{"id":2041,"date":"2021-01-19T08:29:55","date_gmt":"2021-01-19T08:29:55","guid":{"rendered":"http:\/\/www.datascience.rs\/?p=2040"},"modified":"2021-03-17T16:52:28","modified_gmt":"2021-03-17T16:52:28","slug":"mojih-top-5-resursa-za-data-science-marko-jevremovic","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/imuno-srbija.com\/data-science\/en\/2021\/01\/19\/mojih-top-5-resursa-za-data-science-marko-jevremovic\/","title":{"rendered":"Mojih top 5 data science preporuka – Marko Jevremovi\u0107"},"content":{"rendered":"

U raznim mogu\u0107im klasifikacijama (klasterizacijama?) koje se mogu na\u0107i za Data Science, Marko Jevremovi\u0107<\/a> se ve\u0107 dugo bavi podacima kao Product Data Scientist. Za poslednjih 8 godina od kad radi u Nordeusu imao je prilike da radi na zaista \u0161irokom spektru problema, ali mu je najzabavnije lansiranje nove igre.<\/p>\n

Zamolili smo ga da pro\u0111e kroz svoje bookmarkove i sa nama podeli 5 preporuka.<\/p>\n

1. Staro zlato<\/h2>\n

Gledano iz ove perspektive, kada se svakodnevno pojavljuju novi tutorijali, kursevi i blogovi, potpuno mi je neverovatno odsustvo istih u periodu mojih po\u010detaka, kako u Data Science-u, tako i u gejming industriji. Ipak, te, sada, na neki na\u010din, davne 2013. godine iza\u0161ao je blog pod nazivom\u00a0The 10 Commandments of Mobile App Analytics<\/a>\u00a0koji je napisao Erik Bend\u017eamin Sojfert, \u010dovek koga svakako treba pratiti ukoliko se bavite marketingom i \/ ili analitikama mobilnih aplikacija.<\/p>\n

Nebrojano puta sam se vra\u0107ao na ovu listu sa uvidima u njenu ispravnost. \u201cZapovesti\u201d su jasne i zdravorazumske, iako smo svi mi i previ\u0161e \u010desto u isku\u0161enju da se ogre\u0161imo o njih. Analogija uspela, reklo bi se. Od kad je ovaj blog napisan Python 2 je penzionizan, ja sam nau\u010dio Juliju i promenio tehnologiju infrastrukture podataka nekoliko puta, ali i dalje preporu\u010dujem ovaj tekst. \u010cekam jo\u0161 koju godinu i mogu otvoreno da ga svrstam u klasike. U ovoj industriji je 10 godina dovoljan test vremena.<\/p>\n

2. Log<\/h2>\n

Kada sam prvi put pro\u010ditao ovaj blog, potpuno me je oduvao. U pitanju je\u00a0The Log: What every software engineer should know about real-time data\u2019s unifying abstraction<\/a>. Bavio sam se dosta i nekim tehni\u010dkim detaljima infrastrukture za podatke i siguran sam da ljudima koji nisu i\u0161li dublje od \u010ditanja podataka iz baze ovo ne\u0107e biti podjednako zanimljivo. S druge strane, u me\u0111uvremenu je Kafka postala standard u svetu Big Data, a infrastruktura koja je opisana je postala prototip iz kog se izvode konkretne varijacije. Korisno je imati neku predstavu o tome kako rade ovakvi sistemi. Meni je jako pomoglo da bolje dizajniram event-ove za prikupljanje podataka.<\/p>\n

3. Statistika je ne samo la\u017eljiva, ve\u0107 i pokvarena<\/h2>\n

Statistika je glavni alat nekoga ko se bavi Data Science-om. Neizbe\u017ena. Koliko dobro poznajemo alat koji koristimo?<\/p>\n

Nekad se \u010dini kao da je statistika zla sestra matematike. Dok je matematika prikupila razne uzvi\u0161ene, kraljevske, epitete, statistika kao da oslikava ono najgore u nama. \u010cuveno \u201cpostoje la\u017ei, proklete la\u017ei i statistika\u201d ve\u0107 postaje deo pop-kulture, a taj citat koji je prerastao u meme kao da reflektuje ne\u0161to dublje \u0161to se odvija poslednjih godina.\u00a0Five ways to fix statistics<\/a>\u00a0je jedna od mnogih ozbiljnih pri\u010da na temu problema u statistici i kori\u0161\u0107enja statistike.<\/p>\n

Rekao bih da je ovo tema koja \u0107e tek dobiti na zamahu narednih godina. Bajesijanska statistika se sve vi\u0161e koristi, a pojavljuju se i novi metodi kauzalnog zaklju\u010divanja koji sa sobom donose mo\u0107nije alate za preispitivanje na\u010dina na koji koristimo podatke. Tek dolaze generacije koje \u0107e mo\u0107i efikasno da se slu\u017ee tim alatima i cenim da \u0107e to dovesti do novih standarda u kori\u0161\u0107enju statistike u svim naukama koje se oslanjaju na istu, uklju\u010duju\u0107i i Data Science, naravno.<\/p>\n

4. Ti i tvoje istra\u017eivanje, od Ri\u010darda Haminga<\/h2>\n

Originalni naslov\u00a0You and Your Research, by Richard Hamming<\/a>. Da, u pitanju je\u00a0onaj<\/em>\u00a0Haming. Tekst je transkript govora koji je odr\u017eao 1986. i to je, sasvim mogu\u0107e, jedan od najboljih govora za koje niste \u010duli. \u010cak i ako nemate ambiciju da jednog dana dobijete Nobelovu nagradu, ovde mo\u017eete na\u0107i vi\u0161e nego primenljive savete.<\/p>\n

Upoznao sam jako puno inteligentnih ljudi, talentovanih u bilo kom pogledu. Na \u017ealost, ljudi \u010desto misle da je to dovoljno, da je dar nekako uspeh. Haming je u Bel Laboratorijama bio suo\u010den sa \u010dinjenicom da od svih tih darovitih ljudi samo \u0161a\u010dica uspe da uradi ne\u0161to veliko i veoma metodi\u010dno je poku\u0161ao da otkrije \u0161ta pravi razliku, a zatim je ideje isprobao na sebi. Uz malo slobodnije shvatanje pojedinih re\u010denica, ovaj govor je jedan od najboljih saveta kako da bilo ko u\u010dini najvi\u0161e \u0161to mo\u017ee sa svojim darom.<\/p>\n

U nekom u\u017eem smislu, ovo je svakako puno jako dobrih saveta za svakog ko se rutinski bavi nekakvim istra\u017eiva\u010dkim radom, \u0161to uklju\u010duje i Data Science. Za po\u010detak, uvek treba imati neki projekat sa strane, za zadovoljavanje ideje nastale iz intuicije i strasti za otkrivanjem. Tako se i u\u010di i ja\u010da intuicija i zadovoljava neka duboka potreba koju imamo svi koji se bavimo ovim poslom.<\/p>\n

5. Pisanje kao prozor u svet<\/h2>\n

Sve \u0161to se na\u0111e, napravi, uradi, treba preneti drugima. Komunikacija je poslednja stepenica koju jedan Data Scientist treba da pre\u0111e i \u010desto se na njoj spotakne. \u010cesto slu\u0161am (i \u010ditam) diskusije o tome koji jezik treba u\u010diti, koji je bolji, br\u017ei, efikasniji za koji posao? Retko se bavimo jezikom koji koristimo u komunikaciji sa ljudima, za razliku od ovih kojima komuniciramo sa ma\u0161inama. Maternji, ili, naj\u010de\u0161\u0107e, engleski nam treba za tu poslenju stepenicu. Svakako, dobra vizualizacija \u0107e pomo\u0107i. Slika govori hiljadu re\u010di. Problem je \u0161to nekad nije o\u010digledno kojih ta\u010dno hiljadu re\u010di. Zato sliku treba da prate i re\u010di, pri\u010da koja \u0107e pomo\u0107i nekome da za 6 minuta shvati ono na \u010demu ste radili 6 nedelja.<\/p>\n

U ovom predavanju,\u00a0Linguistics, Style and Writting in 21st century<\/a>, Stiven Pinker izla\u017ee zaista sjajnu ideju o pisanju kao prozoru u svet. Veliki problem u komunikaciji nastaje i zato \u0161to neko ko je ne\u0161to saznao ili nau\u010dio ne mo\u017ee vi\u0161e lako da zamisli osobu koja to ne zna.<\/p>\n

Kada gledamo film ne vidimo gomile ljudi i tehnike koji stoje oko glumaca, ne pratimo svaki detalj \u017eivota glavnog lika. Ovakav okvir ne re\u0161ava problem u potpunosti, ali poma\u017ee da se pri\u010da ispri\u010da oslobo\u0111ena svih trivijalnosti i prenese su\u0161tina, \u0161to je \u010desto poslednji korak do uspe\u0161nog projekta. Prozor se pa\u017eljivo usmerava i slika polako otkriva. To je ne\u0161to \u0161to treba ve\u017ebati, kao i pisanje i struktuiranje koda.<\/p>\n\n

\n <\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

U raznim mogu\u0107im klasifikacijama koje se mogu na\u0107i za Data Science, Marko Jevremovi\u0107 se ve\u0107 dugo bavi podacima kao Product Data Scientist. Za poslednjih 8 godina od kad radi u Nordeusu imao je prilike da radi na zaista \u0161irokom spektru problema, ali mu je najzabavnije lansiranje nove igre. Zamolili smo ga da pro\u0111e kroz svoje bookmarkove i sa nama podeli 5 preporuka.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":2085,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[4],"tags":[],"_links":{"self":[{"href":"http:\/\/imuno-srbija.com\/data-science\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2041"}],"collection":[{"href":"http:\/\/imuno-srbija.com\/data-science\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"http:\/\/imuno-srbija.com\/data-science\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/imuno-srbija.com\/data-science\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/imuno-srbija.com\/data-science\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2041"}],"version-history":[{"count":2,"href":"http:\/\/imuno-srbija.com\/data-science\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2041\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2086,"href":"http:\/\/imuno-srbija.com\/data-science\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2041\/revisions\/2086"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/imuno-srbija.com\/data-science\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2085"}],"wp:attachment":[{"href":"http:\/\/imuno-srbija.com\/data-science\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2041"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"http:\/\/imuno-srbija.com\/data-science\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2041"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"http:\/\/imuno-srbija.com\/data-science\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2041"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}