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[請益] 做Data Science 要點的技能和順序？

看板Soft_Job (軟體人)作者 (B4)時間8年前 (2017/10/24 22:28), 8年前編輯推噓28(31推 3噓 61→)
留言95則, 39人參與, 8年前最新討論串1/2 (看更多)
小弟四中數學系學碩，主修統計 自認R很熟，python 也稍有涉略 各種統計方法、機器學習、深度學習都還算熟 也做過幾個產學合作專案 —— 這陣子都在面試data science 相關職缺研替 在純軟面試時 除了問到一些對於資料的想法 還問更多演算法、時間複雜度的問題 結果答得七零八落的 但是在製造業和工研院就比較比較看重做過的專案 —— 總之，原本以為自己讀的科系和所學應該很適合這個行業 在面試的時候才被打醒的感覺 是不是應該資結演算法連同C/C++一起重學 還是有什麼技能應該再去加強的？ —— 另外再偷渡一個問題 其實小弟比較想做服務業、軟體業相關的資料分析 不過相較起來研替開相關職缺大多還是在工廠或是工研院 不然就是名額少少很競爭的軟體業 這樣的話去當三年的研替早早進入職場好 還是忍一年當替代役，空閒的時候自己練功呢？ —— 謝謝各位不吝賜教了 ----- Sent from JPTT on my iPhone -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 223.138.238.83 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1508855288.A.D2D.html
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10/24 22:33, 8年前 , 1F
缺都滿了
10/24 22:33, 1F
推
10/24 22:35, 8年前 , 2F
純軟真DM的缺也少啊 很多都簡報嘴砲缺
10/24 22:35, 2F
推
10/24 22:40, 8年前 , 3F
金融業啊
10/24 22:40, 3F
推
10/24 22:43, 8年前 , 4F
cs
10/24 22:43, 4F
推
10/24 23:01, 8年前 , 5F
不太相信 熟是多熟 只要夠強 一堆公司找
10/24 23:01, 5F
推
10/24 23:02, 8年前 , 6F
Entrylevel缺越來越競爭，趕緊拿到高質量的業界經驗最重要
10/24 23:02, 6F
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10/24 23:32, 8年前 , 7F
熟不熟的確難評斷，面試時被問到的問題都是結果導向，幾乎
10/24 23:32, 7F
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10/24 23:32, 8年前 , 8F
不問基於什麼理論或是性質使用什麼方法，也剛好沒考我熟悉
10/24 23:32, 8F
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10/24 23:32, 8年前 , 9F
的語言，所以實在很難知道我的程度到底到了他們的哪個程度
10/24 23:32, 9F
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10/24 23:32, 8年前 , 10F
。
10/24 23:32, 10F
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10/24 23:35, 8年前 , 11F
有朋友大學畢業去資策會上課，在旅遊業還是媒體就能談到4萬
10/24 23:35, 11F
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10/24 23:35, 8年前 , 12F
多，過一年就有近6萬，這些也算是entry level 嗎？還是這些
10/24 23:35, 12F
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10/24 23:35, 8年前 , 13F
資歷對於未來跳槽沒幫助呢？
10/24 23:35, 13F
推
10/24 23:50, 8年前 , 14F
面試是程度3分運氣7分，多面試是不敗真理
10/24 23:50, 14F
推
10/24 23:54, 8年前 , 15F
業界就是結果導向，問理論只有滿足高學歷的虛榮心而已。ML你
10/24 23:54, 15F
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10/24 23:54, 8年前 , 16F
只要參數會tune好才真正可以幫到公司賺錢。就像台積從10nm到7
10/24 23:54, 16F
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10/24 23:54, 8年前 , 17F
nm也就是tune參數，其他理論paper就只有滿足虛榮心好棒棒而已
10/24 23:54, 17F
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10/24 23:54, 8年前 , 18F
。但有趣的是面試時主管會希望問一堆原理，那你要小心他可能
10/24 23:54, 18F
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10/24 23:54, 8年前 , 19F
不是很務實的主管，未來工作可能會一直煩你一些不重要的東西
10/24 23:54, 19F
推
10/25 00:58, 8年前 , 20F
都要刷題保險吧.. 有些面試官會認為那是基本功
10/25 00:58, 20F
推
10/25 02:27, 8年前 , 21F
都還算熟要怎麼證明 有投論文或比賽拿牌嗎
10/25 02:27, 21F
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10/25 07:37, 8年前 , 22F
原來ML只要會tune參數....真是大開眼界
10/25 07:37, 22F
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10/25 08:27, 8年前 , 23F
歡迎趕快畢業後進入業界體會XD
10/25 08:27, 23F
噓
10/25 08:31, 8年前 , 24F
這篇大概是第2839284說自己對該領域很熟的
10/25 08:31, 24F
推
10/25 08:39, 8年前 , 25F
tsmc只是tune參數，三星都哭暈了
10/25 08:39, 25F
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10/25 08:50, 8年前 , 26F
我也對R 被問到什麼 我都回R我不會
10/25 08:50, 26F
推
10/25 08:51, 8年前 , 27F
要進步，處理人的事情比處理理論的事情難上許多。要處理人的
10/25 08:51, 27F
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10/25 08:51, 8年前 , 28F
事情就是要讓上面心安跟信任，所以沒一定理論基礎很難達到這
10/25 08:51, 28F
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10/25 08:51, 8年前 , 29F
樣啦。還是那句話，大部分研究就是滿足虛榮心。
10/25 08:51, 29F
推
10/25 09:08, 8年前 , 30F
裝熟魔人？！
10/25 09:08, 30F
推
10/25 09:15, 8年前 , 31F
你答不好的部份的確是重點 總不能跑下去才知道要三個月
10/25 09:15, 31F
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10/25 09:16, 8年前 , 32F
或者資料餵下去才發現記憶體會爆掉
10/25 09:16, 32F
推
10/25 09:46, 8年前 , 33F
你在意的事情只是門檻，把那些知識補足了以後就過了
10/25 09:46, 33F
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10/25 09:47, 8年前 , 34F
CS的相關技能，以Data Scientist來說不用點到太深
10/25 09:47, 34F
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10/25 09:47, 8年前 , 35F
畢竟CS能力超過門檻之後，對工作成效的幫助就不大了
10/25 09:47, 35F
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10/25 09:48, 8年前 , 36F
數學背景，去自修點演算法不難，演算法複雜度也不難
10/25 09:48, 36F
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10/25 09:55, 8年前 , 37F
找工作的經驗下來，Data Scientist 還是以點了一些統計
10/25 09:55, 37F
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10/25 09:56, 8年前 , 38F
技能的 CS 人為優先，點一些 CS 的數學人比較不被重視。
10/25 09:56, 38F
推
10/25 10:01, 8年前 , 39F
因為一般職缺不會只讓你作Data，還會要你寫其他程式...
10/25 10:01, 39F
還有 19 則推文
還有 4 段內文
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10/25 23:46, 8年前 , 59F
這行比較特別 技術面試只要能過不管你學歷多少都能進來
10/25 23:46, 59F
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10/25 23:46, 8年前 , 60F
相反的技術面試沒過的基本上就
10/25 23:46, 60F
推
10/26 00:10, 8年前 , 61F
果然在這熟這個字不能用阿, 尤其血統不對的
10/26 00:10, 61F
※ 編輯: BBBB4 (223.138.238.83), 10/26/2017 01:05:10 ※ 編輯: BBBB4 (223.138.238.83), 10/26/2017 01:08:20 ※ 編輯: BBBB4 (223.138.238.83), 10/26/2017 01:16:04
推
10/26 01:59, 8年前 , 62F
程式怎樣叫過門檻啊?
10/26 01:59, 62F
推
10/26 07:42, 8年前 , 63F
可以試著找找 roc curve & youden index 搭配 search
10/26 07:42, 63F
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10/26 07:42, 8年前 , 64F
演算法 應該能回答你的問題... 印象中 categorical/s
10/26 07:42, 64F
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10/26 07:42, 8年前 , 65F
urvival 課上應該有提...吧XD
10/26 07:42, 65F
我們的categorical 和survival都在找分佈找檢定統計量，而且當時回答統計跟機器學習的方法，他就說不是要這個答案，單純就是演算法
推
10/26 08:30, 8年前 , 66F
果然掉出一堆兇宅 有自信錯了嗎？ 就你最屌？
10/26 08:30, 66F
※ 編輯: BBBB4 (223.141.230.201), 10/26/2017 08:53:03
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10/26 09:49, 8年前 , 67F
研替要做好幾年，慎選. 沒有找到就乾脆當兵你會謝謝我
10/26 09:49, 67F
推
10/26 10:02, 8年前 , 68F
真的熟工具比較有用，臺灣多得是熟工具再學點統計就
10/26 10:02, 68F
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10/26 10:02, 8年前 , 69F
好，統計再強工具不熟在"這行"似乎沒什麼用
10/26 10:02, 69F
推
10/26 15:15, 8年前 , 70F
你沒有問題 有問題的是那些沒有統計背景聽不懂的面試者
10/26 15:15, 70F
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10/26 15:17, 8年前 , 71F
換個場景比如說是生物統計類的工作
10/26 15:17, 71F
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10/26 15:18, 8年前 , 72F
就變成反過來 變成只會演算法的人生不出東西被嗆沒貢獻
10/26 15:18, 72F
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10/26 15:20, 8年前 , 73F
只是這種工作會給有生物背景的人優先 沒有領域知識不行
10/26 15:20, 73F
推
10/26 15:23, 8年前 , 74F
直接把資料科學那套丟到嚴謹假設的統計研究裡就是死亡
10/26 15:23, 74F
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10/26 15:25, 8年前 , 75F
稀疏資料有稀疏資料自己的玩法
10/26 15:25, 75F
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10/26 15:26, 8年前 , 76F
結論就是你找錯工作類別 別找程式設計師的工作
10/26 15:26, 76F
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10/26 15:27, 8年前 , 77F
但你想找的工作缺領域知識在檯面上很少很少幾乎沒有
10/26 15:27, 77F
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10/26 15:28, 8年前 , 78F
也許可以考慮轉行 找更重視數學的工作? 但這我不懂
10/26 15:28, 78F
→
10/26 15:28, 8年前 , 79F
請其他人補充
10/26 15:28, 79F
推
10/26 20:38, 8年前 , 80F
簽博
10/26 20:38, 80F
推
10/27 14:37, 8年前 , 81F
借標題問個：如果是點了一些統計和一些CS的生醫人呢...
10/27 14:37, 81F
推
10/27 21:58, 8年前 , 82F
目前在公司看到 懂ML理論的人無法解決問題 陷入空轉狀態
10/27 21:58, 82F
→
10/27 21:59, 8年前 , 83F
不禁開始思考真正有用的data science到底怎麼定義...
10/27 21:59, 83F
推
10/27 23:35, 8年前 , 84F
有些人不知道在兇什麼
10/27 23:35, 84F
→
10/27 23:35, 8年前 , 85F
原po加油，別理一些無聊人
10/27 23:35, 85F
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10/28 00:39, 8年前 , 86F
路過 蠻好奇你指的熟DL數學理論是指？
10/28 00:39, 86F
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10/28 16:29, 8年前 , 87F
都產學合作了還來這問題?這邊 純資料分析的不多吧 霸歌
10/28 16:29, 87F
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10/28 16:30, 8年前 , 88F
乾脆去數學版問不是比較快 進職場依樣先從資料處理入手吧
10/28 16:30, 88F
噓
10/28 20:24, 8年前 , 89F
現在這些資料科學家職缺，變成一堆不太會寫程式的學生
10/28 20:24, 89F
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10/28 20:24, 8年前 , 90F
的救贖
10/28 20:24, 90F
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10/29 02:31, 8年前 , 91F
都沒屁用，我指的是在妳身上，有用不可能被刷掉
10/29 02:31, 91F
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10/29 02:32, 8年前 , 92F
每次都面試這種自以為會很熟的屁孩真的蠻賭爛的
10/29 02:32, 92F
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10/29 02:32, 8年前 , 93F
理論熟的人一大堆，做不出來就不要說妳多熟，熟會做不
10/29 02:32, 93F
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10/29 02:33, 8年前 , 94F
出來? 一堆掛cs外國畢業的考實做翻船的我見過不少
10/29 02:33, 94F
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10/29 02:33, 8年前 , 95F
當然如果你是數學系的倒演算法公式的話我還免強可接受
10/29 02:33, 95F
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