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Fw: [軟工] 非相關碩士畢業，想投入AI學習

看板Soft_Job (軟體人)作者 (M)時間7年前 (2018/09/17 17:52), 編輯推噓25(27推 2噓 34→)
留言63則, 35人參與, 7年前最新討論串1/2 (看更多)
※ [本文轉錄自 CSSE 看板 #1RdpKBss ] 作者: enjoyloli (M) 看板: CSSE 標題: [軟工] 非相關碩士畢業，想投入AI學習 時間: Mon Sep 17 13:00:54 2018 版上朋友大家好，想要詢問各位幾個問題： 個人是土木、大地系所碩士畢業，當兵 + 工作 也過去了4年了 工作中才發現自己的興趣真的是程式， 但是在學時太懶散，沒有好好把握時間轉系進修，混了六年過去 出社會後，開始自立自強，在工作之餘自學 python 跟 玩一點IOT 中間也因為學習程式剛好被主管發現，轉而擔任測量公司的RD 負責研發簡易型陀螺儀的數據融合->然後半年後失敗，跟主管請求離職 現在自己在做一份三年約的半公家機關工作，一直在思考未來的方向 自己想過覺得是蠻想走軟工這條路，特別是AI與大數據分析這一塊 想要也許可以走數據科學家這條路 但是自己不上不下的程式技能，以及不夠紮實的資工底子，覺得不知道該如何是好 自己目前的能力都是用 google + stackoverflow 兜出半可行的解答再DEBUG 我的GITHUB https://github.com/mikechan0731 或是用 pandas 處理資料後作時間序資料的趨勢分析與回歸 想請問大家，如果想走數據科學家，或是吃軟工飯 該如何進修自己比較好呢? 如果報名在職資工碩士是否可行？ (因為平常白天要上班，所以只有假日跟平日晚上...) 感謝！ -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.239.161.184 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/CSSE/M.1537160459.A.DB6.html ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ※ 轉錄者: enjoyloli (36.239.161.184), 09/17/2018 17:52:14
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09/17 18:09, 7年前 , 1F
約如果還有2年以上就報在職專班,記得專題論文要選好
09/17 18:09, 1F
推
09/17 18:11, 7年前 , 2F
沒什麼不行，就去做吧
09/17 18:11, 2F
→
09/17 18:45, 7年前 , 3F
資料分析背後是數學...你沒四大難進好公司，就算出來仍是有
09/17 18:45, 3F
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09/17 18:45, 7年前 , 4F
年齡沒經驗，你也嘗試過半年...建議你認清現實，
09/17 18:45, 4F
推
09/17 18:48, 7年前 , 5F
今年第N個非本科多年以後突然發現自己的興趣是AI
09/17 18:48, 5F
推
09/17 18:53, 7年前 , 6F
應該是第N的N次方個…
09/17 18:53, 6F
→
09/17 18:58, 7年前 , 7F
沒辦法,AI前景錢景都看好,但首要是要選中成功的公司
09/17 18:58, 7F
推
09/17 19:02, 7年前 , 8F
你確定嗎XD 碩士不是套套件跑跑數據就好喔數學好嗎?
09/17 19:02, 8F
→
09/17 19:31, 7年前 , 9F
這...希望你嘗試之後回來發表感想
09/17 19:31, 9F
推
09/17 19:48, 7年前 , 10F
既然是第n個，回去爬文應該就有解答了，前面那麼多範
09/17 19:48, 10F
→
09/17 19:48, 7年前 , 11F
例了
09/17 19:48, 11F
推
09/17 19:51, 7年前 , 12F
記得有個人工智慧學校 ?
09/17 19:51, 12F
推
09/17 20:18, 7年前 , 13F
英文好嗎?數學好嗎?先找篇最新論文來看看像不像天書
09/17 20:18, 13F
推
09/17 20:24, 7年前 , 14F
09/17 20:24, 14F
→
09/17 20:44, 7年前 , 15F
這領域是很吃學歷的
09/17 20:44, 15F
推
09/17 20:51, 7年前 , 16F
可以再去念個相關碩士
09/17 20:51, 16F
推
09/17 20:56, 7年前 , 17F
認真的還是想跟風
09/17 20:56, 17F
推
09/17 20:58, 7年前 , 18F
這看起來就是標準的跟風
09/17 20:58, 18F
推
09/17 21:18, 7年前 , 19F
10年前AI lab是沒人去的
09/17 21:18, 19F
推
09/17 22:25, 7年前 , 20F
先去旁聽數學系的課,聽得懂再投入不遲
09/17 22:25, 20F
推
09/17 22:30, 7年前 , 21F
你的github...還有努力空間..
09/17 22:30, 21F
→
09/17 22:31, 7年前 , 22F
push上來的code裡面還有conflict ??!!
09/17 22:31, 22F
推
09/17 23:36, 7年前 , 23F
以前AI大概只有菁英的菁英才有工程上的市場，沒想到時代
09/17 23:36, 23F
→
09/17 23:36, 7年前 , 24F
在變，人工智慧已成學習的標配了。
09/17 23:36, 24F
→
09/17 23:37, 7年前 , 25F
如果能結合本科像是AI蓋房好像也很不錯欸。
09/17 23:37, 25F
推
09/18 03:33, 7年前 , 26F
淚推googoo1002, 十年前我們lab都是最後才收到學生的
09/18 03:33, 26F
推
09/18 05:28, 7年前 , 27F
推10年前AI領域冷門 ~"~
09/18 05:28, 27F
推
09/18 08:26, 7年前 , 28F
那本科系 3X歲 X<5 資工本科 想轉AI 有搞頭嗎
09/18 08:26, 28F
推
09/18 09:29, 7年前 , 29F
有學歷的話，數學好看得懂paper，kaggle之類刷不錯的成績
09/18 09:29, 29F
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09/18 09:29, 7年前 , 30F
會有人要ㄅ
09/18 09:29, 30F
→
09/18 09:32, 7年前 , 31F
說實在話,跟風要看運氣,不是每個人都有機會碰到AI
09/18 09:32, 31F
→
09/18 09:33, 7年前 , 32F
就跟鄉民整天叫人家豬屎屋,考公職一樣,不就穩上的? XD
09/18 09:33, 32F
→
09/18 09:33, 7年前 , 33F
你想轉別人也想轉,競爭者多的是,公司為什麼要用你?
09/18 09:33, 33F
→
09/18 09:36, 7年前 , 34F
把自己的履歷經歷用漂亮一點,自然會有機會
09/18 09:36, 34F
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09/18 09:37, 7年前 , 35F
至於學歷,我只能說就算是NV裡面也不是全都是四大 :)
09/18 09:37, 35F
→
09/18 09:37, 7年前 , 36F
四大充其量也只是讓你在剛進入台灣的業界裡會比較輕鬆
09/18 09:37, 36F
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09/18 09:48, 7年前 , 37F
最早以前AI是沒人要去的,你講AI別人還會 WTF? XD
09/18 09:48, 37F
→
09/18 09:48, 7年前 , 38F
你看現在NV股價光鮮亮麗,之前也曾經不到10美元過 :)
09/18 09:48, 38F
→
09/18 09:53, 7年前 , 39F
發現興趣想轉換跑道是好事,但你要先努力把自己經歷弄好
09/18 09:53, 39F
→
09/18 09:54, 7年前 , 40F
然後再仔細考慮,轉換跑道的風險性
09/18 09:54, 40F
推
09/18 10:13, 7年前 , 41F
從原量測公司離職可惜了 邊做邊學的機會難有
09/18 10:13, 41F
→
09/18 10:19, 7年前 , 42F
你的經歷有機會轉,但是等你現約綁完後,AI不知道剩幾家?
09/18 10:19, 42F
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09/18 10:21, 7年前 , 43F
風險自己先衡量好,做好決定就加倍努力
09/18 10:21, 43F
推
09/18 11:07, 7年前 , 44F
喜歡寫程式跟喜歡AI是兩碼子事
09/18 11:07, 44F
推
09/18 12:16, 7年前 , 45F
這行業除了底子 長久培養出來的sense也很重要…
09/18 12:16, 45F
→
09/18 15:40, 7年前 , 46F
今年第N個非本科多年以後突然發現自己的興趣是寫程式
09/18 15:40, 46F
噓
09/18 16:58, 7年前 , 47F
如果真的有興趣就不會在這邊發文問了
09/18 16:58, 47F
噓
09/18 20:44, 7年前 , 48F
跟風仔
09/18 20:44, 48F
推
09/18 23:14, 7年前 , 49F
想多賺錢是正常的想法。樓上酸人的不會是在做功德吧？
09/18 23:14, 49F
推
09/18 23:17, 7年前 , 50F
個人覺得非本科可以試著轉軟體...但AI根本就是數學為主
09/18 23:17, 50F
→
09/18 23:18, 7年前 , 51F
除非數學很好，不然一般人不太能自己跨過去
09/18 23:18, 51F
推
09/19 09:54, 7年前 , 52F
AI要強真的不是現在簡單套件套一套就好，背後數學理論基礎
09/19 09:54, 52F
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09/19 09:54, 7年前 , 53F
太巨大
09/19 09:54, 53F
推
09/19 12:03, 7年前 , 54F
容我說一句 22k要不要
09/19 12:03, 54F
→
09/19 12:04, 7年前 , 55F
你認為那些研究所的都白癡嗎？
09/19 12:04, 55F
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09/19 12:04, 7年前 , 56F
做兩年就讓你領45k
09/19 12:04, 56F
→
09/19 12:05, 7年前 , 57F
而且第三年有完整分紅
09/19 12:05, 57F
推
09/23 01:08, 7年前 , 58F
有興趣當然沒問題啦， 你非本科 研究性質的東西恐怕一開
09/23 01:08, 58F
→
09/23 01:08, 7年前 , 59F
始給你做的可能性極低, 反而如果你搞的出品質不錯的code
09/23 01:08, 59F
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09/23 01:08, 7年前 , 60F
能上production還比較有機會
09/23 01:08, 60F
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09/23 01:08, 7年前 , 61F
所以你現在有兩種選擇 1.拿個相關學歷
09/23 01:08, 61F
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09/23 01:08, 7年前 , 62F
2.刷leetcode 從當碼農做起
09/23 01:08, 62F
→
09/25 17:53, 7年前 , 63F
感謝各位意見！
09/25 17:53, 63F
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