又有邊間比較易入
三大邊間Data science master比較好?
標雞
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我想問下大家三大Data science master邊間比較好
又有邊間比較易入
又有邊間比較易入
科大？得佢有big data master
留明
HKU都有
CU就叫Data Science and Business Statistics
CU就叫Data Science and Business Statistics
留名
下年諗住報cu
data science根本就係一個buzz word...個個都講data science, 但係個個理解data science既意思都唔同
有人覺得data science即係stat
有人話data science要撈埋寫programme𠴱邊
有人話要big data果D先算
要睇樓主點理解
我既睇法係...
HKU Data science同HKUST既Big data technology似似地
stat同cs都cover到，但係我諗你起碼要有stat/cs其中一邊底先好去讀，如果唔係實讀到你仆街
CU data science and business statistics似HKU master of statistics (part time)
都係教番人地undergrad stat major讀既野，適合無stat底既人讀
有人覺得data science即係stat
有人話data science要撈埋寫programme𠴱邊
有人話要big data果D先算
要睇樓主點理解
我既睇法係...
HKU Data science同HKUST既Big data technology似似地
stat同cs都cover到，但係我諗你起碼要有stat/cs其中一邊底先好去讀，如果唔係實讀到你仆街
CU data science and business statistics似HKU master of statistics (part time)
都係教番人地undergrad stat major讀既野，適合無stat底既人讀
其實data science 唔係buzz word，有好concrete 既解釋，反而big data我都宜家都唔知係咩
btw，邊度有得睇呢幾個course具體既content，上佢地個網得d好brief既簡介
btw，邊度有得睇呢幾個course具體既content，上佢地個網得d好brief既簡介
hku mdasc
https://apps.saas.hku.hk/lx2/mdasc/2019/R334_REGULATIONSYLLABUS%2019-20.pdf
hku mstat
https://apps.saas.hku.hk/lx2/mstat/2019/MStat_Leaflet_2019.pdf
hkust big data technology
https://www.sengpp.ust.hk/programs/bdt/en/curriculum.html
cuhk 果個我淨係搵到course code / title, 搵唔到content
https://apps.saas.hku.hk/lx2/mdasc/2019/R334_REGULATIONSYLLABUS%2019-20.pdf
hku mstat
https://apps.saas.hku.hk/lx2/mstat/2019/MStat_Leaflet_2019.pdf
hkust big data technology
https://www.sengpp.ust.hk/programs/bdt/en/curriculum.html
cuhk 果個我淨係搵到course code / title, 搵唔到content
thz 巴打，呢度好詳細
放落學術界便不會是buzzword
道理其實真係好簡單
Computer Science - 一切關電腦事都關佢事
Data Science - 一切關Data事都關佢事
Big Data - 大量數據情境下的各種事
頭2個唔洗點解釋，只係你接唔接到有D野真係需要跨學科地研究咁解
Big Data可以講講點解存在
大量數據scenario可以引發各種問題：
太多Data會爆Harddisk, 爆Network traffic，
點樣可以access data快D，儲咩形式好？拆散Data黎store係唔同server又可能有latency問題，又有Data consistancy問題。。。總之一堆問題
畀你儲到又點，你點樣可以有效利用大量數據先？點做分析？點樣處理各種千奇百怪既Data format？你有Data係手，係咪用Excel分析？傻啦，一部電腦都儲唔到既Data量，你係要寫Code, 分批分析，有咩分散式Algorithm可以用？未講完，Data唔係得字架，仲有圖呢？Graph呢？點分析？用咩Algorithm? NP problem點算？Randomness?approximation algorithm? 另外分析方法有D咩？ clustering? pattern detection? prediction? 定係搵correlation ? 等等！係咪講緊Data Science既野，係呀，Overlap架，你話係Computer Science又得
道理其實真係好簡單
Computer Science - 一切關電腦事都關佢事
Data Science - 一切關Data事都關佢事
Big Data - 大量數據情境下的各種事
頭2個唔洗點解釋，只係你接唔接到有D野真係需要跨學科地研究咁解
Big Data可以講講點解存在
大量數據scenario可以引發各種問題：
太多Data會爆Harddisk, 爆Network traffic，
點樣可以access data快D，儲咩形式好？拆散Data黎store係唔同server又可能有latency問題，又有Data consistancy問題。。。總之一堆問題
畀你儲到又點，你點樣可以有效利用大量數據先？點做分析？點樣處理各種千奇百怪既Data format？你有Data係手，係咪用Excel分析？傻啦，一部電腦都儲唔到既Data量，你係要寫Code, 分批分析，有咩分散式Algorithm可以用？未講完，Data唔係得字架，仲有圖呢？Graph呢？點分析？用咩Algorithm? NP problem點算？Randomness?approximation algorithm? 另外分析方法有D咩？ clustering? pattern detection? prediction? 定係搵correlation ? 等等！係咪講緊Data Science既野，係呀，Overlap架，你話係Computer Science又得
如果你知道市場上做data science係一整條Team, 互相分工, 互補長短你就明全部野都係正解。
係咪數底好勁先讀得掂
巴打講得好啱
啲人成日凈係留意Data Scientist
但其實Data Engineer 都好重要
啲人成日凈係留意Data Scientist
但其實Data Engineer 都好重要
其實啲數唔太深
含大
我個數學系教授好睇唔起stat/data science成日都話「呢個太簡單啦你地自己返屋企睇啦」、用10分鐘講晒深度學習、話deep learning無數學內涵云云我個數學系教授好睇唔起stat/data science成日都話「呢個太簡單啦你地自己返屋企睇啦」、用10分鐘講晒深度學習、話deep learning無數學內涵云云
佢真係無講錯喎...
基本deep neural network既數係中學程度既微分。
CS呢邊要搵既係好似E=mc^2咁簡單既公式
數學Professor要做既係寫一大堆數....
但Sorry, 基於科技限制，GPU平行運算係一大堆“相同“既數計得比較快。
而唔係用CPU計一大堆行行唔同既數會快....
基本deep neural network既數係中學程度既微分。
CS呢邊要搵既係好似E=mc^2咁簡單既公式
數學Professor要做既係寫一大堆數....
但Sorry, 基於科技限制，GPU平行運算係一大堆“相同“既數計得比較快。
而唔係用CPU計一大堆行行唔同既數會快....
補多句，ML認為愈簡單既model, 就愈能做到generalization效果
不過無可否認DL prediction power好高
咁點睇master of business analytics? 