作者sssh (叫我松高魂 ~~)
看板Soft_Job
标题[请益] 大数据自学方向请益
时间Sun Sep 30 23:08:35 2018
各位前辈们大家好
本鲁国北师数学系（现今台北教育大学）毕业
以前从事的都是服务业，
大部分都是自己创业摆摊
最近跟老婆讨论到大数据
他们公司刚好在找这类人才
我就看了一下发现自己蛮喜欢这个领域
不在意是否能因此转职
想自学这个领域
但由於非本科系出身
目前看介绍感觉很多要学
想问问前辈们
大概有什麽课程需要且必要学习的？
目前大概看到这些：
Big data / Python / R programming / Hadoop / Machine Learning
目前暂时以coursera为自学平台
也想看看大家有没有推荐的课程？
--
※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 111.71.22.70
※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Soft_Job/M.1538320117.A.67F.html
1F：推 thefattiger: coursera我不熟，youtube可看史丹佛CS229, CS231 09/30 23:13
2F：→ thefattiger: 数学系的话机器学习和深度学习的数学应该对你是小儿 09/30 23:14
3F：→ thefattiger: 科，Hadoop要在家自学就比较难了 09/30 23:15
4F：→ thefattiger: Python/R建议选Python，拿来写学到的演算法当练习 09/30 23:18
5F：推 Lemur: 统计理论跟软体工具学好,就可以应付台湾大部分大数据职位了 09/30 23:31
6F：→ f496328mm: Hadoop 先不用碰 09/30 23:49
7F：→ menshuei: 要学R或py先选一个就好了 09/30 23:50
8F：推 plsmaop: Python，然後复习数学 10/01 00:07
10F：→ WashFreeID: (中国连结 非喜勿入) 10/01 00:33
11F：→ stkoso: Kaggle? 10/01 00:45
12F：推 TuCH: datacamp 的课程蛮不错的 很有系统把资料处理的部分讲过 10/01 01:21
13F：推 mpst897: 老实说这个领域的数学比程式更重要 10/01 01:40
14F：推 olen0622: 你应该要先说你的目的是什麽 你想跑什麽资料这领域太广 10/01 02:06
15F：推 Kazimir: 你的目标很模糊 所以很难评估到底应该怎麽推荐课程 10/01 06:29
16F：→ Kazimir: 如果从不工作也无所谓这个点出发 假设你想知道比较 10/01 06:29
17F：→ Kazimir: high-level的东西的话 我认为可以分成程式 资料操作 10/01 06:30
18F：→ Kazimir: 视觉化 机器学习 大数据操作这几个方面 10/01 06:31
19F：推 Kazimir: 我建议先上CS50 然後上吴恩达的ML 然後用datacamp udemy 10/01 06:35
20F：→ Kazimir: 上的课程熟悉相关package和视觉化工具 然後学点SQL 10/01 06:36
21F：→ Kazimir: 之後就看你怎摸想惹 想要作分析产报表差不多就这样 10/01 06:40
22F：推 Kazimir: 最後说一句 udacity的课现在超级贵 不过会给你完整的架构 10/01 06:45
23F：推 vfgce: Lemur的建议是对的,数学基本要求对你不是问题,但其实机器学 10/01 07:13
24F：→ vfgce: 习大数据更像统计的多变量分析... 10/01 07:14
25F：推 LinuxKernel: 数学还记得多少... 10/01 08:18
26F：推 smalldra: 自学是一回事 你的学历会不会让高端公司请是另一回事 10/01 10:08
27F：推 thefattiger: 原po都说不在意能否转职了,ML的数学对一般理工出身 10/01 11:12
28F：→ thefattiger: 来说真的算简单拉,尤其他还是数学系的 10/01 11:12
29F：推 smalldra: 我也是数学系出身的 跑过一些training 全都是call lib 10/01 11:17
30F：→ smalldra: 也念过stanford professor ng的教材 发现兴趣在於式子 10/01 11:19
31F：→ smalldra: 职场上没有公司会让你专研数学的 全都是套人家的演算法 10/01 11:20
32F：→ smalldra: 真的要研究就要回学界 到时又是看你的本事跟学历 10/01 11:20
感谢各位先进的指教，我心里大概有个底了
再一次感谢各位不吝指教～
当然若还有更多建议，还麻烦大家继续给予指导～
※ 编辑: sssh (1.164.46.95), 10/01/2018 12:51:01
33F：→ MOONY135: Call lib感觉还是码农 10/01 15:42
34F：推 ripple0129: 只有从机器码开始写才是真男人 10/01 16:20
35F：推 vfgce: 如果你完全了解这个lib在做什麽,call lib只是省时间. 10/01 17:38
36F：→ vfgce: 如果你只会call lib.却不了解它的底层在做什麽那才有问题 10/01 17:39
37F：→ eva19452002: 数学系要学什麽都很快，大数据对你只是蛋糕一块 10/01 19:59
38F：推 f496328mm: call lib最好是码农，python 就是强在lib一堆，谁还在 10/01 23:46
39F：→ f496328mm: 自己刻，写网页也都用框架啊，难不成全部从头写 10/01 23:46
40F：→ loadingN: 假如找不到相关工作，那学这个可以干嘛? 10/02 00:29
41F：推 shietsd: 你还要学统计 10/02 13:04
42F：推 ap954212: 我就是call lib的码农QQ 10/02 15:08
43F：推 Dnight: ML的数学对理工的简单的前提是理工的大学要好好学吧 10/02 15:56
44F：→ lukelove: 数学系学什麽都很快, 但是只能给半薪, sorry 10/02 21:36
45F：推 lukelove: coding上不了台面, 演算法也只懂概念, 不说还以为是老板 10/02 21:38
46F：推 knily: 应数系转码农7年正再犹豫要不要继续码农。如以上大大所言， 10/08 21:58
47F：→ knily: 台湾安规的部份也要个几年才会合，若只单纯的当个大数据码 10/08 21:58
48F：→ knily: 农，以数学背景与新鲜的肝在台湾是找得到工作的，但是想跨 10/08 21:58
49F：→ knily: 到分析时，就会被领域背景挡下来，上级或业务主管几棒子就 10/08 21:58
50F：→ knily: 把人打回码农界（此处指call lab) 10/08 21:58
51F：→ knily: lab 打错字, 是lib 10/08 22:12