Data Science, ML и Analytics Engineering

Рубрика: Machine Learning

Machine Learning русский

Как стать Machine Learning Engineer

Для начала давайте определимся в чем разница между Machine Learning Engineer и Data Scientist. Если Data Scientist может больше работать над моделированием и сосредотачиваются на тонкостях алгоритмов, то Machine Learning Engineer более часто работает над развертыванием той же модели в производственной среде, которая будет взаимодействовать с пользователями или на автоматизации процесса обучения, мониторинга, сбора признаков. Очень часто в компаниях эти две обязанности выполняет один специалист.

В этой статье мы рассмотрим какие навыки нужны Machine Learning Engineer.

Востребованность

Machine Learning Engineer в 2022 году входит в топ 10 высокооплачиваемых профессий. Зарплаты в США от $115 тысяч до $171 тысячи в среднем в год. Самими же востребованными специалистами стали Machine Learning инженере в области Natural Language Processing. Их зарплата в среднем составляет 160 227 долларов США. Источник

В исследованиях дата-профессий по рынку Казахстана и России к сожалению не разделяют специалистов Machine Learning Engineer и Data Scientist по уровням зарплат. Поэтому будем ориентироваться на Data Scientist.

В Казахстане средняя зарплата составляет 682 тысячи тенге в месяц. Более подробно можно почитать в исследовании.

В России спрос на Data Scientist вырос на 93%, что же касается зарплат то рост составил 11%. Вилки зарплат для Data Scientist: для джунов 20 — 200, для мидлов 60 — 300, для синьоров и лидов от 100 — 700 тысяч рублей. Подробнее тут.

Читать далее →

Как подготовиться к Data Science интервью

Data Science интервью — непростая задача. Существует значительная неопределённость в отношении вопросов. Независимо от того, какой у вас опыт работы или какой у вас диплом об образовании, интервьюер может задать вам ряд вопросов, которые вы не ожидаете. Во время Data Science интервью интервьюер будет задавать технические вопросы по широкому кругу тем, требуя от интервьюируемого как сильных знаний, так и хороших коммуникативных навыков.

В этой заметке я хотел бы поговорить о том, как подготовиться к собеседованию по машинному обучению. Разберем категории вопросов, поделюсь ссылками с вопросами и ответами на часто задаваемые вопросы.

Категории вопросов

Традиционно Data Science интервью включает следующие категории вопросов:

  • Статистика
  • Алгоритмы машинного обучения
  • Навыки программирования, алгоритмы и структуры данных
  • Знание предметной области
  • Проектирование систем машинного обучения
  • Поведенческое интервью
  • Соответствие культуре
  • Решение проблем

Читать далее →

Machine learning в продакшн — Flask REST API

Обученная модель машинного обучения сама по себе пользу бизнесу не принесет. Модель должна быть интегрирована в IT инфраструктуру компании. Рассмотрим реализацию REST API микросервиса на примере задачи классификации цветов Ирисов. Набор данных состоит из длины и ширины двух типов лепестков Ириса: sepal и petal. Целевая переменная — это сорт Ириса: 0 — Setosa, 1 — Versicolor, 2 — Virginica.

Сохранение и загрузка модели

Прежде чем переходить к реализации нашего API надо обучить и сохранить модель. Возьмем модель RandomForestClassifier. Теперь сохраним модель в файл и загрузим, чтобы делать прогнозы. Это можно сделать с помощью pickle или joblib. Рассмотрим pickle, вариант с joblib останется для самостоятельного разбора.

import pickle filename = 'model.pkl' 
pickle.dump(clf, open(filename, 'wb'))

Для загрузки и проверки модели воспользуемся pickle.load

loaded_model = pickle.load(open(filename, 'rb')) 
result = loaded_model.score(X_test, y_test)
print(result)

Код обучения, сохранения и загрузки модели доступен в репозитории — ссылка

Читать далее →

Как сделать резюме привлекательным с помощью pet project

У начинающих Дата Саентистов резюме состоит из пройденных курсов, образования и возможно не самого релевантного опыта работы. Такие резюме мало чем отличаются от основной массы соискателей.

Работа над pet project отличная возможность прокачать навыки. Если добавить в резюме реализованный pet-project оно сразу станет привлекательным и появится тема для разговора на интервью.

Так, что же такое pet-project? Pet-project — это проект, который делается ради себя. Он создается вне работы и часто связан с личным интересом. Например: спорт, электроника, приготовление еды, автомобили, путешествия, медицина и т.д. Проект поможет расширить профессиональные навыки и научиться новым, которые пригодятся в работе.

Вот несколько идей для проектов в Data Science, к реализации которых уже можно приступить:

Читать далее →