"Quelle(s) startup(s) intéressante(s) avec des tonnes de machine et d'apprentissage profond m'embaucheraient ?"
Lorsque vous demandez cela, je suppose que ce que vous voulez savoir est, si l'entreprise utilise agressivement le ML ou l'apprentissage profond ou non ? cela étant le cas, je'dirais :
Pour être honnête, une organisation naissante ne serait jamais dans l'application de techniques aussi complexes. Ce que vous devez savoir, c'est que les entreprises d'analytique prospèrent et se développent en termes de taille et sur la base des techniques qu'elles utilisent , peu importe où l'entreprise est géographiquement située, en particulier en Inde, ce domaine est encore au niveau 3-4, sur l'échelle de 10 niveaux.
J'd vous suggérer de rejoindre une startup qui vient de commencer de avec des applications d'analyse et d'essayer de mettre en œuvre toutes les techniques complexes que vous avez appris à ce jour. La meilleure chose ici serait, vous would't regretter si vous faites des erreurs en premier lieu. À l'avenir, vous pourriez également vouloir créer une équipe de science des données. Comme je l'ai dit, il y a plus dans ce domaine dans les années à venir, pourquoi ne pas prendre des rôles de premier plan dans la mise en œuvre des choses (en s'assurant que vous apprenez des choses sur le côté aussi). Je suis sûr qu'il y a beaucoup d'entreprises qui commencent avec leurs services de conseil offshore à leurs clients / autres entreprises aux États-Unis. Vous pourriez vouloir regarder certaines entreprises dans des domaines comme l'assurance, la santé, les produits pharmaceutiques, les services bancaires et financiers.
Voici une qui, je le sais, prospère à plein régime dans cette industrie, également, je suis employé à plein temps dans l'équipe de science des données là-bas ; je sais qu'il y a beaucoup à changer dans la façon dont nous travaillons dans ce domaine. Nous sommes spécialisés dans le conseil en assurance et l'analytique. Voici le lien vers le site Web de l'entreprise Xceedance
Voici un autre conseil, la plupart des industries de l'analyse et de la science des données utilisent d'abord des outils de base, comme les macros VBA, EXCEL, SQL et à l'avenir, ils pourraient vouloir utiliser R et Python en fonction de leurs besoins. Il faut commencer par des outils simples avant de mettre en œuvre quelque chose de complexe. Once you know the fundamentals well, you can always build something complex eventually.
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Cheers!