Re: [請益] 大數據&資料分析問題及未來發展

看板Soft_Job (軟體人)作者 (EasoN)時間9年前 (2016/09/22 23:11), 編輯推噓7(708)
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※ 引述《tintotinto (瘦瘦)》之銘言: : 小妹對於大數據和資料分析有興趣, : 大學就學時有使用過python擷取 整合資料並使用視覺化的方式呈現(主要是著重技術方 : 研究所也有使用過一些統計或者網絡分析的工具來做資料分析(著重如何解釋闡述資料 並? : 想請問如果要繼續往大數據、資料分析領域走,主要是想透過數據來預測做一些商業應 : 還有一個問題是,大數據議題炒的很熱,甚至有學校成立資料科學研究所,不曉得如果 : 小妹希望在畢業以前能夠多了解大數據未來的發展,謝謝大家告訴我! : ----- : Sent from JPTT on my HTC_M8x. 存錢,考GRE,去美國 大數據或是資料科學,在台灣都是僧多粥少的情況,去美國可以讓妳 1. 有空間發揮 2. 錢多 3. 跟業界高手學習 重要的是公司的管理階層mindset必須是data-driven, 這點台灣大部分公司辦不到 至於資料科學的前景?現在的tech company基本上就是data company, 看看現在併購玩最 大的是那些類型的公司就知道了 領域前景很好,但妳要挑對賭桌上場,才有把賭局玩對的機會 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 80.169.174.18 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1474557094.A.2B4.html

09/23 01:06, , 1F
目前看到的都是半調子,都有點像手動分析
09/23 01:06, 1F

09/23 01:06, , 2F
資料分析優勢在於要將這種應用產品化,但是台灣看不到
09/23 01:06, 2F

09/23 01:22, , 3F
為啥要產品化..幫助內部預測下決策不行嗎
09/23 01:22, 3F

09/23 01:31, , 4F
去美國這件事才是最難的,H1B中籤率持續探底
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09/23 07:16, , 5F
這裡說台灣有很好基礎說 https://goo.gl/56au80
09/23 07:16, 5F

09/23 07:34, , 6F
台灣學界絕對夠猛 業界你懂的
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09/23 09:29, , 7F
nvidia靠DL風潮不知道賺多少了XD 當然要說好基礎啦
09/23 09:29, 7F

09/23 14:04, , 8F
樓上是指ML嗎?DL是指?
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09/23 14:39, , 9F
deep learning
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09/23 21:07, , 10F
我比較熟OL
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09/24 02:38, , 11F
羨慕樓上
09/24 02:38, 11F

09/26 19:57, , 12F
產品化包括在公司內部分析的產品化,不是一定要賣錢的
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09/26 19:58, , 13F
現在問題最大的就是,一個Case就是要人去分析後才有辦法
09/26 19:58, 13F

09/26 19:58, , 14F
而不是我把資料撈出來丟進去就有結果,人應該只需要
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09/26 19:58, , 15F
想一個解決辦法的模型套到系統端上
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文章代碼(AID): #1Nu_IcAq (Soft_Job)
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