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读博还是找工作?数据科学家之路该怎么走?

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 很多人对于数据科学领域充满热情,但同时也有着很多困惑不知该如何下手。Python还是R语言?多学还是少学数学?要不要攻读博士?如何获得该领域的第一份工作? 这样的问题,笔者看到过很多。笔者不是职业咨询方面的专家,但基于对该领域的观察和多年来积累的经验,希望能给年轻人们一些建议。 1.学习机器学习的好资源有哪些? 笔者很喜欢安德鲁的“机器学习Coursera”课程。该课程入门时很容易,之后难度递增。它主要教授机器学习的基础知识,这是它的优点。 笔者建议各位至少去听一下前几节课。不能完全听懂也没有关系,以后随时可以重新观看课程。当然啦,不要只关注一门课程,大家的学习情况各不相同,根据自身情况来选择。 2.对于几乎没有任何技术背景的人来说,什么是最好的学习方法? 不要一个人学习! 寻找并加入网络社区将有助于各位的学习和成长。可以用Excel练习机器学习,试试线性回归吧。用它作为首次挑战,将会激发学习者的学习动力。 3.学习和实践数据科学的最佳方法是什么? 笔者建议从实际项目入手,然后在理论上慢...

面向大数据与云计算调度挑战的阿里经济体核心调度系统—Fuxi 2.0全揭秘

本文作者 李超 阿里云智能 资深技术专家 编者按 伏羲(Fuxi)是十年前最初创立飞天平台时的三大服务之一(分布式存储 Pangu,分布式计算 MaxCompute,分布式调度 Fuxi),当时的设计初衷是为了解决大规模分布式资源的调度问题(本质上是多目标的最优匹配问题)。 随阿里经济体和阿里云丰富的业务需求(尤其是双十一)和磨练,伏羲的内涵不断扩大,从单一的资源调度器(对标开源系统的YARN)扩展成大数据的核心调度服务,覆盖数据调度(Data Placement)、资源调度(Resouce Management)、计算调度(Application Manager)、和本地微(自治)调度(即正文中的单机调度)等多个领域,并在每一个细分领域致力于打造超越业界主流的差异化能力。 过去十年来,伏羲在技术能力上每年都有一定的进展和突破(如2013年的5K,15年的Sortbenchmark世界冠军,17年的超大规模离在/在离混布能力,2019年的 Yugong 发布并论文被VLDB接受等等)。本文试从面向大数据/云计算的调度挑战出发,介绍各个子领域的关键进展,并回答什么是“伏羲 2.0”。 1...

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