其然IT 教育師資

王紅元高級講師

專注移動開發(fā)領(lǐng)域，多年iOS開發(fā)和教學(xué)經(jīng)驗，曾經(jīng)帶領(lǐng)團(tuán)隊開發(fā)出眾多款 優(yōu)秀APP作品。

國內(nèi)知名視頻聊天軟件 < 新浪秀場 > 就出自王老師之手，王老師全 面負(fù)責(zé) < 新浪秀場 > iOS客戶端的設(shè)計和開發(fā)，并參與了 < 新浪秀場 > Android、Windows 、web端

開發(fā)。同時王老師還曾兼職擔(dān)任過多家公司技術(shù)顧問，幫助其解決開發(fā)中的 重點難題。

除此之外，王老師還主導(dǎo)開發(fā)了< 智慧城市 > < 天翼看交通 > < 公交wifi > 等熱門APP。王老師開發(fā)過的作品涉及旅游、交通、社交、視頻等方面，對即時聊天、流媒體等技術(shù)有深入研究。      

王老師不但開發(fā)經(jīng)驗豐富，授課風(fēng)趣幽默，且激情四射。擅長以各種生活中 的案例出發(fā)，幫助學(xué)生理解消化學(xué)習(xí)中的各種難點。另外，王老師教學(xué)總是以學(xué)生角度思考講解，備受學(xué)生喜愛。

Java和Python哪個就業(yè)情況更好？

首先，在了解一個語言就業(yè)好不好之前， 得先明確語言的發(fā)展方向

(1)Python

Python：數(shù)據(jù)分析，人工智能，web開發(fā)，測試，運維，web安全。

(2)Java

Java：web開發(fā)，大數(shù)據(jù)開發(fā)，安卓開發(fā)，服務(wù)器開發(fā)， 桌面開發(fā)，游戲開 發(fā)。

Java作為全球占比**高的開發(fā)語言，有著她**的優(yōu)勢，但因競爭太大 ，就業(yè)方面并不比Python好。

而基于目前國內(nèi)python人才需求呈大規(guī)模上升，薪資水平也水漲船高。學(xué) python的人大多非科班出身。很多大學(xué)并沒有開始此專業(yè)，因此就出現(xiàn)了大量的人才缺口。

從圖上可以清晰的判斷未來python就業(yè)形勢，是大幅度上升的，加上互聯(lián)網(wǎng) 行業(yè)正在進(jìn)入成長爆發(fā)期，所以現(xiàn)在開始學(xué)習(xí)python的小伙伴果然是明智滴。

就業(yè)發(fā)展

與此同時，目前的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)在高速發(fā)展的過程中，對于人工智能，數(shù)據(jù)分 析在北京、上海、深圳各大互聯(lián)網(wǎng)發(fā)達(dá)的一線城市越發(fā)的火熱，招聘優(yōu)秀的Python程序員的難度尤為突出，為此選擇就業(yè)Python更易成功。

Python人氣爆棚的秘密

Python之所以排名上的如此之快，和它本身的特點也有關(guān)系，他是一種簡單 、易用但專業(yè)、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)耐ㄓ媒M合語言，或者叫膠水語言，讓普通人也能夠很容易的入門，把各種基本程序元件拼裝在一起，協(xié)調(diào)運作。比如任何一個人 ，只要愿意學(xué)習(xí)，可以在幾天的時間里學(xué)會Python基礎(chǔ)部分，然后干很多很多事情，這種投入產(chǎn)出比可能是其他任何語言都無法相比的而且Python的應(yīng) 用很廣，很多行業(yè)都會應(yīng)用。

數(shù)據(jù)庫關(guān)鍵技術(shù)

.數(shù)據(jù)庫關(guān)鍵技術(shù)

• 01Mysql 基礎(chǔ)

• 1.Mysql的安裝和使用

• 2.圖解Mysql程序結(jié)構(gòu)

• 3.Mysql服務(wù)器的配置

• 4.Mysql 客戶端使用

• 5.用戶權(quán)限管理

• 6.Mysql數(shù)據(jù)庫的使用

• 02SQL基礎(chǔ)

• 1.SQL語句的三種類型

• 2.DML、DDL、DCL的應(yīng)用

• 3.數(shù)據(jù)處理

• 4.子查詢

• 5.創(chuàng)建和管理表

• 6.約束與分頁

• 03JDBC

• 1.JDBC概述

• 2.獲取數(shù)據(jù)庫連接

• 3.數(shù)據(jù)庫連接池C3P0 與 DBCP

• 4.使用JDBC 完成數(shù)據(jù)庫DML操作

• 5.大數(shù)據(jù)的操作

• 6.批量處理與元數(shù)據(jù)

• 04DBUtils

• 1.使用QueryRunner

• 2.可插拔式結(jié)果集處理

• 3.批量處理

• 4.大數(shù)據(jù)結(jié)果集處理

• 5.自定義結(jié)果集處理

• 6.利用DBUtils編寫通用 DAO

再論數(shù)據(jù)科學(xué)競賽中的Data Leakage

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越來越多的數(shù)據(jù)愛好者把注意力放在了數(shù)據(jù)競賽上，像Kaggle數(shù)據(jù)競賽。這類數(shù)據(jù)競賽中，有時會遇到Data Leakage。而大部分人對Data Leakage的概念理解都是錯誤的。這次，我們來梳理一下Data Leakage，希望能讓大家對數(shù)據(jù)中的因果關(guān)系更加重視。

                                                                                                                                                                --陳曉理 

數(shù)據(jù)科學(xué)競賽中有時會出現(xiàn)這樣的奇特景觀：某只隊伍，靠著對極個別feature的充分利用，立即將對手超越，成功霸占冠軍位置，而且與第二名的差距遠(yuǎn)超第二名與第十名的差距。然而，這些feature卻不是在因果關(guān)系上順利解釋預(yù)測值的‘因’，反而是預(yù)測值的‘果’。

1. Data Leakage定義

存在和利用這種倒‘因’為‘果’的feature的現(xiàn)象，叫數(shù)據(jù)競賽中的Data Leakage。

這里的Data Leakage 跟其他場合說的數(shù)據(jù)安全數(shù)據(jù)泄漏完全不一樣。從字面上理解，我們說的Data Leakage不是數(shù)據(jù)泄漏，而是因果關(guān)系的紕漏，是由于數(shù)據(jù)準(zhǔn)備過程中出現(xiàn)的失誤，使模型沿著有紕漏的，甚至是顛倒的因果關(guān)系進(jìn)行預(yù)測，但得到極好的預(yù)測結(jié)果。

2. Data Leakage案例

Data Leakage 在數(shù)據(jù)科學(xué)競賽中時常發(fā)生。

INFORMS 2010 Data Mining Challenge (預(yù)測患者是否有肺炎)，Kaggle里面的the IJCNN 2011 Social Network Challenge （預(yù)測人們在社交網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)系類型），已經(jīng)男性前列腺癌數(shù)據(jù)中，都存在不同程度的Data Leakage。

案例1

在男性前列腺癌數(shù)據(jù)中，有個feature叫PROSSUG，代表著這個患者是否接受過前列腺的手術(shù)，這個feature很難說是病人患前列腺癌的‘原因’（患心臟病的原因是接受過心臟手術(shù)？），而更像是一個標(biāo)記，當(dāng)然與病人是否患有前列腺癌極度相關(guān)。依靠著這樣的feature訓(xùn)練出來的模型，肯定能夠得到很好的預(yù)測結(jié)果，但對實際了解男性前列腺癌的成因，沒有一點幫助。

Data Leakage不僅在競賽中會發(fā)生，在實際工作中也會出現(xiàn)。

案例2

Chris老師就舉過一個非常經(jīng)典的例子。在處理電信用戶流失的時候，用原有的數(shù)據(jù)集輕**松就可以把AUC達(dá)到0.99以上。這讓人非常警惕。于是Chris老師仔細(xì)查看了一下模型和數(shù)據(jù)，原來數(shù)據(jù)中有一個權(quán)重極高的feature是“3個月內(nèi)的繳費紀(jì)錄”。很多流失用戶的賬戶內(nèi)，這個feature的值是0。再進(jìn)一步，他跟會計核實了一下，在會計記賬中，這個feature 代表的是用戶已經(jīng)流失后的三個月的繳費紀(jì)錄，那肯定就是0了。這是典型的因果關(guān)系顛倒。

3. Data Leakage的原因

以此我們可以看出，Data Leakage 基本都是在準(zhǔn)備數(shù)據(jù)的時候，或者數(shù)據(jù)采樣的時候出了問題，誤將與結(jié)果直接相關(guān)的feature納入了數(shù)據(jù)集。這樣的紕漏，比較難以發(fā)現(xiàn)。

這真是讓人歡喜讓人憂。

競賽選手們肯定希望自己能夠找到Data Leakage, 這樣排名就可以大幅度提升。但對于競賽主辦方，或者實際工作中的數(shù)據(jù)科學(xué)家，則要千方百計識別Data Leakage，要不然比賽會被引入歧途，還會影響日常工作質(zhì)量。

4. 必須重視因果性

我們再把討論往前推一步：大數(shù)據(jù)，是要相關(guān)性，還是因果性？

《大數(shù)據(jù)時代》是本大毒草 —— Professor M from Computer Science in University of Michigan

數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)院專門組織過討論，集中批判一本暢銷書《大數(shù)據(jù)時代》。這本書的主要觀點就是，在大數(shù)據(jù)時代，要放寬對因果性的要求，充分利用相關(guān)性去挖掘數(shù)據(jù)的價值。我們上面的案例分析再一次證明，這樣的觀點是危險的。

而且，在數(shù)據(jù)科學(xué)家的Skillset中，為什么除了計算機(jī)技能，統(tǒng)計分析外，還要加一個“行業(yè)知識”？這其實是要求數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠利用行業(yè)知識來判斷數(shù)據(jù)模型中的因果關(guān)系是否有價值，還是落腳到因果關(guān)系上。

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