楼主:
BBBB4 (B4)
2017-10-24 22:28:06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
除了问到一些对于资料的想法
还问更多算法、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
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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
是不是应该资结算法连同C/C++一起重学
还是有什么技能应该再去加强的？
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另外再偷渡一个问题
其实小弟比较想做服务业、软件业相关的资料分析
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件业
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？
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谢谢各位不吝赐教了
作者:
ldkrsi (衰神)
2017-10-24 22:35:00纯软真DM的缺也少啊 很多都简报嘴砲缺
作者:
Morphee (千磨万击还坚劲)
2017-10-24 23:01:00不太相信 熟是多熟 只要够强 一堆公司找
作者:
drajan (EasoN)
2017-10-24 23:02:00Entrylevel缺越来越竞争，赶紧拿到高质量的业界经验最重要
楼主: BBBB4 (B4) 2017-10-24 23:32:00
熟不熟的确难评断，面试时被问到的问题都是结果导向，几乎不问基于什么理论或是性质使用什么方法，也刚好没考我熟悉的语言，所以实在很难知道我的程度到底到了他们的哪个程度。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4万多，过一年就有近6万，这些也算是entry level 吗？还是这些资历对于未来跳槽没帮助呢？
作者:
wrt (一片小蛋糕)
2017-10-24 23:54:00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7nm也就是tune参数，其他理论paper就只有满足虚荣心好棒棒而已。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
作者:
wrt (一片小蛋糕)
2017-10-25 08:27:00欢迎赶快毕业后进入业界体会XD
作者: yolasiku (我的绿卡能吃吗) 2017-10-25 08:50:00
我也对R 被问到什么 我都回R我不会
作者:
wrt (一片小蛋糕)
2017-10-25 08:51:00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样啦。还是那句话，大部分研究就是满足虚荣心。
作者:
iiiii (I take 5)
2017-10-25 09:08:00装熟魔人？！
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或者资料喂下去才发现内存会爆掉
作者:
Wush978 (拒看低质媒体)
2017-10-25 09:46:00你在意的事情只是门槛，把那些知识补足了以后就过了CS的相关技能，以Data Scientist来说不用点到太深毕竟CS能力超过门槛之后，对工作成效的帮助就不大了数学背景，去自修点算法不难，算法复杂度也不难
作者: leica13 (Tri) 2017-10-25 09:55:00
找工作的经验下来，Data Scientist 还是以点了一些统计技能的 CS 人为优先，点一些 CS 的数学人比较不被重视。
作者:
senjor (哞哞)
2017-10-25 10:01:00因为一般职缺不会只让你作Data，还会要你写其他程式...专门只处理Data Science的职缺其实没有想像中的好找。
作者:
Argos (Big doge is watching u)
2017-10-25 10:57:00ML当然能只会tune 但台湾只会tune就够啦 XD不
ML业界怎么架data pipeline, feature engineering, 和整个ML system的设计(feedback, 分布式的架构...) 都很重要吧
台湾缺的是码农, data science所会的和programming还是有差距, 去国外读个PhD吧
作者:
wwwc (...... )
2017-10-25 20:03:00看到大部分研究是满足虚荣心 笑了
把资料结构，算法读熟最相关的科系是资料所，看资料所考科缺什么就补什么
作者:
Huffman (HuffmanAlgorithm)
2017-10-25 22:23:00没博班就谦虚一点
作者:
rupcj8 (唉呀)
2017-10-25 22:26:00不过你应该要把公司和问什么都讲清楚才知道是不是你的问题毕竟台湾真的要请做data science的大概也没几间认真的
DS妳会的那点屁东西根本没用 很熟? 叫你用最简单的语言PYTHONE写只可以爬动态网页的爬虫我看妳就gg了学人家ds你这种被民间公司问倒的就去银行业养老比较实在人家自动把东西给你妳不用去写爬虫轻松太多ds熟的话随便都能领8万以上 银行大概可开到6万这行比较特别 技术面试只要能过不管你学历多少都能进来相反的技术面试没过的基本上就
作者:
hanshsu (小肉呆)
2017-10-26 01:59:00程式怎样叫过门槛啊?
可以试着找找 roc curve & youden index 搭配 search算法 应该能回答你的问题... 印象中 categorical/survival 课上应该有提...吧XD
研替要做好几年，慎选. 没有找到就干脆当兵你会谢谢我
作者: qseft12345 (小捷) 2017-10-26 10:02:00
真的熟工具比较有用，台湾多得是熟工具再学点统计就好，统计再强工具不熟在"这行"似乎没什么用
作者:
moondark (分析与解说)
2017-10-26 15:15:00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换个场景比如说是生物统计类的工作就变成反过来 变成只会算法的人生不出东西被呛没贡献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稀疏资料有稀疏资料自己的玩法结论就是你找错工作类别 别找程式设计师的工作但你想找的工作缺领域知识在台面上很少很少几乎没有也许可以考虑转行 找更重视数学的工作? 但这我不懂请其他人补充
借标题问个：如果是点了一些统计和一些CS的生医人呢...
作者:
wxtn (不一样的声音)
2017-10-27 21:58:00目前在公司看到 懂ML理论的人无法解决问题 陷入空转状态不禁开始思考真正有用的data science到底怎么定义...
作者: fuvincent (necky) 2017-10-27 23:35:00
有些人不知道在凶什么原po加油，别理一些无聊人
作者:
eesu (鲁肥宅我本人)
2017-10-28 00:39:00路过 蛮好奇你指的熟DL数学理论是指？
作者:
prag222 (prag)
2017-10-28 16:29:00都产学合作了还来这问题?这边 纯资料分析的不多吧 霸歌干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
作者: profiles (pforileS) 2017-10-28 20:24:00
现在这些资料科学家职缺，变成一堆不太会写程式的学生的救赎
都没屁用，我指的是在妳身上，有用不可能被刷掉每次都面试这种自以为会很熟的屁孩真的蛮赌烂的理论熟的人一大堆，做不出来就不要说妳多熟，熟会做不出来? 一堆挂cs外国毕业的考实做翻船的我见过不少当然如果你是数学系的倒算法公式的话我还免强可接受