V 站上有多少人是用 Python 做 Data Science 的，想知道。 :doge:

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这是一个创建于 3456 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

觉得V站上的数据科学的帖子都是冷板凳呢，这里没有人做数据的么。 :doge:
(其实我是想试试:doge:能不能发成功。嗯。

第 1 条附言 · 2015-06-28 09:53:00 +08:00

诶，请大家也说明一下自己是为什么会做data science，就是说，是企业工作还是学校科研机构？

冷板凳

Python

数据

41 条回复 • 2015-07-07 01:02:25 +08:00

echo1937

2015-06-27 20:07:27 +08:00

数据科学的范畴太广了，定义一下吧。

ShiehShieh

2015-06-27 20:13:40 +08:00

额，我觉得不用限制的太细，只要是跟数据科学相关的工作都行。
我知道领域很广，就是想知道这个领域内的人在这里为什么好像都不大活跃。。。

oblivious

2015-06-27 20:20:59 +08:00

主要用R和Python做text mining……

ShiehShieh

2015-06-27 20:22:15 +08:00

@oblivious 对0.0我问的就是这个问题，那么你是在企业里工作？还是实验室学生？

oblivious

2015-06-27 20:41:03 +08:00

@ShiehShieh 念博士……

SSSSQD

2015-06-27 20:43:49 +08:00

在校本科非相关专业学生，自学Data Science，打Kaggle专用sklearn，昨天刚刚在Spark上用Python接口操作

Chilly

2015-06-27 21:03:58 +08:00

目前自己在自学数据挖掘，最近在学R

BooksE

2015-06-27 21:06:11 +08:00

R 是个好东西

ShiehShieh

2015-06-27 21:08:28 +08:00

@SSSSQD 本来想给你发邮件交流一下，结果，发现，不管是blog，还是github，没有一个地方有联系方式的。 :doge: 想发展事业，首先得有一个联系方式啊喂同学。

ShiehShieh

2015-06-27 21:10:46 +08:00

@SSSSQD Kaggle有什么心得吗？以前还真不知道这个。。。上面的竞赛难度如何？

nooper

2015-06-27 21:17:14 +08:00

有。

SSSSQD

2015-06-27 21:17:37 +08:00

@ShiehShieh 哦，真的不好意思。Email: [email protected]，Kaggle上的比赛分层次很明显，可以一级级地打怪上去。然后比赛结束后多看那些高分选手的心得把，试着代码重复一遍他们对那个模型，那个业务的把握把。PS：我也在慢慢打怪中。。。

ShiehShieh

2015-06-27 21:20:53 +08:00

@SSSSQD 好，好像是一个很好的平台，谢谢分享。

SSSSQD

2015-06-27 21:23:04 +08:00

@ShiehShieh 建议可以在 http://memect.com/ 订阅一下机器学习日报，Python日报，干货还不少

ueno

2015-06-27 22:12:04 +08:00

虽然每天接触数T的数据，但是还是只觉得处于统计处理阶段（python+java）。

leemw

2015-06-27 22:32:11 +08:00

用R的路过，python还在学习中，data mining的话python似乎比较灵活

zonghua

2015-06-28 01:42:03 +08:00 via iPhone

@Chilly 我连数理统计最基本那些都不对

ligyxy

2015-06-28 02:59:40 +08:00

最近一年转用Python, 很少用R了

但是估计搭配Spark, R在这方面会更有前途

ShiehShieh

2015-06-28 09:52:00 +08:00

@ligyxy 那么请问你是在企业工作？还是科研？具体做什么？

ligyxy

2015-06-28 10:18:57 +08:00

@ShiehShieh 我的个人页里有我各种联系方式, 就不在这里答复了, 欢迎交流

ShiehShieh

2015-06-28 10:34:04 +08:00

@ligyxy 嗯嗯，原来是国外的前辈。

LeoQ

2015-06-28 10:55:25 +08:00 via Android

我用过numpy和scipy的稀疏矩阵，算电力系统潮流。程序简单

andyhenry

2015-06-28 12:39:13 +08:00

v站似乎还是以比较传统的软件开发（含移动端）和网站构建为主。

数据分析的结果的理解需要统计学（数学）的基础，不是所有有经验的相关从业者都能转入的。

asan2006

2015-06-28 12:42:47 +08:00 via Android

一直用MATLAB

ShiehShieh

2015-06-28 12:47:11 +08:00

@andyhenry 嗯，我发贴前也猜大概是这个原因。不过我看过一篇datasciencecentral.com上的文章说big data对统计的要求相对没那么高的。

andyhenry

2015-06-28 12:50:00 +08:00

@ShiehShieh 我觉得也分具体方向，有的和统计学/数学基础关系不大，类似分布式处理那种的。

staticor

2015-06-28 14:46:53 +08:00

https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks

可以在这里找到自己的兴趣然后一点点学。

WildCat

2015-06-28 14:49:48 +08:00 via iPhone

金融专业的学生，买了一些书，感觉还是很难入门。
其实主要是没找到兴趣点，觉得没有写 Web/App 有意思

ShiehShieh

2015-06-28 14:51:45 +08:00

@staticor 。。。谢谢分享。以前一直都是在看paper，还有各种工具的文档比如scikit-learn的。

anzzi

2015-06-28 15:09:25 +08:00

路过一个用 MATLAB 学习算法，用 Python + Theano 做实验的。

ShiehShieh

2015-06-28 15:25:48 +08:00

@WildCat 我以前一直写Web，后来接触了Machine Learning以后就迷上了，好像跟你的兴趣正好反过来了。º.º

jimmy66

2015-06-28 15:28:24 +08:00

@staticor 非常感谢~

WildCat

2015-06-28 16:23:13 +08:00 via iPhone

@ShiehShieh 问题是不知道做些什么呀？有什么初学者可以做的东西推荐吗？

ShiehShieh

2015-06-28 17:37:22 +08:00

@WildCat 我也是初学者，这个给不了建议啊。。。我倒是有自己找过数据集来玩。
不过上面几位提到的资源都是可以利用的啦。比如kaggle，notebook那几个链接。

icedx

2015-06-28 17:52:48 +08:00 via Android

做Data Science 的一般都是研究生教授未必是程序员
而V2 都是程序员

baka

2015-06-28 20:15:22 +08:00

大三的时候入坑，那时候深度学习开始火起来，自己很着迷，上ng的课，看李航的「统计机器学习」，也尝试着翻「PRML」；了解到计算神经这个作为dl发源的领域，于是研究生选择了neuroscience和vision相关的方向。
然而大概大半年前决定从机器学习的坑里出来了，以为要真正深入地研究模型，读个phd会更好一些；
现在更想结合模型做一些有趣的应用，这或许说明我并不适合research吧