作者BBBB4 (B4)
看板Soft_Job
标题[请益] 做Data Science 要点的技能和顺序？
时间Tue Oct 24 22:28:06 2017
小弟四中数学系学硕，主修统计
自认R很熟，python 也稍有涉略
各种统计方法、机器学习、深度学习都还算熟
也做过几个产学合作专案
——
这阵子都在面试data science 相关职缺研替
在纯软面试时
除了问到一些对於资料的想法
还问更多演算法、时间复杂度的问题
结果答得七零八落的
但是在制造业和工研院就比较比较看重做过的专案
——
总之，原本以为自己读的科系和所学应该很适合这个行业
在面试的时候才被打醒的感觉
是不是应该资结演算法连同C/C++一起重学
还是有什麽技能应该再去加强的？
——
另外再偷渡一个问题
其实小弟比较想做服务业、软体业相关的资料分析
不过相较起来研替开相关职缺大多还是在工厂或是工研院
不然就是名额少少很竞争的软体业
这样的话去当三年的研替早早进入职场好
还是忍一年当替代役，空闲的时候自己练功呢？
——
谢谢各位不吝赐教了
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1F：→ MOONY135: 缺都满了 10/24 22:33
2F：推 ldkrsi: 纯软真DM的缺也少啊 很多都简报嘴炮缺 10/24 22:35
3F：推 kkmoon5566: 金融业啊 10/24 22:40
4F：推 lukelove: cs 10/24 22:43
5F：推 Morphee: 不太相信 熟是多熟 只要够强 一堆公司找 10/24 23:01
6F：推 drajan: Entrylevel缺越来越竞争，赶紧拿到高质量的业界经验最重要 10/24 23:02
7F：→ BBBB4: 熟不熟的确难评断，面试时被问到的问题都是结果导向，几乎 10/24 23:32
8F：→ BBBB4: 不问基於什麽理论或是性质使用什麽方法，也刚好没考我熟悉 10/24 23:32
9F：→ BBBB4: 的语言，所以实在很难知道我的程度到底到了他们的哪个程度 10/24 23:32
10F：→ BBBB4: 。 10/24 23:32
11F：→ BBBB4: 有朋友大学毕业去资策会上课，在旅游业还是媒体就能谈到4万 10/24 23:35
12F：→ BBBB4: 多，过一年就有近6万，这些也算是entry level 吗？还是这些 10/24 23:35
13F：→ BBBB4: 资历对於未来跳槽没帮助呢？ 10/24 23:35
14F：推 smallchocho: 面试是程度3分运气7分，多面试是不败真理 10/24 23:50
15F：推 wrt: 业界就是结果导向，问理论只有满足高学历的虚荣心而已。ML你 10/24 23:54
16F：→ wrt: 只要参数会tune好才真正可以帮到公司赚钱。就像台积从10nm到7 10/24 23:54
17F：→ wrt: nm也就是tune参数，其他理论paper就只有满足虚荣心好棒棒而已 10/24 23:54
18F：→ wrt: 。但有趣的是面试时主管会希望问一堆原理，那你要小心他可能 10/24 23:54
19F：→ wrt: 不是很务实的主管，未来工作可能会一直烦你一些不重要的东西 10/24 23:54
20F：推 sttagomantis: 都要刷题保险吧.. 有些面试官会认为那是基本功 10/25 00:58
21F：推 lukelove: 都还算熟要怎麽证明 有投论文或比赛拿牌吗 10/25 02:27
22F：→ b29308188: 原来ML只要会tune参数....真是大开眼界 10/25 07:37
23F：→ wrt: 欢迎赶快毕业後进入业界体会XD 10/25 08:27
24F：嘘 starcraftiii: 这篇大概是第2839284说自己对该领域很熟的 10/25 08:31
25F：推 sing10407: tsmc只是tune参数，三星都哭晕了 10/25 08:39
26F：→ yolasiku: 我也对R 被问到什麽 我都回R我不会 10/25 08:50
27F：推 wrt: 要进步，处理人的事情比处理理论的事情难上许多。要处理人的 10/25 08:51
28F：→ wrt: 事情就是要让上面心安跟信任，所以没一定理论基础很难达到这 10/25 08:51
29F：→ wrt: 样啦。还是那句话，大部分研究就是满足虚荣心。 10/25 08:51
30F：推 iiiii: 装熟魔人？！ 10/25 09:08
31F：推 lovdkkkk: 你答不好的部份的确是重点 总不能跑下去才知道要三个月 10/25 09:15
32F：→ lovdkkkk: 或者资料喂下去才发现记忆体会爆掉 10/25 09:16
33F：推 Wush978: 你在意的事情只是门槛，把那些知识补足了以後就过了 10/25 09:46
34F：→ Wush978: CS的相关技能，以Data Scientist来说不用点到太深 10/25 09:47
35F：→ Wush978: 毕竟CS能力超过门槛之後，对工作成效的帮助就不大了 10/25 09:47
36F：→ Wush978: 数学背景，去自修点演算法不难，演算法复杂度也不难 10/25 09:48
37F：→ leica13: 找工作的经验下来，Data Scientist 还是以点了一些统计 10/25 09:55
38F：→ leica13: 技能的 CS 人为优先，点一些 CS 的数学人比较不被重视。 10/25 09:56
39F：推 senjor: 因为一般职缺不会只让你作Data，还会要你写其他程式... 10/25 10:01
40F：→ senjor: 专门只处理Data Science的职缺其实没有想像中的好找。 10/25 10:02
41F：→ Argos: ML当然能只会tune 但台湾只会tune就够啦 XD 10/25 10:57
42F：→ Argos: 不 10/25 10:57
43F：推 b29308188: ML业界怎麽架data pipeline, feature engineering, 和10/25 13:41
44F：→ b29308188: 整个ML system的设计(feedback, 分散式的架构...) 都很10/25 13:41
45F：→ b29308188: 重要吧10/25 13:41
46F：→ stitchris: 台湾缺的是码农, data science所会的和programming还是10/25 14:16
47F：→ stitchris: 有差距, 去国外读个PhD吧10/25 14:16
48F：推 wwwc: 看到大部分研究是满足虚荣心 笑了10/25 20:03
49F：推 lldavuull: 把资料结构，演算法读熟10/25 21:19
50F：推 lldavuull: 最相关的科系是资料所，看资料所考科缺什麽就补什麽10/25 21:44
51F：→ jameszhan: 硕毕就敢说对dl熟 是要笑死人吗10/25 22:19
52F：推 Huffman: 没博班就谦虚一点10/25 22:23
那我更正一下，相较於资料结构跟演算法，这些统计、机器学习、深度学习的数学理论，相
对熟稔。不过如果大家还是认为这样不够谦虚，可以把我当作略懂，只是听过这些名词，再
给我些建议，谢谢
53F：→ rupcj8: 不过你应该要把公司和问什麽都讲清楚才知道是不是你的问题10/25 22:26
54F：→ rupcj8: 毕竟台湾真的要请做data science的大概也没几间认真的10/25 22:27
1.给定AB等长向量，A为连续变数，B为0/1，怎麽用最有效率的方法找到A中适合的切分点，并给予A新的0/1预测，使得与B对应的error rate最小，其时间复杂度为何？
2.在streaming data中，怎麽快速的岁时更新资料中的第90百分位数
我能确定这家是认真在做Data Science
55F：嘘 THEWORLDS: DS你会的那点屁东西根本没用 很熟? 叫你用最简单的语言10/25 23:43
您的DS是指Data science 还是Data Scientist?还有您说学什麽东西没屁用？想多了解，谢
谢
56F：→ THEWORLDS: 你这种被民间公司问倒的就去银行业养老比较实在10/25 23:44
就是被问倒才来板上问相关职务的各位应该怎麽准备比较好，谢谢
57F：→ THEWORLDS: 人家自动把东西给你你不用去写爬虫轻松太多10/25 23:45
58F：→ THEWORLDS: ds熟的话随便都能领8万以上 银行大概可开到6万10/25 23:45
59F：→ THEWORLDS: 这行比较特别 技术面试只要能过不管你学历多少都能进来10/25 23:46
60F：→ THEWORLDS: 相反的技术面试没过的基本上就10/25 23:46
61F：推 lukelove: 果然在这熟这个字不能用阿, 尤其血统不对的10/26 00:10
※ 编辑: BBBB4 (223.138.238.83), 10/26/2017 01:05:10
※ 编辑: BBBB4 (223.138.238.83), 10/26/2017 01:08:20
※ 编辑: BBBB4 (223.138.238.83), 10/26/2017 01:16:04
62F：推 hanshsu: 程式怎样叫过门槛啊?10/26 01:59
63F：推 swedrf0112: 可以试着找找 roc curve & youden index 搭配 search10/26 07:42
64F：→ swedrf0112: 演算法 应该能回答你的问题... 印象中 categorical/s10/26 07:42
65F：→ swedrf0112: urvival 课上应该有提...吧XD10/26 07:42
我们的categorical 和survival都在找分布找检定统计量，而且当时回答统计跟机器学习的方法，他就说不是要这个答案，单纯就是演算法
66F：推 lance8537: 果然掉出一堆凶宅 有自信错了吗？ 就你最屌？10/26 08:30
※ 编辑: BBBB4 (223.141.230.201), 10/26/2017 08:53:03
67F：→ robber1234: 研替要做好几年，慎选. 没有找到就乾脆当兵你会谢谢我 10/26 09:49
68F：推 qseft12345: 真的熟工具比较有用，台湾多得是熟工具再学点统计就 10/26 10:02
69F：→ qseft12345: 好，统计再强工具不熟在"这行"似乎没什麽用 10/26 10:02
70F：推 moondark: 你没有问题 有问题的是那些没有统计背景听不懂的面试者 10/26 15:15
71F：→ moondark: 换个场景比如说是生物统计类的工作 10/26 15:17
72F：→ moondark: 就变成反过来 变成只会演算法的人生不出东西被呛没贡献 10/26 15:18
73F：→ moondark: 只是这种工作会给有生物背景的人优先 没有领域知识不行 10/26 15:20
74F：推 moondark: 直接把资料科学那套丢到严谨假设的统计研究里就是死亡 10/26 15:23
75F：→ moondark: 稀疏资料有稀疏资料自己的玩法 10/26 15:25
76F：→ moondark: 结论就是你找错工作类别 别找程式设计师的工作 10/26 15:26
77F：→ moondark: 但你想找的工作缺领域知识在台面上很少很少几乎没有 10/26 15:27
78F：→ moondark: 也许可以考虑转行 找更重视数学的工作? 但这我不懂 10/26 15:28
79F：→ moondark: 请其他人补充 10/26 15:28
80F：推 lukelove: 签博 10/26 20:38
81F：推 clsmbstu: 借标题问个：如果是点了一些统计和一些CS的生医人呢... 10/27 14:37
82F：推 wxtn: 目前在公司看到 懂ML理论的人无法解决问题 陷入空转状态 10/27 21:58
83F：→ wxtn: 不禁开始思考真正有用的data science到底怎麽定义... 10/27 21:59
84F：推 fuvincent: 有些人不知道在凶什麽 10/27 23:35
85F：→ fuvincent: 原po加油，别理一些无聊人 10/27 23:35
86F：→ eesu: 路过 蛮好奇你指的熟DL数学理论是指？ 10/28 00:39
87F：→ prag222: 都产学合作了还来这问题?这边 纯资料分析的不多吧 霸歌 10/28 16:29
88F：→ prag222: 乾脆去数学版问不是比较快 进职场依样先从资料处理入手吧 10/28 16:30
89F：嘘 profiles: 现在这些资料科学家职缺，变成一堆不太会写程式的学生 10/28 20:24
90F：→ profiles: 的救赎 10/28 20:24
91F：→ THEWORLDS: 都没屁用，我指的是在你身上，有用不可能被刷掉 10/29 02:31
92F：→ THEWORLDS: 每次都面试这种自以为会很熟的屁孩真的蛮赌烂的 10/29 02:32
93F：→ THEWORLDS: 理论熟的人一大堆，做不出来就不要说你多熟，熟会做不 10/29 02:32
94F：→ THEWORLDS: 出来? 一堆挂cs外国毕业的考实做翻船的我见过不少 10/29 02:33
95F：→ THEWORLDS: 当然如果你是数学系的倒演算法公式的话我还免强可接受 10/29 02:33