Applied AI / LLM · 691

How to Prevent or Deal with a Data Science Role or Title Mismatch

Статья Eugene Yan посвящена проблеме несоответствия между ожиданиями и реальностью в ролях и должностях в области Data Science. Автор даёт практические советы, как избежать попадания на неподходящую п

Data Discovery Platforms and Their Open Source Solutions

Why I switched from Netlify back to GitHub Pages

Eugene Yan описывает свой неудачный эксперимент с переездом сайта с GitHub Pages на Netlify и быстрый возврат обратно. Его привлекли откаты в один клик, плагины Jekyll и A/B-тестирование, но при смене

Why Have a Data Science Portfolio and What It Shows

Юджин Ян объясняет, зачем дата-сайентисту нужно личное портфолио и что оно показывает помимо технических навыков. Главный тезис: получение работы не должно быть единственной мотивацией — внутренние пр

How to Install Google Scalable Nearest Neighbors (ScaNN) on Mac

Юджин Ян описывает, как установить библиотеку Google Scalable Nearest Neighbors (ScaNN) на Mac — инструмент для эффективного поиска по векторному сходству, который, по данным Google, более чем вдвое п

How Prototyping Can Help You to Get Buy-In

Юджин Ян объясняет, почему демонстрация простого прототипа часто убеждает руководство там, где не справляются продуманные предложения с исследованиями и данными. Прототипы делают идею конкретнее, служ

Is Writing as Important as Coding?

Юджин Ян вместе с друзьями (David Said из Amazon, Alexey Grigorev из OLX, Pratik Bhavsar из Jina AI и Grace Tang из Netflix) разбирает, становится ли письмо важнее кода по мере роста в технической кар

RecSys 2020: Takeaways and Notable Papers

Статья суммирует основные выводы и примечательные доклады конференции RecSys 2020 (22–26 сентября). В этом году усилился акцент на этике, предвзятости и справедливости рекомендательных систем, а среди

Appreciating the Present

Юджин Ян размышляет над твитом Naval: «Что, если эта жизнь — обещанный нам рай, а мы попросту растрачиваем его впустую?» Это наводит автора на мысль о противопоставлении нашего бытия состоянию небытия

Routines and Tools to Optimize My Day (Guest Post by Susan Shu)

Гостевой пост Susan Shu в блоге Eugene Yan о распорядке дня и инструментах для максимальной продуктивности. Susan совмещает полную занятость, ведение блога, управление студией видеоигр, учёбу и спорт.

How to Accomplish More with Less - Useful Tools & Routines

Юджин Ян рассказывает о системе инструментов и рутин, которая помогла ему окончить магистратуру Georgia Tech OMSCS параллельно с полной занятостью, а теперь — еженедельно публиковать тексты. Инструмен

Migrating Site Comments to Utterances

Юджин Ян рассказывает, как перенёс комментарии своего сайта на Utterances — систему, использующую issues на GitHub. До этого комментарии жили в Disqus, затем в Commento. Процесс включал создание отдел

How to Test Machine Learning Code and Systems

Mailbag: Parsing Fields from PDFs—When to Use Machine Learning?

Разработчик K спрашивает, стоит ли применять машинное обучение для извлечения полей из PDF, если regex-скрипт ошибается примерно в 1 случае из 100 из-за опечаток в слове «Quote» или в самом номере кот

Datacast Podcast - Effective Data Science with Eugene Yan

В этом выпуске подкаста Datacast Юджин Ян (Eugene Yan) рассказывает ведущему Джеймсу о своём пути из психологии в data science: переход из госсектора в IBM, затем в Lazada, куда он попал благодаря выс

How Reading Papers Helps You Be a More Effective Data Scientist

Юджин Ян рассказывает, как чтение научных статей делает дата-сайентиста эффективнее. Он приводит пример коллеги, которая, прочитав о подходе LinkedIn (kNN + SVM для очистки меток), помогла команде дов

Mailbag: I'm Now a Senior DS—How should I Approach this?

Читатель J получил оффер на позицию Senior Data Scientist, проработав дата-сайентистом всего около трёх лет, и испытывает синдром самозванца из-за приставки «senior». Он спрашивает Eugene Yan, как тот

Embrace Beginner's Mind; Avoid The Wrong Way To Be An Expert

Юджин Янь объясняет, как из новичка можно превратиться не в эксперта, а в «эксперта-новичка» (expert beginner): человек добивается успеха в узком контексте, окружающие называют его экспертом, он начин

NLP for Supervised Learning - A Brief Survey

Юджин Ян кратко прослеживает эволюцию NLP для обучения с учителем с 1985 по 2020 год. Он начинает с последовательных моделей — RNN (1985), LSTM (1997) и GRU (2014), — а затем переходит к словным эмбед

Unpopular Opinion: Data Scientists Should be More End-to-End

Юджин Ян утверждает, что специалисты по данным эффективнее, когда работают end-to-end: от постановки проблемы до развёртывания модели и измерения результата. Дробление процесса между Data Engineer, Da

Adding a Checkbox & Download Button to a FastAPI-HTML app

Статья описывает, как расширить простое HTML-приложение на FastAPI, добавив чекбокс и кнопку скачивания. Чекбокс позволяет пользователю умножить введённое число на два перед преобразованием в текст, а

What I Did Not Learn About Writing In School

Юджин Ян рассказывает о том, чему его не научили в школе по поводу нон-фикшн писательства. Главные уроки: писательство — это на 80% подготовка (чтение, заметки, наблюдения) и лишь на 20% сам процесс п

How to Set Up a HTML App with FastAPI, Jinja, Forms & Templates

Статья Eugene Yan — короткое практическое руководство по созданию HTML-приложения на FastAPI с использованием шаблонизатора Jinja2 и HTML-форм. Автор, привыкший к Flask, описывает переход на FastAPI и

Why You Need to Follow Up After Your Data Science Project

Юджин Ян объясняет, почему после завершения data science проекта недостаточно просто закоммитить код. Код первой итерации обычно неаккуратен: остаются тупиковые эксперименты, важна последовательность