Artwork

内容由Stacja IT提供。所有播客内容(包括剧集、图形和播客描述)均由 Stacja IT 或其播客平台合作伙伴直接上传和提供。如果您认为有人在未经您许可的情况下使用您的受版权保护的作品,您可以按照此处概述的流程进行操作https://zh.player.fm/legal
Player FM -播客应用
使用Player FM应用程序离线!

Stacja.IT Podcast 037 Patryk Pilarski - Ciemna strona Data Science

48:16
 
分享
 

Manage episode 449818041 series 3615052
内容由Stacja IT提供。所有播客内容(包括剧集、图形和播客描述)均由 Stacja IT 或其播客平台合作伙伴直接上传和提供。如果您认为有人在未经您许可的情况下使用您的受版权保护的作品,您可以按照此处概述的流程进行操作https://zh.player.fm/legal

W najnowszym odcinku podcastu Stacji.it Łukasz Kobyliński rozmawia z Patrykiem Pilarskim, który na co dzień jest Data Scientistem. Tematem ich rozmowy było Data Science, a konkretnie ciemne strony tej branży.

STRESZCZENIE ODCINKA:

1. Przedstaw się proszę i powiedz parę słów o sobie.

2. Czy data scientist to ciekawe zajęcie?

3. Kim jest data engineer, a kim data scientist?

4. Co Cię denerwuje w obszarze data science?

5. Czy uczenie maszynowe, deep learning, modele tworzone na ogromnych danych mogą rozwiązać każdy problem?

6. Czy rozwiązania “z pompą” prezentowane na konferencjach faktycznie zmieniają rzeczywistość organizacji, w których są wdrażane?

7. Jak rozwiązania tworzone przez data scientists radzą sobie “na produkcji”?

8. Jak bardzo inteligentne są rozwiązania, które tworzymy? Czy człowiek faktycznie zostanie wyeliminowany z większości zawodów?

9. Jakie wskazówki dałbyś tym, którzy kształcą się na przyszłych data scientists?

  continue reading

66集单集

Artwork
icon分享
 
Manage episode 449818041 series 3615052
内容由Stacja IT提供。所有播客内容(包括剧集、图形和播客描述)均由 Stacja IT 或其播客平台合作伙伴直接上传和提供。如果您认为有人在未经您许可的情况下使用您的受版权保护的作品,您可以按照此处概述的流程进行操作https://zh.player.fm/legal

W najnowszym odcinku podcastu Stacji.it Łukasz Kobyliński rozmawia z Patrykiem Pilarskim, który na co dzień jest Data Scientistem. Tematem ich rozmowy było Data Science, a konkretnie ciemne strony tej branży.

STRESZCZENIE ODCINKA:

1. Przedstaw się proszę i powiedz parę słów o sobie.

2. Czy data scientist to ciekawe zajęcie?

3. Kim jest data engineer, a kim data scientist?

4. Co Cię denerwuje w obszarze data science?

5. Czy uczenie maszynowe, deep learning, modele tworzone na ogromnych danych mogą rozwiązać każdy problem?

6. Czy rozwiązania “z pompą” prezentowane na konferencjach faktycznie zmieniają rzeczywistość organizacji, w których są wdrażane?

7. Jak rozwiązania tworzone przez data scientists radzą sobie “na produkcji”?

8. Jak bardzo inteligentne są rozwiązania, które tworzymy? Czy człowiek faktycznie zostanie wyeliminowany z większości zawodów?

9. Jakie wskazówki dałbyś tym, którzy kształcą się na przyszłych data scientists?

  continue reading

66集单集

所有剧集

×
 
Loading …

欢迎使用Player FM

Player FM正在网上搜索高质量的播客,以便您现在享受。它是最好的播客应用程序,适用于安卓、iPhone和网络。注册以跨设备同步订阅。

 

快速参考指南

边探索边听这个节目
播放