre en MS même sans être bon mais j'ai pas les moyennes exactes


---------------
Roses are red, Violets are blue, I'm using my hand, But thinking 'bout you.
n°5016799
NonComplia​nt
Posté le 25-10-2017 à 13:28:41  profilanswer
 

Perso j'essaye d'être dans le top de ma promo pour faire le M2 data science de Paris Saclay à la place de ma 3A d'école :o

n°5016803
guigui84b
Posté le 25-10-2017 à 13:49:21  profilanswer
 

Chou Andy a écrit :

Coucou ! Je pose mon drapeau.
 
Je m'intéresse aux formations pour éventuellement me "réorienter" vers la data science.
 
Les certificats (15-25 jours selon les formations) me paraissent un bon compromis pour avoir un truc diplômant et une base technique relativement solide sans y passer une année entière comme en master.
 
Du coup, deux questions vite fait :
Vous avez des retours sur les certificats des différentes écoles (X, Ensae, Paristech), voire du CNAM ?
Est-ce qu'un tel "diplôme" se valorise facilement sur un CV ? (je ne vois pas pourquoi pas, mais on sait jamais, peut-être que je m'illusionne !)
 
Merci à tous !


 
bonjour  
 
j'ai fait une de ces formations sur 25 jours
effectivement c'est un peu "sparse" au niveau contenu
on survole  beaucoup de chose, malgré le temps passé et les projets à faire.
 
de plus si on compare a ce qu'on apprend avec les kaggles on voit quand même que c'est un peu décorréler de la réalité du domaine comme beaucoup de ressources pédagogiques ceci dis.
Il reste le plus du papier de la formation de l'école

n°5016809
blacksad
Posté le 25-10-2017 à 14:17:59  profilanswer
 

o_BlastaaMoof_o a écrit :

ENSAE = 100% R qui est clairement une techno en perte de vitesse...
 
Je cherche actuellement une formation continue pour monter un plan de formation pour nos équipes, j'ai exclu l'ENSAE à cause de ça.

Au risque de passer pour un mono-manique de R, je remets les graphes de la dernière fois :
http://reho.st/https://ressources.blogdumoderateur.com/2017/09/python-3-612x536.png
http://reho.st/self/3d9b0e2b9fcf1bb23c9fcfa19fed9ae78644ba7d.jpg
Je suis pas un expert en stat, mais la courbe monte quand même pas trop mal pour une perte de vitesse :o

mood
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Posté le 25-10-2017 à 14:17:59  profilanswer
 

n°5016824
deeplearni​ng
Posté le 25-10-2017 à 15:04:59  profilanswer
 

R en croissance mais pas autant que Python, donc en absolu ça monte mais en proportion ça baisse, et comme les 2 sont directement en concurrence...
 
De toutes manières les 2 sont indispensables sur un CV data scientist, ensuite selon les postes on peut utiliser l'un ou l'autre, dans le fond ça ne change pas grand chose
 

n°5016858
kaffeine
Posté le 25-10-2017 à 16:30:00  profilanswer
 

Chou Andy a écrit :

Coucou ! Je pose mon drapeau.
 
Je m'intéresse aux formations pour éventuellement me "réorienter" vers la data science.
 
Les certificats (15-25 jours selon les formations) me paraissent un bon compromis pour avoir un truc diplômant et une base technique relativement solide sans y passer une année entière comme en master.
 
Du coup, deux questions vite fait :
Vous avez des retours sur les certificats des différentes écoles (X, Ensae, Paristech), voire du CNAM ?
Est-ce qu'un tel "diplôme" se valorise facilement sur un CV ? (je ne vois pas pourquoi pas, mais on sait jamais, peut-être que je m'illusionne !)
 
Merci à tous !


 

Chou Andy a écrit :

Oui je compte me le faire financer bien sûr :pt1cable:
 
Merci pour ce retour :jap:
 
J'ai pas un profil si farfelu, diplôme d'ingé avec une bonne dose de maths/stats, et dans ma vie pro j'ai déjà touché plusieurs fois à ce domaine (données et stats) mais de manière assez artisanale. Je voudrais être plus solide techniquement pour éventuellement me vendre, mais ça m'intéresse aussi pour ma culture générale.

*
 
Yo, dans notre kojip j'en ai deux qui se sont fait financer deux formations pour data science  
Premier Ensae formation courte et second Paristech en formation continue mais sur 6 mois
Financement sans problèmes par le groupe ;)


Message édité par kaffeine le 25-10-2017 à 16:31:09
n°5017061
bricksters
Posté le 27-10-2017 à 00:12:20  profilanswer
 

Rontgen a écrit :

Bon les gars, faut faire de l'analyse d'image [:kiwai10:1]

 

Je suis à la conférence internationale principale de computer vision là et c'est incroyable comment les boîtes recrutent agressivement, que ce soit des startups ou les GAFA
Je reviens d'une soirée m1cr0$0ft où ils ont réservé une salle d'un hôtel méga classe avec traiteur et cocktails à volonté juste en échange de son lien LinkedIn :o
Demain c'est au tour de M@m@zon, je vais essayer de m'y incruster aussi :o

 


C'est où ta conf?

 

J'etais à gtc, effectivement computer vision et deep learning, speech recognition avec cuda 9.0 tu fais les $$

n°5017064
bogoss91
Posté le 27-10-2017 à 01:15:04  profilanswer
 

bricksters a écrit :


 
 
C'est où ta conf?
 
J'etais à gtc, effectivement computer vision et deep learning, speech recognition avec cuda 9.0 tu fais les $$


Je me fais juste un montant normal de £. :o

n°5017071
Oceanborn
Posté le 27-10-2017 à 08:18:51  profilanswer
 

Code :
  1. dim(ori_sumstat)


[1] 2305460       8
 

Code :
  1. ptm <- proc.time()
  2. for(i in 1:100) {
  3.    if (ori_sumstat[i,4] >= 0) {
  4.      ori[i,8] <- getzcore(ori_sumstat[i,6],1)
  5.    } else {
  6.      ori[i,8] <- getzcore(ori_sumstat[i,6],-1)
  7.    }
  8. }
  9. proc.time() - ptm


   user  system elapsed  
  1.793   0.870   2.678  
 
 
 

Code :
  1. ptm <- proc.time()
  2. beta <- ori_sumstat$BETA / abs(ori_sumstat$BETA )
  3. ori_sumstat$ZVALUE <- getzcore(ori_sumstat$PVAL, beta)
  4. proc.time() - ptm


   user  system elapsed  
  2.187   0.017   2.224  
 
 
100 lignes avec une boucle for aussi long que sur 2300000 lignes. My god.  [:joce]

n°5017076
hugobine
Posté le 27-10-2017 à 09:11:52  profilanswer
 


 

Voxinat a écrit :


On a des gens en MS Data Science, MS eco et MS Finance mais c'est dans le MS Finance qu'on remplit la moitié de la promo.
 
Ouai je suis au 272 et grosso modo tout le monde rentre en MS même sans être bon mais j'ai pas les moyennes exactes


 
Ya vraiment une plus value à faire un MS après le 272 ?

n°5017087
Voxinat
Posté le 27-10-2017 à 10:03:05  profilanswer
 

hugobine a écrit :

 

Ya vraiment une plus value à faire un MS après le 272 ?


Clairement ouai, tous les prof nous recommandent d'en faire un


---------------
Roses are red, Violets are blue, I'm using my hand, But thinking 'bout you.
n°5017095
filob
Posté le 27-10-2017 à 10:36:21  profilanswer
 

Vu que je sais que ça en intéresse pas mal ici, vu sur une offre d'emploi de data scientist:
 
"vous avez validé avec succès des formations/Moocs exigeants (Fun, Edx, MiTx…) autour des thématiques de la classification, du clustering et de l’analyse prédictive."
 
Donc a priori les MOOC ça sert :o


---------------
Ma capacité de concentration est si courte que... Oh, regarde, un pigeon!
n°5017096
zuf
AMD Fanboy
Posté le 27-10-2017 à 10:47:14  profilanswer
 

filob a écrit :

Vu que je sais que ça en intéresse pas mal ici, vu sur une offre d'emploi de data scientist:

 

"vous avez validé avec succès des formations/Moocs exigeants (Fun, Edx, MiTx…) autour des thématiques de la classification, du clustering et de l’analyse prédictive."

 

Donc a priori les MOOC ça sert :o

 

Ah je l'ai vu passer celle là. Je sais plus si j'ai envoyé un CV ou pas

n°5017536
netra
Posté le 30-10-2017 à 17:32:15  profilanswer
 

[:raph0ux:3]

n°5017562
Darmstadti​um
Pipoteur grotesque
Posté le 30-10-2017 à 20:51:35  profilanswer
 

bricksters a écrit :


C'est où ta conf?

 

J'etais à gtc, effectivement computer vision et deep learning, speech recognition avec cuda 9.0 tu fais les $$


J'y étais aussi et je confirme totalement ses dires :o

 

Pour la conf, regarde les dates des 3 plus grosses en vision :jap:


---------------
Vous pourriez comprendre ainsi pourquoi l'isotropie peut être détournée de son enclave de finalité dès le postulat de base choisie. surunitairedream - 09/06/2013 -- Contrepets
n°5017567
foret_impr​obable
Posté le 30-10-2017 à 21:48:25  profilanswer
 

Kaggle vient de publier les résultats d'une enquête réalisée auprès de 16000 personnes (dont un peu plus de 400 personnes en France) :
https://www.kaggle.com/surveys/2017

n°5017663
NonComplia​nt
Posté le 31-10-2017 à 15:45:31  profilanswer
 

EDIT : Merci  :jap:

Message cité 1 fois
Message édité par NonCompliant le 31-10-2017 à 19:31:54
n°5017671
guigui84b
Posté le 31-10-2017 à 16:16:36  profilanswer
 

NonCompliant a écrit :

Salut tout le monde !
 
On vient de me proposer deux offres de stage en Data Science et je ne sais pas laquelle choisir...
 
(Pour info je suis en M1 dans une école d'ingé post bac, idéalement je choppe un bon DD l'année pro et je continue en Data Science... )
 
Voici les deux offres :  
 
 

Spoiler :

1) Benchmark des algos AutoML – Automatic Machine Learning: évaluer intérêt, performances, limites de plusieurs solutions existantes (Auto-Sklearn, Tpot, H2O AutoML et DriverlessAI, DataRobot, Tellme+ etc.) et produire un document de référence sur ce sujet.
 
2) Travailler sur les méthodes de réduction de dimension avec un accent sur les techniques non linéaires comme kernel PCA, Manifold Learning, Autoencoder, etc. Vous participerez aux missions suivantes : Effectuer des recherches bibliographiques sur les méthodes de réduction de dimension. Implémenter les méthodes identifiées et les tester. Mettre en place des techniques de réduction de dimension permettant d'augmenter la performance pour l'apprentissage supervisé, d'effectuer le clustering pour l'apprentissage non-supervisé et de visualiser les données.


 
Pour vous, quelle serait l'offre la plus enrichissante/valorisante pour la suite ?  
 
Merci  :jap:  
 


 
 
Le premier c'est tester des boites noires, il y assez peu d'hyper paramètres c'est le concept de ces algos.  
Donc ça va juste être un beau rapport de benchmark, c'est assez limité je trouve.
 
Le deuxième est beaucoup plus intéressant sur le papier de mon point de vue.  
Apres la plupart des ces algos sont deja implémentés donc je ne sais pas ce qu'ils attendent mais le sujet est intéressant

n°5017676
NonComplia​nt
Posté le 31-10-2017 à 17:16:23  profilanswer
 

J'ai eu la même analyse, la première offre a l'air très intéressante (sujet à la pointe) mais très qualitative donc pas forcément valorisante pour la suite...  
 
La seconde offre a l'air plus quantitative et je pense apprendre plus avec, cependant j'ai peur d'être en PLS niveau maths/algo haha

n°5017686
o_BlastaaM​oof_o
Numéricien devenu
Posté le 31-10-2017 à 17:56:17  profilanswer
 

La seconde me semble nettement plus intéressante et facile à valoriser.
 
L'auto ML, c'est du bullshit en barre de mon point de vue. Produire une analyse des outils du "marché" me semble à la fois ni très intéressant ni très enrichissant en termes de connaissances/compétences.

n°5017691
NonComplia​nt
Posté le 31-10-2017 à 18:17:46  profilanswer
 

Si mon école est OK, je pars sur la seconde offre. Merci pour vos retours :jap:

n°5017692
zuf
AMD Fanboy
Posté le 31-10-2017 à 18:24:43  profilanswer
 

L'auto ML on commence à peine à voir des trucs intéressants.
Je serais pas aussi catégorique de mon côté. Je pense vraiment que ça peut décoller à moyen terme.

 

J'ai regardé les résultats des librairies sur kaggle. Sur certaines compétitions tu obtiens de très bons scores sans même avoir regardé tes données...

n°5017693
Rontgen
Posté le 31-10-2017 à 18:43:54  profilanswer
 

Travailler sur l'auto-ML, c'est essayer de te mettre au chômage :o
Enfin plus sérieusement, je pense que c'est pas très intéressant ni formateur comme tâche (lancer des algos et attendre les résultats sans rien faire ou comprendre) :jap:

n°5017694
zuf
AMD Fanboy
Posté le 31-10-2017 à 18:49:23  profilanswer
 

Oui sur ce dernier point tu as raison, ça n'a pas l'air très intéressant en effet :)

n°5017695
NonComplia​nt
Posté le 31-10-2017 à 18:53:21  profilanswer
 

Rontgen a écrit :

Travailler sur l'auto-ML, c'est essayer de te mettre au chômage :o
Enfin plus sérieusement, je pense que c'est pas très intéressant ni formateur comme tâche (lancer des algos et attendre les résultats sans rien faire ou comprendre) :jap:


 
 
"As the complexity of these tasks is often beyond non-ML-experts, the rapid growth of machine learning applications has created a demand for off-the-shelf machine learning methods that can be used easily and without expert knowledge. We call the resulting research area that targets progressive automation of machine learning AutoML."
 
Effectivement, pas envie de bosser sur quelque chose qui dévaluerait mes études haha
 
Bon, va pour l'offre 2 !  :jap:

n°5017697
o_BlastaaM​oof_o
Numéricien devenu
Posté le 31-10-2017 à 19:01:25  profilanswer
 

zuf a écrit :

L'auto ML on commence à peine à voir des trucs intéressants.  
Je serais pas aussi catégorique de mon côté. Je pense vraiment que ça peut décoller à moyen terme.
 
J'ai regardé les résultats des librairies sur kaggle. Sur certaines compétitions tu obtiens de très bons scores sans même avoir regardé tes données...


Sur Kaggle, oui. Mais sur Kaggle, les données sont présélectionnés et plutôt propres. Rien à voir avec de la vraie donnée métier, tu peux me croire...

n°5017700
zuf
AMD Fanboy
Posté le 31-10-2017 à 19:24:30  profilanswer
 

Oui sur la phase de préparation/ nettoyage tu peux pas te passer d'expérience.
Mais une fois que c'est préparé on finira bien par avoir des trucs corrects en ML à mon avis

n°5017702
NonComplia​nt
Posté le 31-10-2017 à 19:42:03  profilanswer
 

Du coup vous considérez ce stage comme un bon stage pouvant être un vrai + sur le dossier pour un futur M2 Data Science/ sur le CV pour mon stage de fin d'études ou comme un stage lambda ?  
 
J'ai aucune référence dans ce milieu donc je sais pas trop où je me situe par rapport aux autres étudiants en M1 :o

n°5017707
Darmstadti​um
Pipoteur grotesque
Posté le 31-10-2017 à 20:06:48  profilanswer
 

Perso je prendrais le second sujet et de loin. Ça te fera voir une variété d'algos de réduction de dimension, linéaires ou non. La réduction de dimension est un problème à la fois très intéressant imho et très central en ML.


---------------
Vous pourriez comprendre ainsi pourquoi l'isotropie peut être détournée de son enclave de finalité dès le postulat de base choisie. surunitairedream - 09/06/2013 -- Contrepets
n°5017708
NonComplia​nt
Posté le 31-10-2017 à 20:15:57  profilanswer
 

Cool au moins tout le monde est d'accord haha

n°5018262
fusion_sad​am
:D
Posté le 07-11-2017 à 14:27:12  profilanswer
 

Quelqu'un à déjà utiliser la librairie packrat en R ?
Je cherche l'équivalent d'un py2exe pour R.


Message édité par fusion_sadam le 07-11-2017 à 14:41:14

---------------
wow, so crypto : D5w4VovHg91orqXQvBknrQjZ2n6hv6QUQy
n°5018267
chaica
Posté le 07-11-2017 à 15:06:43  profilanswer
 

foret_improbable a écrit :

Kaggle vient de publier les résultats d'une enquête réalisée auprès de 16000 personnes (dont un peu plus de 400 personnes en France) :
https://www.kaggle.com/surveys/2017

 

Étude très intéressante, merci. Vraiment bien foutue, tu peux affiner selon tes propres critères.


Message édité par chaica le 07-11-2017 à 15:07:32

---------------
Du taf dans le Logiciel Libre : https://www.linuxjobs.fr
n°5018927
NonComplia​nt
Posté le 11-11-2017 à 15:10:07  profilanswer
 

Pb réglé, merci à ceux qui m'ont aidés :jap:

Message cité 1 fois
Message édité par NonCompliant le 11-11-2017 à 15:51:56
n°5018929
zuf
AMD Fanboy
Posté le 11-11-2017 à 15:13:00  profilanswer
 

Non mais dis donc, tu crois vraiment que SQL à sa place dans un topic data science ?!

 

:o

 

Sinon, blague à part je suis sur des exercices SQL en ce moment, c'est le genre de truc sur lequel je galère aussi.
Mais si tu peux m'envoyer les tables (mp) je jetterai un coup d'œil, ça me fera de l'entrainement et je pourrai peut-être t'aider ;)

n°5018930
NonComplia​nt
Posté le 11-11-2017 à 15:14:33  profilanswer
 

Justement je compte supprimer le message pour pas (trop) polluer le topic haha
 
Et SQL c'est un prérequis pour pas mal de stages/emplois en DS donc ça va je suis pas trop HS  :D  
 
Je t'envoie ça par MP  :jap:

mood
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