各位板上大大好
小弟是后段国立科大资管硕即将毕业
因为一些私人原因是不用当兵
所以论文完成后准备开始找工作
目前程度：
大学学过JAVA
网页跟数据库也只有课堂学习过没实际做小专案
因为对Ml有兴趣
在硕阶段期间 都是自学ML相关
听过李宏毅老师的课
实作过他课程的作业
Keras的一些神经网络搭建也没舍问题
Kaggle只参加过一两次 排名都很烂
大部分的实作和论文都是跟影像辨识相关
最近看板上大大各式各样建议
非四大四中 也不是kaggle的佼佼者
数学方面 线代没学 统计学大学学过但也不熟
看完觉得自己很烂出去可能没人要？
目前都还在做ml各种模型实作
但看完板上很迷茫要往哪些方向学习怕找不到工作非常忧郁
我不清楚该横向发展拓别的领域
像是网页、App 自己做一些小专案增加作品集
还是去补数学 更深入研究Ml
又或者先去刷Leetcode打底
还请各位大大指教 谢谢
作者:
alihue (wanda wanda)
2021-03-10 21:06:00非顶尖的话还是从筹程式开发入门机会比较多 现在投ML的人是爆炸多 而且缺比开发少很多 很竞争
资管还是走PM吧 ML除非去参加竞赛有得名才有办法证明真的想写程式 我猜你的底子也不好 只能找公司先练功
作者:
shiauji (消極)
2021-03-10 22:16:00李”宏”毅, 字请打对
作者: manmay (书诚) 2021-03-10 22:23:00
数学是需要累积性 学不完的
作者:
testPtt (测试)
2021-03-10 23:13:00至少要有个ui强项来呈现ml 不要只会script或console
作者:
Morphee (千磨万击还坚劲)
2021-03-10 23:18:00稳死的吧 资工电机不说 一堆物理所数学所来玩
上面几篇ml缺面试文看一看就知道人家要什么样的能力了你都说线代没学过、kaggle只打过两次，跟别人说你会ML?!
都三月了 我建议把这些烦恼丢在脑后 好好大玩特玩没伴的赶快增加联谊次数
真正懂ML应该是可以推出ex BP 、GAN之类的原理，而不是import torch as tf tf.fit() 之类的就说自己是ML大师，这样真正懂数学原理的人来竞争的时候 完全就露馅了
楼上是不是没看过import pandas as np
import torch as tf 为什么这句我笑到爆炸
作者: superpandal 2021-03-11 20:23:00
感觉是测试 都很表层
作者:
hackfox (自家朘仔歪，嫌人尿桶漏)
2021-03-11 21:10:00不要再ML，每个研究生都在做ML，业界需求没那么大
作者: pig22022 (宏) 2021-03-12 01:22:00
我们家300个工程师大概只有10-20个researchers，给你参考
作者:
exthrash (Wherever I may roam)
2021-03-12 12:16:00import tensorflow as print
作者: bear1414 (story) 2021-03-14 23:29:00
ML的工作Kaggle只是一种衡量实力的标准 但不是绝对若要往研发和推进效能的话 有研究经验且发表更好若as data engineer, 实作和能看懂paper相对重要