Reprise du message précédent :

Si tu as/cherches des accès données, que tu es intéressé à te brancher à des profs de stats inférentielles ou à des gens qui sont demandeurs d'analyse ou des accès méthodes fondas excellents j'en suis.

En ce qui me concerne il se profile un stage en stats en 2019 et je cherche peut-être un/des gars en d'étude à placer, avec un esprit de compétition pour qui potentiellement dépasser l'insee ou la bce fout pas les jetons.

J'ai des projets, des datas et des modèles à potentiellement déléguer. tout en R et assez recherche fonda.

https://r2018-rennes.sciencesconf.org/

Faut que ça soit l’année où je quitte la ville pour que ça y soit organisé  

 
C'est pas faux

https://www.noelshack.com/2018-15-2 [...] -59-39.png
 
C'est un prank les 26 000 £ ?

C'est par semaine ?

Bienvenu à Londres  

 
Je comprends les kheys au RSA

Graduate Machine Learning Analyst ?
Ca veut dire quoi "graduate" ? Niveau universitaire je suppose, le diplôme minimum c'est le bachelor degree (aka la licence). Qu'est-ce qu'on peut bien apprendre en machine learning au niveau licence ?  

La régression linéaire
Note que c'est suffisant dans pas mal de problèmes

Tips : Bachelor UK = 4 ans. Ecole française = 3 ans.

Ils sont "legerement" en dessous du marche....
 
https://www.standard.co.uk/tech/goo [...] 10366.html

Y'a quand même un sacré gap entre 46 et 26, il y a une explication particulière ou ils sont juste totalement déconnectés du marché    
 
 
La data c'est le nouvel or noir, foncez qu'ils disaient

 
J'avais remarqué ça dans mon domaine (assurance)... les anglais n'hésitent pas à tenter très bas. Pas de tabous.
 
Quand tu vois ça, tu restes en France  

Pas étonné par les £26k. C'est le genre de job où tu peux postuler sans vraiment connaître le domaine et le "analyst" hors banque fais plutôt penser à un job plus business analyst que ML. J'imagine bien les tâches être plus du style régressions linéaires et stats descriptives sous Excel que R&D en ML.

Mais ils montent aussi beaucoup plus haut Les salaires stagnent beaucoup moins qu'à Paris pour les bons postes, quel pays est le mieux pour toi dépend de ce à quoi tu peux prétendre

Salut tout le monde    
 
J'ai une petite question sur Panda
 
J'ai plusieurs fichiers csv avec des ID de clients (dans chacun des fichiers, ces ID vont de 1 à 50), j'essaye de splitter ces fichiers en : training set/test set (70%/30%).  
 
L'idée c'est de sélectionner aléatoirement 35 chiffres entre 1 et 50 ce qui correspond à 35 clients choisis au hasard pur constituer mon training set et de récupérer dans chaque fichier les lignes associées à ces client (par ex dans le fichier 1 il y a 5000 lignes associées au client 1 tandis que dans le fichier 2 il n'y a que 3 lignes pour le client 1 etc...), j'ai fait en gros comme ça et je me demandais s'il y avait une meilleure méthode    
 

 
 
C'est un peu galérien de faire ça non ?  
 
Et que se passe-t-il si par exemple le client numero 6 est retenu pour le training set mais ne se trouve pas dans un des fichiers ? Ca fausse tout non ?    
 
 
Merci

La meilleure solution c'est celle là //scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.train_test_split.html

Mais c'est peut-être pas la réponse que tu attendais

Non je peux pas splitter aléatoirement car chaque fichier est interdépendant et ne contient pas le même nombre de lignes !  
 
Je dois vraiment sélectionner aléatoirement mes clients puis extraire les infos de ces clients pour en faire mon training set...

Tu lis tous les fichiers d'un coup, tu crée un unique dataframe et tu sélectionne 35 integer sur 50 avec un numpy random permutation sur un array de 1 a 50

Je vois pas trop comment tu veux faire ça, mon premier fichier a ~ 10 000 lignes pour 10 colonnes tandis que mon deuxième fichier a 200 lignes pour 3 colonnes par ex
 

Les features sont différentes ?

Ouaip, toutes les colonnes sont différentes. Seule la colonne Client_ID est identique pour tous les fichiers.  
 

Dans ce cas tu fais tous tes merge/join avant et préparation du set de données si ça rentre dans ta mémoire et le split à la fin

Ouaip j'y ai pensé mais c'est pas vraiment l'objectif.  
 
Le but ça serait plutôt de leur filer les 5-6 fichiers bruts et les laisser se démerder, un peu comme un Kaggle. C'est à eux de clean les données, faire les merge qui vont bien etc.  
 
Je voulais juste savoir si ma technique détaillée plus haut marchait

Oui ça marche ajoute juste une seed pour être sur d'avoir toujours le même set de clients dans le train dataset. Si c'est pour un kaggle like encore mieux si un fichier ne contient pas un client c'est plus intéressant

Merci beaucoup pour ta réponse
 
Dans le training je suppose que c pas un souci qu'un client manque dans un fichier par contre ça va pas merder si dans mon set de test c'est pas le cas

Non mais pas sympa si c'est juste dans le test set que c'est incomplet

Oui tu as raison, jvais m'arranger pour que ça manque dans les deux ou pas du tout.
 
Merci d"avoir pris du temps pour me répondre c'est sympa

Dans la série "tout va bien il n'y a pas de bulle dans le domaine", voici un nouveau record

Énorme ! Après j'imagine que le process est au niveau du salaire ! Et j'espère que le salaire qu'ils font miroiter n'est pas celui du chief data scientist pour faire un gros effet...

Curieux de connaître ton parcours en passant, par MP si tu préfères

C'est aux USA ?

Tout réside dans le "that can go above"
 
Bulle dans le sens ça va exploser ? Ou bulle dans le sens on peut s'en mettre plein les fouilles encore tranquillement, svp faites pas les cons il me reste 1 an d'étude

450k mark, ça doit être en Allemagne de l'est

Oui effectivement, le boulot doit probablement être vénère

Mon parcours c'est école d'inge spécialité maths + M2 en parallèle, puis thèse Cifre dans une boîte internationale
Depuis 4 ans, je travaille dans une toute petite boîte qui sert un peu de labo R&D privé et indépendant pour des startups ou des grandes boîtes qui manquent de compétences
Je suis responsable de tout ce qui est machine learning (veille technologique, recherche, apprentissage des modèles, intégration dans le produit, écriture d'articles et de brevets), je sers aussi un peu de chef de projet (dans le sens responsable de l'avancement) mais j'ai pas vraiment de management vu qu'il n'y a pas de hiérarchie dans ma boîte

Si tu veux plus de détails, envoie moi un MP

Nan, cette offre elle est pour le Japon

Dans le sens que normalement, les start-ups ont pas assez d'argent pour payer un salaire aussi haut
Je pense qu'il y a un déluge de thunes sur les boîtes qui font de l'IA, parce que les investisseurs savent pas quoi faire de leur fric et que les GAFA les ont habitués à acheter des start-ups a des prix délirants

J'ai clairement pas fait une thèse dans le bon domaine
Le mieux qu'on m'a proposé c'est d'écrire des livres ou être invité à des conférences.
Ça fait plaisir mais niveau boulot derrière c'était que de la merde sous payé

T'as fait une these en biologie ?

En fait, ma thèse était pas vraiment sur le machine learning, mais elle était dans un domaine dans lequel le ML a eu un impact incroyable (à la fois dans la recherche et dans l'industrie)
J'ai eu la chance d'avoir eu un collègue, nouveau venu dans le labo vers le milieu de ma thèse, qui m'a convaincu de m'intéresser au ML (avant que ce soit la mega hype) parce qu'au début j'y croyais pas trop pour être honnête    
On a bossé ensemble et ses algos défoncaient les miens donc j'ai bien du me rendre à l'évidence et j'ai commencé à être suivre des cours et utiliser ca un peu à la fin de ma thèse
Par contre, dès que je suis rentré dans ma boite, j'ai dit au chef qu'il fallait investir là-dedans; il m'a laissé du temps au début pour que je développe depuis zéro l'architecture
C'était pas évident parce que j'étais tout seul mais comme on était seulement au début de la hype, on a réussi à tout développer sans avoir de retard
Depuis, le ML (et le Deep Learning en particulier) occupent une place centrale dans beaucoup de nos projets donc forcément mon role et mon impact au sein de la boite a pris de l'ampleur

Nanotech en gros... Ça paye pas, à moins de partir en Californie mais j'avais pas du tout envie