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欧洲也做出了反应

  答:我现在已经不太常参加Kaggle比赛了。但我开始关注一些与会议相关的竞赛。在MICCAI 2017, CVPR 2018, 和 MICCAI 2018等会议上,我的团队都取得了可喜的成果。一般竞赛的数据相对干净、完整。不需要太多的数据清理工作。这样你可以花更多精力在分析的技术上。在实际工作中,这样的情况是很少见的,通常数据收集才是整个策略中最为重要的部分。

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  答:当然不会晚。90%的机器学习(ML)内容只需要用在理工科大学一年级所学的数学知识就能解决,所以不需要特别深奥的数学知识。数据科学中最常用的语言就是python和R语言,他们都属于高级语言,所以你可以从他们入门ML而不是一开始就死磕ML内容细节。

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  问:对于那些从Kaggle开始转向研究数据科学的人,你对他们有什么建议吗?特别是对那些首次参赛的人,最需要注重什么呢?

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