Des DATA SCIENTIST????

Le 03 juin 2022 à 21:41:15 :

Le 03 juin 2022 à 21:35:36 :

Le 03 juin 2022 à 21:27:38 :

Le 03 juin 2022 à 21:26:00 :

Le 03 juin 2022 à 21:22:51 :
en fait la j'ai le choix entre un job a faire de l'IA

ou go me fire chier devant du powerBI (mais très bien payé)

Ne néglige jamais l'aspect financier.
Sinon n'aies pas peur de ne pas avoir le niveau en maths. L'IA n'a jamais été aussi accessible à des non matheux (dev) qu'aujourd'hui. Le fait de connaître scikit-learn (et donc les différents modèles/concepts de ml) suffit amplement pour trouver un job. De plus en entreprise beaucoup de data scientist n'ont pas fait les études adéquates et se sont formés sur le tas, tu as donc même des chances de mieux t'y connaître qu'eux
Sauf si tu vises des boîtes très connue avec un niveau très élevé

tu bosses dans le domaine au fait? ouais j'ai 27 piges la j'ai presque pas d'epargne (mais j'aurais bien profiter avant) faut que je fasse du fric haha

Dans l'info

Le 03 juin 2022 à 21:28:10 :
Après c'est vrais que deja dans mon master le level étais nul, mais en entreprise en fait tlm étais nul sauf les doctorant qui m'impressionais tous en IA

Oui en école on cherche à former des gens efficace en entreprise, pas des théoriciens. Pour ça que le niveau en maths n'importe pas et que vous n'aurez jamais le niveau des docteurs en maths. Ces derniers travaillent sur les avancées mathématiques et algorithmiques que les étudiants en ml comme toi implementeront dans scikit-learn ou équivalents (pour les meilleurs d'entre vous) et la majorité utilisera la lib dans des projets en entreprises auquels personne ne comprendra rien. A tel point que tu pourrais presque vendre de la merde du moment que ça rapporte un peu de fric (ou en économise) personne n'ira vérifier tes modèles ml

Merci pour ton point de vue ! Ca me conforte dans l'idée de faire maths-info

Dans tous les cas c'est une bonne idée de faire maths-info. On finit par avoir besoin de connaissances en mathématiques quand on travaille dans des domaines avancés et qu'on a déjà une bonne expérience en programmation.
Bon ce n'est pas toujours vrai, par exemple les développeurs de libs ou frameworks ont un bon niveau en dev, ils font pas des maths pour autant.

Le 03 juin 2022 à 21:45:09 :

Le 03 juin 2022 à 21:41:15 :

Le 03 juin 2022 à 21:35:36 :

Le 03 juin 2022 à 21:27:38 :

Le 03 juin 2022 à 21:26:00 :

Le 03 juin 2022 à 21:22:51 :
en fait la j'ai le choix entre un job a faire de l'IA

ou go me fire chier devant du powerBI (mais très bien payé)

Ne néglige jamais l'aspect financier.
Sinon n'aies pas peur de ne pas avoir le niveau en maths. L'IA n'a jamais été aussi accessible à des non matheux (dev) qu'aujourd'hui. Le fait de connaître scikit-learn (et donc les différents modèles/concepts de ml) suffit amplement pour trouver un job. De plus en entreprise beaucoup de data scientist n'ont pas fait les études adéquates et se sont formés sur le tas, tu as donc même des chances de mieux t'y connaître qu'eux
Sauf si tu vises des boîtes très connue avec un niveau très élevé

tu bosses dans le domaine au fait? ouais j'ai 27 piges la j'ai presque pas d'epargne (mais j'aurais bien profiter avant) faut que je fasse du fric haha

Dans l'info

Le 03 juin 2022 à 21:28:10 :
Après c'est vrais que deja dans mon master le level étais nul, mais en entreprise en fait tlm étais nul sauf les doctorant qui m'impressionais tous en IA

Oui en école on cherche à former des gens efficace en entreprise, pas des théoriciens. Pour ça que le niveau en maths n'importe pas et que vous n'aurez jamais le niveau des docteurs en maths. Ces derniers travaillent sur les avancées mathématiques et algorithmiques que les étudiants en ml comme toi implementeront dans scikit-learn ou équivalents (pour les meilleurs d'entre vous) et la majorité utilisera la lib dans des projets en entreprises auquels personne ne comprendra rien. A tel point que tu pourrais presque vendre de la merde du moment que ça rapporte un peu de fric (ou en économise) personne n'ira vérifier tes modèles ml

Merci pour ton point de vue ! Ca me conforte dans l'idée de faire maths-info

Dans tous les cas c'est une bonne idée de faire maths-info. On finit par avoir besoin de connaissances en mathématiques quand on travaille dans des domaines avancés et qu'on a déjà une bonne expérience en programmation.
Bon ce n'est pas toujours vrai, par exemple les développeurs de libs ou frameworks ont un bon niveau en dev, ils font pas des maths pour autant.

Tu penses que vaut mieux faire info pour developper les libs du coup ? Genre que font les meilleurs. Djisktra il a fait maths par ex

Le 03 juin 2022 à 21:44:30 :
C’est pas toi qui choisit

En général l’entreprise est redpill sur la ML/IA qui ne sert à rien et qui est surclassée par des algorithmes basiques et te fait faire du pipeline/data engoneering + Tableau si pas assez de monde

Sauf que ça n'a rien à voir. Le data engeenering c'est bien uniquement pour faire transiter la donnée. D'où la notion de pipeline. Et si tu fais un ETL dans la partie T, ben c'est parfois (ou souvent) du ML.
Et si tu parles d'algos basiques de ML que tu te contentes d'utiliser sans forcément comprendre les maths derrière, tu rejoins alors ce que je disais précédemment.

Le 03 juin 2022 à 21:44:30 :
C’est pas toi qui choisit

En général l’entreprise est redpill sur la ML/IA qui ne sert à rien et qui est surclassée par des algorithmes basiques et te fait faire du pipeline/data engoneering + Tableau si pas assez de monde

En ML/IA tu peux juste trouver une planque bullshit en R&D

Après la j'ai le choix

IA en SS2I
Cloud + base de donnée + Power BI dans une TRES BELLE entreprise (pas très interessant techniquement a cour terme mais dans deux ans je change de poste et ca sera passionant)
powerBI dans une très belle entreprise + gros aspect métier. Le but c'est pas juste pondre des rapport, c'est un vrais travail d'invetigation

du coup j'hésite

Le 03 juin 2022 à 21:47:24 :

Le 03 juin 2022 à 21:45:09 :

Le 03 juin 2022 à 21:41:15 :

Le 03 juin 2022 à 21:35:36 :

Le 03 juin 2022 à 21:27:38 :

Le 03 juin 2022 à 21:26:00 :

Le 03 juin 2022 à 21:22:51 :
en fait la j'ai le choix entre un job a faire de l'IA

ou go me fire chier devant du powerBI (mais très bien payé)

Ne néglige jamais l'aspect financier.
Sinon n'aies pas peur de ne pas avoir le niveau en maths. L'IA n'a jamais été aussi accessible à des non matheux (dev) qu'aujourd'hui. Le fait de connaître scikit-learn (et donc les différents modèles/concepts de ml) suffit amplement pour trouver un job. De plus en entreprise beaucoup de data scientist n'ont pas fait les études adéquates et se sont formés sur le tas, tu as donc même des chances de mieux t'y connaître qu'eux
Sauf si tu vises des boîtes très connue avec un niveau très élevé

tu bosses dans le domaine au fait? ouais j'ai 27 piges la j'ai presque pas d'epargne (mais j'aurais bien profiter avant) faut que je fasse du fric haha

Dans l'info

Le 03 juin 2022 à 21:28:10 :
Après c'est vrais que deja dans mon master le level étais nul, mais en entreprise en fait tlm étais nul sauf les doctorant qui m'impressionais tous en IA

Oui en école on cherche à former des gens efficace en entreprise, pas des théoriciens. Pour ça que le niveau en maths n'importe pas et que vous n'aurez jamais le niveau des docteurs en maths. Ces derniers travaillent sur les avancées mathématiques et algorithmiques que les étudiants en ml comme toi implementeront dans scikit-learn ou équivalents (pour les meilleurs d'entre vous) et la majorité utilisera la lib dans des projets en entreprises auquels personne ne comprendra rien. A tel point que tu pourrais presque vendre de la merde du moment que ça rapporte un peu de fric (ou en économise) personne n'ira vérifier tes modèles ml

Merci pour ton point de vue ! Ca me conforte dans l'idée de faire maths-info

Dans tous les cas c'est une bonne idée de faire maths-info. On finit par avoir besoin de connaissances en mathématiques quand on travaille dans des domaines avancés et qu'on a déjà une bonne expérience en programmation.
Bon ce n'est pas toujours vrai, par exemple les développeurs de libs ou frameworks ont un bon niveau en dev, ils font pas des maths pour autant.

Tu penses que vaut mieux faire info pour developper les libs du coup ? Genre que font les meilleurs. Djisktra il a fait maths par ex

Je ne sais pas ce que font les meilleurs. Si je devais refaire mes études j'y incorporerais plus de mathématiques. Le dev à l'école, c'est pas très folichon comme niveau...

Le 03 juin 2022 à 21:48:48 :

Le 03 juin 2022 à 21:47:24 :

Le 03 juin 2022 à 21:45:09 :

Le 03 juin 2022 à 21:41:15 :

Le 03 juin 2022 à 21:35:36 :

Le 03 juin 2022 à 21:27:38 :

Le 03 juin 2022 à 21:26:00 :

Le 03 juin 2022 à 21:22:51 :
en fait la j'ai le choix entre un job a faire de l'IA

ou go me fire chier devant du powerBI (mais très bien payé)

Ne néglige jamais l'aspect financier.
Sinon n'aies pas peur de ne pas avoir le niveau en maths. L'IA n'a jamais été aussi accessible à des non matheux (dev) qu'aujourd'hui. Le fait de connaître scikit-learn (et donc les différents modèles/concepts de ml) suffit amplement pour trouver un job. De plus en entreprise beaucoup de data scientist n'ont pas fait les études adéquates et se sont formés sur le tas, tu as donc même des chances de mieux t'y connaître qu'eux
Sauf si tu vises des boîtes très connue avec un niveau très élevé

tu bosses dans le domaine au fait? ouais j'ai 27 piges la j'ai presque pas d'epargne (mais j'aurais bien profiter avant) faut que je fasse du fric haha

Dans l'info

Le 03 juin 2022 à 21:28:10 :
Après c'est vrais que deja dans mon master le level étais nul, mais en entreprise en fait tlm étais nul sauf les doctorant qui m'impressionais tous en IA

Oui en école on cherche à former des gens efficace en entreprise, pas des théoriciens. Pour ça que le niveau en maths n'importe pas et que vous n'aurez jamais le niveau des docteurs en maths. Ces derniers travaillent sur les avancées mathématiques et algorithmiques que les étudiants en ml comme toi implementeront dans scikit-learn ou équivalents (pour les meilleurs d'entre vous) et la majorité utilisera la lib dans des projets en entreprises auquels personne ne comprendra rien. A tel point que tu pourrais presque vendre de la merde du moment que ça rapporte un peu de fric (ou en économise) personne n'ira vérifier tes modèles ml

Merci pour ton point de vue ! Ca me conforte dans l'idée de faire maths-info

Dans tous les cas c'est une bonne idée de faire maths-info. On finit par avoir besoin de connaissances en mathématiques quand on travaille dans des domaines avancés et qu'on a déjà une bonne expérience en programmation.
Bon ce n'est pas toujours vrai, par exemple les développeurs de libs ou frameworks ont un bon niveau en dev, ils font pas des maths pour autant.

Tu penses que vaut mieux faire info pour developper les libs du coup ? Genre que font les meilleurs. Djisktra il a fait maths par ex

Je ne sais pas ce que font les meilleurs. Si je devais refaire mes études j'y incorporerais plus de mathématiques. Le dev à l'école, c'est pas très folichon comme niveau...

Pourtant la prépa + l'X c'est l'élite apparemment lol

Apres prepa + ENS ca doit etre super

J’ai 6 ans de vraie expérience pas de branlettes entre chouffins

Les modèles brillants ont tous été abandonnés car au final même un jeu de règles arbitraire marche quasiment aussi bien

La vraie IA : très très peu de jobs donc si t’as pas le niveau go Data Engineering beaucoup plus polyvalent et meilleur salaire

Le 03 juin 2022 à 21:49:30 :

Le 03 juin 2022 à 21:48:48 :

Le 03 juin 2022 à 21:47:24 :

Le 03 juin 2022 à 21:45:09 :

Le 03 juin 2022 à 21:41:15 :

Le 03 juin 2022 à 21:35:36 :

Le 03 juin 2022 à 21:27:38 :

Le 03 juin 2022 à 21:26:00 :

Le 03 juin 2022 à 21:22:51 :
en fait la j'ai le choix entre un job a faire de l'IA

ou go me fire chier devant du powerBI (mais très bien payé)

Ne néglige jamais l'aspect financier.
Sinon n'aies pas peur de ne pas avoir le niveau en maths. L'IA n'a jamais été aussi accessible à des non matheux (dev) qu'aujourd'hui. Le fait de connaître scikit-learn (et donc les différents modèles/concepts de ml) suffit amplement pour trouver un job. De plus en entreprise beaucoup de data scientist n'ont pas fait les études adéquates et se sont formés sur le tas, tu as donc même des chances de mieux t'y connaître qu'eux
Sauf si tu vises des boîtes très connue avec un niveau très élevé

tu bosses dans le domaine au fait? ouais j'ai 27 piges la j'ai presque pas d'epargne (mais j'aurais bien profiter avant) faut que je fasse du fric haha

Dans l'info

Le 03 juin 2022 à 21:28:10 :
Après c'est vrais que deja dans mon master le level étais nul, mais en entreprise en fait tlm étais nul sauf les doctorant qui m'impressionais tous en IA

Oui en école on cherche à former des gens efficace en entreprise, pas des théoriciens. Pour ça que le niveau en maths n'importe pas et que vous n'aurez jamais le niveau des docteurs en maths. Ces derniers travaillent sur les avancées mathématiques et algorithmiques que les étudiants en ml comme toi implementeront dans scikit-learn ou équivalents (pour les meilleurs d'entre vous) et la majorité utilisera la lib dans des projets en entreprises auquels personne ne comprendra rien. A tel point que tu pourrais presque vendre de la merde du moment que ça rapporte un peu de fric (ou en économise) personne n'ira vérifier tes modèles ml

Merci pour ton point de vue ! Ca me conforte dans l'idée de faire maths-info

Dans tous les cas c'est une bonne idée de faire maths-info. On finit par avoir besoin de connaissances en mathématiques quand on travaille dans des domaines avancés et qu'on a déjà une bonne expérience en programmation.
Bon ce n'est pas toujours vrai, par exemple les développeurs de libs ou frameworks ont un bon niveau en dev, ils font pas des maths pour autant.

Tu penses que vaut mieux faire info pour developper les libs du coup ? Genre que font les meilleurs. Djisktra il a fait maths par ex

Je ne sais pas ce que font les meilleurs. Si je devais refaire mes études j'y incorporerais plus de mathématiques. Le dev à l'école, c'est pas très folichon comme niveau...

Pourtant la prépa + l'X c'est l'élite apparemment lol

Oui évidemment. Et le MIT c'est une bonne école aussi. Et l'eau ça mouille.

Le 03 juin 2022 à 21:48:28 :

Le 03 juin 2022 à 21:44:30 :
C’est pas toi qui choisit

En général l’entreprise est redpill sur la ML/IA qui ne sert à rien et qui est surclassée par des algorithmes basiques et te fait faire du pipeline/data engoneering + Tableau si pas assez de monde

En ML/IA tu peux juste trouver une planque bullshit en R&D

Après la j'ai le choix

IA en SS2I
Cloud + base de donnée + Power BI dans une TRES BELLE entreprise (pas très interessant techniquement a cour terme mais dans deux ans je change de poste et ca sera passionant)
powerBI dans une très belle entreprise + gros aspect métier. Le but c'est pas juste pondre des rapport, c'est un vrais travail d'invetigation

du coup j'hésite

Le Cloud c'est une très bonne idée aussi. Surtout avec les services managés de ML, c'est un très bon mix. Renseigne toi sur le MLOps aussi.

Le 03 juin 2022 à 21:49:45 :
J’ai 6 ans de vraie expérience pas de branlettes entre chouffins

Les modèles brillants ont tous été abandonnés car au final même un jeu de règles arbitraire marche quasiment aussi bien

La vraie IA : très très peu de jobs donc si t’as pas le niveau go Data Engineering beaucoup plus polyvalent et meilleur salaire

c'est ce que je me dit hormis domaine specifique: computer vision, série temporelle ect.. mais souvent c'est dans les grosse boite + les stats pour l'industrie, en mode production, sufisent largement

Le 03 juin 2022 à 21:50:44 :

Le 03 juin 2022 à 21:49:30 :

Le 03 juin 2022 à 21:48:48 :

Le 03 juin 2022 à 21:47:24 :

Le 03 juin 2022 à 21:45:09 :

Le 03 juin 2022 à 21:41:15 :

Le 03 juin 2022 à 21:35:36 :

Le 03 juin 2022 à 21:27:38 :

Le 03 juin 2022 à 21:26:00 :

Le 03 juin 2022 à 21:22:51 :
en fait la j'ai le choix entre un job a faire de l'IA

ou go me fire chier devant du powerBI (mais très bien payé)

Ne néglige jamais l'aspect financier.
Sinon n'aies pas peur de ne pas avoir le niveau en maths. L'IA n'a jamais été aussi accessible à des non matheux (dev) qu'aujourd'hui. Le fait de connaître scikit-learn (et donc les différents modèles/concepts de ml) suffit amplement pour trouver un job. De plus en entreprise beaucoup de data scientist n'ont pas fait les études adéquates et se sont formés sur le tas, tu as donc même des chances de mieux t'y connaître qu'eux
Sauf si tu vises des boîtes très connue avec un niveau très élevé

tu bosses dans le domaine au fait? ouais j'ai 27 piges la j'ai presque pas d'epargne (mais j'aurais bien profiter avant) faut que je fasse du fric haha

Dans l'info

Le 03 juin 2022 à 21:28:10 :
Après c'est vrais que deja dans mon master le level étais nul, mais en entreprise en fait tlm étais nul sauf les doctorant qui m'impressionais tous en IA

Oui en école on cherche à former des gens efficace en entreprise, pas des théoriciens. Pour ça que le niveau en maths n'importe pas et que vous n'aurez jamais le niveau des docteurs en maths. Ces derniers travaillent sur les avancées mathématiques et algorithmiques que les étudiants en ml comme toi implementeront dans scikit-learn ou équivalents (pour les meilleurs d'entre vous) et la majorité utilisera la lib dans des projets en entreprises auquels personne ne comprendra rien. A tel point que tu pourrais presque vendre de la merde du moment que ça rapporte un peu de fric (ou en économise) personne n'ira vérifier tes modèles ml

Merci pour ton point de vue ! Ca me conforte dans l'idée de faire maths-info

Dans tous les cas c'est une bonne idée de faire maths-info. On finit par avoir besoin de connaissances en mathématiques quand on travaille dans des domaines avancés et qu'on a déjà une bonne expérience en programmation.
Bon ce n'est pas toujours vrai, par exemple les développeurs de libs ou frameworks ont un bon niveau en dev, ils font pas des maths pour autant.

Tu penses que vaut mieux faire info pour developper les libs du coup ? Genre que font les meilleurs. Djisktra il a fait maths par ex

Je ne sais pas ce que font les meilleurs. Si je devais refaire mes études j'y incorporerais plus de mathématiques. Le dev à l'école, c'est pas très folichon comme niveau...

Pourtant la prépa + l'X c'est l'élite apparemment lol

Oui évidemment. Et le MIT c'est une bonne école aussi. Et l'eau ça mouille.

Le 03 juin 2022 à 21:48:28 :

Le 03 juin 2022 à 21:44:30 :
C’est pas toi qui choisit

En général l’entreprise est redpill sur la ML/IA qui ne sert à rien et qui est surclassée par des algorithmes basiques et te fait faire du pipeline/data engoneering + Tableau si pas assez de monde

En ML/IA tu peux juste trouver une planque bullshit en R&D

Après la j'ai le choix

IA en SS2I
Cloud + base de donnée + Power BI dans une TRES BELLE entreprise (pas très interessant techniquement a cour terme mais dans deux ans je change de poste et ca sera passionant)
powerBI dans une très belle entreprise + gros aspect métier. Le but c'est pas juste pondre des rapport, c'est un vrais travail d'invetigation

du coup j'hésite

Le Cloud c'est une très bonne idée aussi. Surtout avec les services managés de ML, c'est un très bon mix. Renseigne toi sur le MLOps aussi.

Non mais justement j'ai l'impression que c'est pas une bonne ecole si tu veux etre dans le top d'apres ce que tu as dis : le niveau en ecole est pas top

Le 03 juin 2022 à 21:52:07 :

Le 03 juin 2022 à 21:50:44 :

Le 03 juin 2022 à 21:49:30 :

Le 03 juin 2022 à 21:48:48 :

Le 03 juin 2022 à 21:47:24 :

Le 03 juin 2022 à 21:45:09 :

Le 03 juin 2022 à 21:41:15 :

Le 03 juin 2022 à 21:35:36 :

Le 03 juin 2022 à 21:27:38 :

Le 03 juin 2022 à 21:26:00 :

Le 03 juin 2022 à 21:22:51 :
en fait la j'ai le choix entre un job a faire de l'IA

ou go me fire chier devant du powerBI (mais très bien payé)

Ne néglige jamais l'aspect financier.
Sinon n'aies pas peur de ne pas avoir le niveau en maths. L'IA n'a jamais été aussi accessible à des non matheux (dev) qu'aujourd'hui. Le fait de connaître scikit-learn (et donc les différents modèles/concepts de ml) suffit amplement pour trouver un job. De plus en entreprise beaucoup de data scientist n'ont pas fait les études adéquates et se sont formés sur le tas, tu as donc même des chances de mieux t'y connaître qu'eux
Sauf si tu vises des boîtes très connue avec un niveau très élevé

tu bosses dans le domaine au fait? ouais j'ai 27 piges la j'ai presque pas d'epargne (mais j'aurais bien profiter avant) faut que je fasse du fric haha

Dans l'info

Le 03 juin 2022 à 21:28:10 :
Après c'est vrais que deja dans mon master le level étais nul, mais en entreprise en fait tlm étais nul sauf les doctorant qui m'impressionais tous en IA

Oui en école on cherche à former des gens efficace en entreprise, pas des théoriciens. Pour ça que le niveau en maths n'importe pas et que vous n'aurez jamais le niveau des docteurs en maths. Ces derniers travaillent sur les avancées mathématiques et algorithmiques que les étudiants en ml comme toi implementeront dans scikit-learn ou équivalents (pour les meilleurs d'entre vous) et la majorité utilisera la lib dans des projets en entreprises auquels personne ne comprendra rien. A tel point que tu pourrais presque vendre de la merde du moment que ça rapporte un peu de fric (ou en économise) personne n'ira vérifier tes modèles ml

Merci pour ton point de vue ! Ca me conforte dans l'idée de faire maths-info

Dans tous les cas c'est une bonne idée de faire maths-info. On finit par avoir besoin de connaissances en mathématiques quand on travaille dans des domaines avancés et qu'on a déjà une bonne expérience en programmation.
Bon ce n'est pas toujours vrai, par exemple les développeurs de libs ou frameworks ont un bon niveau en dev, ils font pas des maths pour autant.

Tu penses que vaut mieux faire info pour developper les libs du coup ? Genre que font les meilleurs. Djisktra il a fait maths par ex

Je ne sais pas ce que font les meilleurs. Si je devais refaire mes études j'y incorporerais plus de mathématiques. Le dev à l'école, c'est pas très folichon comme niveau...

Pourtant la prépa + l'X c'est l'élite apparemment lol

Oui évidemment. Et le MIT c'est une bonne école aussi. Et l'eau ça mouille.

Le 03 juin 2022 à 21:48:28 :

Le 03 juin 2022 à 21:44:30 :
C’est pas toi qui choisit

En général l’entreprise est redpill sur la ML/IA qui ne sert à rien et qui est surclassée par des algorithmes basiques et te fait faire du pipeline/data engoneering + Tableau si pas assez de monde

En ML/IA tu peux juste trouver une planque bullshit en R&D

Après la j'ai le choix

IA en SS2I
Cloud + base de donnée + Power BI dans une TRES BELLE entreprise (pas très interessant techniquement a cour terme mais dans deux ans je change de poste et ca sera passionant)
powerBI dans une très belle entreprise + gros aspect métier. Le but c'est pas juste pondre des rapport, c'est un vrais travail d'invetigation

du coup j'hésite

Le Cloud c'est une très bonne idée aussi. Surtout avec les services managés de ML, c'est un très bon mix. Renseigne toi sur le MLOps aussi.

Non mais justement j'ai l'impression que c'est pas une bonne ecole si tu veux etre dans le top d'apres ce que tu as dis : le niveau en ecole est pas top

oui X pas une bonne école pour être dans le top, ok les minables de jv

Le 03 juin 2022 à 21:49:45 :
J’ai 6 ans de vraie expérience pas de branlettes entre chouffins

Ayé c'est parti pour le concours de quéquette alors que t'as même pas la moitié de mon nombre d'années d'xp

Les modèles brillants ont tous été abandonnés car au final même un jeu de règles arbitraire marche quasiment aussi bien

La vraie IA : très très peu de jobs donc si t’as pas le niveau go Data Engineering beaucoup plus polyvalent et meilleur salaire

Sauf que Data engineer ce n'est pas le même boulot, je le répète

Le 03 juin 2022 à 21:50:44 :

Le 03 juin 2022 à 21:49:30 :

Le 03 juin 2022 à 21:48:48 :

Le 03 juin 2022 à 21:47:24 :

Le 03 juin 2022 à 21:45:09 :

Le 03 juin 2022 à 21:41:15 :

Le 03 juin 2022 à 21:35:36 :

Le 03 juin 2022 à 21:27:38 :

Le 03 juin 2022 à 21:26:00 :

Le 03 juin 2022 à 21:22:51 :
en fait la j'ai le choix entre un job a faire de l'IA

ou go me fire chier devant du powerBI (mais très bien payé)

Ne néglige jamais l'aspect financier.
Sinon n'aies pas peur de ne pas avoir le niveau en maths. L'IA n'a jamais été aussi accessible à des non matheux (dev) qu'aujourd'hui. Le fait de connaître scikit-learn (et donc les différents modèles/concepts de ml) suffit amplement pour trouver un job. De plus en entreprise beaucoup de data scientist n'ont pas fait les études adéquates et se sont formés sur le tas, tu as donc même des chances de mieux t'y connaître qu'eux
Sauf si tu vises des boîtes très connue avec un niveau très élevé

tu bosses dans le domaine au fait? ouais j'ai 27 piges la j'ai presque pas d'epargne (mais j'aurais bien profiter avant) faut que je fasse du fric haha

Dans l'info

Le 03 juin 2022 à 21:28:10 :
Après c'est vrais que deja dans mon master le level étais nul, mais en entreprise en fait tlm étais nul sauf les doctorant qui m'impressionais tous en IA

Oui en école on cherche à former des gens efficace en entreprise, pas des théoriciens. Pour ça que le niveau en maths n'importe pas et que vous n'aurez jamais le niveau des docteurs en maths. Ces derniers travaillent sur les avancées mathématiques et algorithmiques que les étudiants en ml comme toi implementeront dans scikit-learn ou équivalents (pour les meilleurs d'entre vous) et la majorité utilisera la lib dans des projets en entreprises auquels personne ne comprendra rien. A tel point que tu pourrais presque vendre de la merde du moment que ça rapporte un peu de fric (ou en économise) personne n'ira vérifier tes modèles ml

Merci pour ton point de vue ! Ca me conforte dans l'idée de faire maths-info

Dans tous les cas c'est une bonne idée de faire maths-info. On finit par avoir besoin de connaissances en mathématiques quand on travaille dans des domaines avancés et qu'on a déjà une bonne expérience en programmation.
Bon ce n'est pas toujours vrai, par exemple les développeurs de libs ou frameworks ont un bon niveau en dev, ils font pas des maths pour autant.

Tu penses que vaut mieux faire info pour developper les libs du coup ? Genre que font les meilleurs. Djisktra il a fait maths par ex

Je ne sais pas ce que font les meilleurs. Si je devais refaire mes études j'y incorporerais plus de mathématiques. Le dev à l'école, c'est pas très folichon comme niveau...

Pourtant la prépa + l'X c'est l'élite apparemment lol

Oui évidemment. Et le MIT c'est une bonne école aussi. Et l'eau ça mouille.

Le 03 juin 2022 à 21:48:28 :

Le 03 juin 2022 à 21:44:30 :
C’est pas toi qui choisit

En général l’entreprise est redpill sur la ML/IA qui ne sert à rien et qui est surclassée par des algorithmes basiques et te fait faire du pipeline/data engoneering + Tableau si pas assez de monde

En ML/IA tu peux juste trouver une planque bullshit en R&D

Après la j'ai le choix

IA en SS2I
Cloud + base de donnée + Power BI dans une TRES BELLE entreprise (pas très interessant techniquement a cour terme mais dans deux ans je change de poste et ca sera passionant)
powerBI dans une très belle entreprise + gros aspect métier. Le but c'est pas juste pondre des rapport, c'est un vrais travail d'invetigation

du coup j'hésite

Le Cloud c'est une très bonne idée aussi. Surtout avec les services managés de ML, c'est un très bon mix. Renseigne toi sur le MLOps aussi.

j'avais justement quitter ma SS2I ou je faisait que des service managé IA cloud hahaha
après mon boss étais un con et je faisait surtout 80% de dev mobile ca m'avais saouler, dommage car j'aurais eu moyen de construire un beau CV si j'avais eu une strategie moin passive

Le 03 juin 2022 à 21:52:07 :

Le 03 juin 2022 à 21:50:44 :

Le 03 juin 2022 à 21:49:30 :

Le 03 juin 2022 à 21:48:48 :

Le 03 juin 2022 à 21:47:24 :

Le 03 juin 2022 à 21:45:09 :

Le 03 juin 2022 à 21:41:15 :

Le 03 juin 2022 à 21:35:36 :

Le 03 juin 2022 à 21:27:38 :

Le 03 juin 2022 à 21:26:00 :

Le 03 juin 2022 à 21:22:51 :
en fait la j'ai le choix entre un job a faire de l'IA

ou go me fire chier devant du powerBI (mais très bien payé)

Ne néglige jamais l'aspect financier.
Sinon n'aies pas peur de ne pas avoir le niveau en maths. L'IA n'a jamais été aussi accessible à des non matheux (dev) qu'aujourd'hui. Le fait de connaître scikit-learn (et donc les différents modèles/concepts de ml) suffit amplement pour trouver un job. De plus en entreprise beaucoup de data scientist n'ont pas fait les études adéquates et se sont formés sur le tas, tu as donc même des chances de mieux t'y connaître qu'eux
Sauf si tu vises des boîtes très connue avec un niveau très élevé

tu bosses dans le domaine au fait? ouais j'ai 27 piges la j'ai presque pas d'epargne (mais j'aurais bien profiter avant) faut que je fasse du fric haha

Dans l'info

Le 03 juin 2022 à 21:28:10 :
Après c'est vrais que deja dans mon master le level étais nul, mais en entreprise en fait tlm étais nul sauf les doctorant qui m'impressionais tous en IA

Oui en école on cherche à former des gens efficace en entreprise, pas des théoriciens. Pour ça que le niveau en maths n'importe pas et que vous n'aurez jamais le niveau des docteurs en maths. Ces derniers travaillent sur les avancées mathématiques et algorithmiques que les étudiants en ml comme toi implementeront dans scikit-learn ou équivalents (pour les meilleurs d'entre vous) et la majorité utilisera la lib dans des projets en entreprises auquels personne ne comprendra rien. A tel point que tu pourrais presque vendre de la merde du moment que ça rapporte un peu de fric (ou en économise) personne n'ira vérifier tes modèles ml

Merci pour ton point de vue ! Ca me conforte dans l'idée de faire maths-info

Dans tous les cas c'est une bonne idée de faire maths-info. On finit par avoir besoin de connaissances en mathématiques quand on travaille dans des domaines avancés et qu'on a déjà une bonne expérience en programmation.
Bon ce n'est pas toujours vrai, par exemple les développeurs de libs ou frameworks ont un bon niveau en dev, ils font pas des maths pour autant.

Tu penses que vaut mieux faire info pour developper les libs du coup ? Genre que font les meilleurs. Djisktra il a fait maths par ex

Je ne sais pas ce que font les meilleurs. Si je devais refaire mes études j'y incorporerais plus de mathématiques. Le dev à l'école, c'est pas très folichon comme niveau...

Pourtant la prépa + l'X c'est l'élite apparemment lol

Oui évidemment. Et le MIT c'est une bonne école aussi. Et l'eau ça mouille.

Le 03 juin 2022 à 21:48:28 :

Le 03 juin 2022 à 21:44:30 :
C’est pas toi qui choisit

En général l’entreprise est redpill sur la ML/IA qui ne sert à rien et qui est surclassée par des algorithmes basiques et te fait faire du pipeline/data engoneering + Tableau si pas assez de monde

En ML/IA tu peux juste trouver une planque bullshit en R&D

Après la j'ai le choix

IA en SS2I
Cloud + base de donnée + Power BI dans une TRES BELLE entreprise (pas très interessant techniquement a cour terme mais dans deux ans je change de poste et ca sera passionant)
powerBI dans une très belle entreprise + gros aspect métier. Le but c'est pas juste pondre des rapport, c'est un vrais travail d'invetigation

du coup j'hésite

Le Cloud c'est une très bonne idée aussi. Surtout avec les services managés de ML, c'est un très bon mix. Renseigne toi sur le MLOps aussi.

Non mais justement j'ai l'impression que c'est pas une bonne ecole si tu veux etre dans le top d'apres ce que tu as dis : le niveau en ecole est pas top

Dans tous les cas l'X a une telle réputation qu'il faudrait être stupide de ne pas la faire si tu en avais les moyens.

Le 03 juin 2022 à 21:53:22 :

Le 03 juin 2022 à 21:50:44 :

Le 03 juin 2022 à 21:49:30 :

Le 03 juin 2022 à 21:48:48 :

Le 03 juin 2022 à 21:47:24 :

Le 03 juin 2022 à 21:45:09 :

Le 03 juin 2022 à 21:41:15 :

Le 03 juin 2022 à 21:35:36 :

Le 03 juin 2022 à 21:27:38 :

Le 03 juin 2022 à 21:26:00 :

Le 03 juin 2022 à 21:22:51 :
en fait la j'ai le choix entre un job a faire de l'IA

ou go me fire chier devant du powerBI (mais très bien payé)

Ne néglige jamais l'aspect financier.
Sinon n'aies pas peur de ne pas avoir le niveau en maths. L'IA n'a jamais été aussi accessible à des non matheux (dev) qu'aujourd'hui. Le fait de connaître scikit-learn (et donc les différents modèles/concepts de ml) suffit amplement pour trouver un job. De plus en entreprise beaucoup de data scientist n'ont pas fait les études adéquates et se sont formés sur le tas, tu as donc même des chances de mieux t'y connaître qu'eux
Sauf si tu vises des boîtes très connue avec un niveau très élevé

tu bosses dans le domaine au fait? ouais j'ai 27 piges la j'ai presque pas d'epargne (mais j'aurais bien profiter avant) faut que je fasse du fric haha

Dans l'info

Le 03 juin 2022 à 21:28:10 :
Après c'est vrais que deja dans mon master le level étais nul, mais en entreprise en fait tlm étais nul sauf les doctorant qui m'impressionais tous en IA

Oui en école on cherche à former des gens efficace en entreprise, pas des théoriciens. Pour ça que le niveau en maths n'importe pas et que vous n'aurez jamais le niveau des docteurs en maths. Ces derniers travaillent sur les avancées mathématiques et algorithmiques que les étudiants en ml comme toi implementeront dans scikit-learn ou équivalents (pour les meilleurs d'entre vous) et la majorité utilisera la lib dans des projets en entreprises auquels personne ne comprendra rien. A tel point que tu pourrais presque vendre de la merde du moment que ça rapporte un peu de fric (ou en économise) personne n'ira vérifier tes modèles ml

Merci pour ton point de vue ! Ca me conforte dans l'idée de faire maths-info

Dans tous les cas c'est une bonne idée de faire maths-info. On finit par avoir besoin de connaissances en mathématiques quand on travaille dans des domaines avancés et qu'on a déjà une bonne expérience en programmation.
Bon ce n'est pas toujours vrai, par exemple les développeurs de libs ou frameworks ont un bon niveau en dev, ils font pas des maths pour autant.

Tu penses que vaut mieux faire info pour developper les libs du coup ? Genre que font les meilleurs. Djisktra il a fait maths par ex

Je ne sais pas ce que font les meilleurs. Si je devais refaire mes études j'y incorporerais plus de mathématiques. Le dev à l'école, c'est pas très folichon comme niveau...

Pourtant la prépa + l'X c'est l'élite apparemment lol

Oui évidemment. Et le MIT c'est une bonne école aussi. Et l'eau ça mouille.

Le 03 juin 2022 à 21:48:28 :

Le 03 juin 2022 à 21:44:30 :
C’est pas toi qui choisit

En général l’entreprise est redpill sur la ML/IA qui ne sert à rien et qui est surclassée par des algorithmes basiques et te fait faire du pipeline/data engoneering + Tableau si pas assez de monde

En ML/IA tu peux juste trouver une planque bullshit en R&D

Après la j'ai le choix

IA en SS2I
Cloud + base de donnée + Power BI dans une TRES BELLE entreprise (pas très interessant techniquement a cour terme mais dans deux ans je change de poste et ca sera passionant)
powerBI dans une très belle entreprise + gros aspect métier. Le but c'est pas juste pondre des rapport, c'est un vrais travail d'invetigation

du coup j'hésite

Le Cloud c'est une très bonne idée aussi. Surtout avec les services managés de ML, c'est un très bon mix. Renseigne toi sur le MLOps aussi.

j'avais justement quitter ma SS2I ou je faisait que des service managé IA cloud hahaha
après mon boss étais un con et je faisait surtout 80% de dev mobile ca m'avais saouler, dommage car j'aurais eu moyen de construire un beau CV si j'avais eu une strategie moin passive

Dommage. Mobiled

Je sais que ce n’est pas le même, je donne un conseil pragmatique de toutes façons dans les deux cas les problèmes ne sont pas si intéressants que sur la plaquette

Et oui c’est ça qui est « tragique », une régression marche souvent très bien pour très peu de maintenance

Le 03 juin 2022 à 21:55:06 :
tu as l'air d'être un sacré looser l'auteur nul en maths orthographe pas bon, évite de viser trop haut tu es un minable ne l'oublie pas

merci de m'ouvrir les yeux

Le 03 juin 2022 à 21:55:49 :

Le 03 juin 2022 à 21:55:06 :
tu as l'air d'être un sacré looser l'auteur nul en maths orthographe pas bon, évite de viser trop haut tu es un minable ne l'oublie pas

merci de m'ouvrir les yeux

ça m'étonnerai même pas que tu sois skinny fat sans argents et une calvitie aussi tiens

Le 03 juin 2022 à 21:55:01 :
Je sais que ce n’est pas le même, je donne un conseil pragmatique de toutes façons dans les deux cas les problèmes ne sont pas si intéressants que sur la plaquette

Oui après le data engineering recrute bien aussi. Et possible que les entreprises mélangent un peu tout aussi, ml et data et que tu te retrouves à faire un peu tout.

Et oui c’est ça qui est « tragique », une régression marche souvent très bien pour très peu de maintenance

Et oui souvent les modèles les plus simples sont les plus efficaces
Arrête moi si je dis une bêtise mais il me semble que la carte joker c'est toujours xgboost en ml ?

Le 03 juin 2022 à 21:56:29 :

Le 03 juin 2022 à 21:55:49 :

Le 03 juin 2022 à 21:55:06 :
tu as l'air d'être un sacré looser l'auteur nul en maths orthographe pas bon, évite de viser trop haut tu es un minable ne l'oublie pas

merci de m'ouvrir les yeux

ça m'étonnerai même pas que tu sois skinny fat sans argents et une calvitie aussi tiens