大家好
由于身边周遭没有人在AI领域工作
想来此请示众神们关于Data scientist vs computer vision
小弟现在有机会能够加入半导体的BIG DATA团队
就我所了解，此职位应该是要熟悉Hadoop Spark等大数据框架
算法主要着眼于SVM TREE 等比较成熟的机器学习技法
但本身对于电脑视觉的领域还是比较有兴趣
如影像分割、影像追踪，能接触到目前最新颖的技术
算法也是deep learning在发展的重点
由于个人觉得走电脑视觉对于未来的发展有更多的可能性
所以犹豫是否要走BIG DATA这块，还是其实BIG DATA的发展性也很多样呢?
若现在选择BIG DATA，未来经历是否能带入电脑视觉呢?
先谢谢众神们的回复了!
作者:
ggggggh (ggggggh)
2019-08-10 21:15:00台积电？
作者:
amiru3 (To Be A XXXX)
2019-08-10 21:31:00哪间呢？
作者:
jumber (bug)
2019-08-10 23:21:00选大公司钱多的
完全不太一样喔 要转回去 相关性也不高 建议考虑一下如果是GG的话, CV大概就认defect的样子 大资料相关部门则做网络安全资料、良率分析、机台参数调整之类的基本上两者相关性非常低....还有一些部门号称做big data的.... 就更惨了 不多说了
作者:
dslite (呼呼)
2019-08-11 00:29:00五楼彦州中评委
作者:
Morphee (千磨万击还坚劲)
2019-08-11 02:40:00选Big Dick
作者: Rayyh 2019-08-11 03:00:00
选big deep pay
作者:
Griever (我跌倒所以我学会走路)
2019-08-11 05:49:00选CV然后有BD相关的
作者:
raydo ( )
2019-08-11 08:57:00如果是 IT 的单位应该是架系统让user 用 ML 的算法跟做 CV 应用差很多
作者:
exeex (执行档EX)
2019-08-11 11:34:00应该不太行... 差太多 目前DL没在用sparkspark就一般ML吧 就你说的SVM random forestDL是吃gpu spark要跑GPU任务 成熟应该还要个几年ㄅ就二选一吧 不需要思考选A可以跳B这种问题
作者:
DrTech (竹科管理处网军研发人员)
2019-08-11 13:16:00大家建立模型前，都不需要用spark 做数据处理？大概是台湾产业都是 CV 吧。 或是做玩具居多。
可以去骗吃骗喝的鬼岛公司或大部门里待着,爽爽赚5年再溜
一般业界找人，大数据=IT/MIS，而CV=AOI，但觉得大部份应该都只是拿现成的东西在玩。一下子两个都要做的，要看一下是不是真的懂，跟真的投资源下来做，要不然玩票性质居多