Продължаваме разговора с Мария Недина, която е AI / Data Science Manager Finance & Investments @ Twitter. В него ще чуете:

– за какво се използват диадемите за мозъчни вълни
– има ли Data Science професионалисти в България
– важна ли е математиката в Data Science
– R или Python e подходящ за начинаещи в Data Science
– кой е Мигел Блумбито
– Machine Learning в България

А тук Noble Hire са подбрали някои релевантни свободни позиции:
Machine Learning Engineer @ Wacom
Business Analyst @ B EYE
Quantitive Developer @ Transmetrics
Data Scientist @ Transmetrics

Линкове:

Домакини: Борис Симандов, GM @ViaEngineering Bulgaria, Георги Иванов, Founder & CEO @Noble Hire и Владимир Цветков, CEO @hacker.works и CTO @Noble Hire.

– Apple Podcasts: https://apple.co/3ayqiSP
– Spotify: https://spoti.fi/2VTe2Ix
– Google Podcasts: http://bit.ly/devcast9

PS: Ще се радваме на отзиви в коментарите, както и на предложения за теми/гости.

Приятно слушане!



Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

One comment on “Епизод 9: AI & Human-like Robots: Разговор с Мария Недина, Part 2

  1. Много ми хареса момчето как обясни работата в “AI компания” на около 27 мин – екип от хора с различни задачи с нужда от непрестанно сътрудничество и разбиране на процеса. Като има всякакви и инжинери и хора с разбиране как това би следвало да се приложи към бизнес проблема, и разни data crunching хора, девопс и т.н. Това е общо взето есенцията.
    За жалост като цяло се усеща едно пренабрежително отношение към дисциплината при нас. Било то неща от сорта на “всичко е регресия, какъв интелект е това”, или “и аз мога да пиша if-else клаузи”.
    Това ниво е сходно с: “емчи то програмирането кфо е, 0 и 1, кфо па толко може да направиш като подредиеш 0 и 1-ци в редичка, и аз мога – ето 011101011110010011010101111110000001111, кфо толко, некфи калкулатори?”
    Личното ми мнение е, че това е мега деструктивен начин на мислене. Обезсърчава и обезкуражава хората, които биха искали да се занимават с това, а бъдеще има много пред дисциплината. MRI CT scan image recognition мрежа обучена за седмица на няколко стотин карти е вече в пъти по-добра, точна и бърза в класификацията от сходна направена от лекар с 15 години университет и стаж. Това е само един дребен пример за позитивната промяна за всички нас. (Дано на никого не му се налага де).
    И не, data science няма да измести software engineering от топ позицията, ако има ефект – ще подпомогне общото развитие.
    Хайде и малко AI powered уиски: https://www.whatsyourwhisky.com/
    Disclosure – нямам нищо общо с този сайт и не е реклама, но предполагам всеки уважаващ се програмист би се поглезил с хубаво уиски : )