[請益] 只碰過ml/dl 要如何跨出去

看板Soft_Job作者 (班班)時間5年前 (2018/12/06 23:52), 5年前編輯推噓20(20推 0噓 30→)
留言50則, 19人參與, 5年前最新討論串1/1
各位年薪300萬前輩大家好 小弟今年26，四大ee非純血，多益550，目前年資剛滿1年軟體rd，月薪約46k。 在研究所和目前工作只有接觸machine learning , deep learning , data mining， 程式語言會c++/python 。 看到板上很多前輩都想往ml/dl/data mining 領域跨， 或許多技術盲目遵從dl, 但對小弟來說這領域是個賭注， 且小弟也沒其他領域專業技能， 小弟想問如果是要往外跨可以往哪個領域延伸? 或是有什麼除了大數據、影像處理外還有什麼其他學習方向可以提升自己？ 麻煩前輩不吝賜教感激不盡!!! ----- Sent from JPTT on my Samsung SM-A810YZ. -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 27.246.104.195 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1544111559.A.414.html
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12/07 00:34, 5年前 , 1F
選對產業，認真了解該產業的數據如何用機器學習產生加值。
12/07 00:34, 1F
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12/07 00:34, 5年前 , 2F
會比拼命去玩機器學習工具有用。
12/07 00:34, 2F
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12/07 00:44, 5年前 , 3F
不建議什麼都學，但是都不深入。
12/07 00:44, 3F
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12/07 00:51, 5年前 , 4F
不建議跨一堆淺層的學習知識，建議結合目前產業深度學習經
12/07 00:51, 4F
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12/07 00:51, 5年前 , 5F
驗。
12/07 00:51, 5F
感謝前輩建議
推
12/07 01:10, 5年前 , 6F
了解產業的business model 是否能賺錢再投入
12/07 01:10, 6F
推
12/07 03:14, 5年前 , 7F
看太不懂你第二段前後的因果關係
12/07 03:14, 7F
其實只是覺得ml/dl逐漸泡沫化 有點害怕未來突然要轉換跑道 不如現在就開始起步
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12/07 03:16, 5年前 , 8F
然後四大550也太低了一點
12/07 03:16, 8F
※ 編輯: a0916665106 (27.246.104.195), 12/07/2018 07:25:43 ※ 編輯: a0916665106 (27.246.104.195), 12/07/2018 07:26:19
推
12/07 08:40, 5年前 , 9F
C++ 和python多練熟一點 比如C++有一堆框架函式庫 Qt bo
12/07 08:40, 9F
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12/07 08:40, 5年前 , 10F
ost STL 或是學一下平行處理 夠你學個兩三年
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推
12/07 09:07, 5年前 , 11F
Advanced Linux Programing, Effective C++, Effective
12/07 09:07, 11F
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12/07 09:07, 5年前 , 12F
more C++, Design pattern大概又會花你兩三年讀完
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推
12/07 09:13, 5年前 , 13F
想跳槽的話 就刷leetcode 邊上班邊刷題大概又花一年
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推
12/07 11:27, 5年前 , 14F
目的很重要，如果是要讓找工作機會變多，可參考以上幾樓建
12/07 11:27, 14F
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12/07 11:27, 5年前 , 15F
議。如果是要薪水提高，深耕一個產業的實務
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推
12/07 11:37, 5年前 , 16F
好奇你逐漸泡沫化的感覺是哪來的 我反而是遇到越來越多
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12/07 11:37, 5年前 , 17F
客戶想導AI
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推
12/07 11:39, 5年前 , 18F
所以我就很好奇 一直喊AI泡沫化的 到底有多少是真正在
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12/07 11:39, 5年前 , 19F
做AI的
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報歉說泡沫化有點過頭 但在阿發夠zero後好像也沒什麼大躍進了 有點擔心
推
12/07 12:28, 5年前 , 20F
看你想走data scientist, data analytics 還是data engi
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12/07 12:28, 5年前 , 21F
neer ，這三者看重的技能不太一樣，可以從各大國內外求
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12/07 12:28, 5年前 , 22F
職網站歸納出一必備的技術，再從中去加強
12/07 12:28, 22F
感謝前輩們建議 真的受益良多 感恩 ※ 編輯: a0916665106 (27.246.104.195), 12/07/2018 20:13:31 ※ 編輯: a0916665106 (27.246.104.195), 12/07/2018 20:21:53
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12/07 22:56, 5年前 , 23F
英文 + 刷題, 四大碩這個不好反而是扣分
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推
12/07 22:59, 5年前 , 24F
英文
12/07 22:59, 24F
推
12/07 23:17, 5年前 , 25F
英文吧！看得懂 stackoverflow 再說
12/07 23:17, 25F
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12/07 23:18, 5年前 , 26F
某HR跟我說台大碩平均多益700，所以你要加油喔
12/07 23:18, 26F
推
12/08 00:10, 5年前 , 27F
沒在看文獻就別胡扯吧
12/08 00:10, 27F
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12/08 00:47, 5年前 , 28F
加強英文吧 成大大學部畢業標準要多益750 給你參考
12/08 00:47, 28F
推
12/08 02:48, 5年前 , 29F
阿發夠也是幾十年的技術累積才把這麼好的結果呈現在世
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12/08 02:48, 5年前 , 30F
人眼前
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12/08 02:49, 5年前 , 31F
然後阿發狗發表到現在也不過三年 是要有多大的躍進？
12/08 02:49, 31F
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12/08 10:10, 5年前 , 32F
你的ml是看新聞學的嗎
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推
12/09 02:49, 5年前 , 33F
感覺是你在的公司讓你看不到前景？ 不然應該不用上來
12/09 02:49, 33F
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12/09 02:49, 5年前 , 34F
找方向？
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推
12/09 10:40, 5年前 , 35F
阿發狗這幾天才有新突破 每天突破都很多 你不知道而已
12/09 10:40, 35F
推
12/09 13:18, 5年前 , 36F
這如果是你唯一擅長的領域, 應該想辦法變頂尖, 最不到這點
12/09 13:18, 36F
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12/09 13:19, 5年前 , 37F
轉甚麼都一樣.
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推
12/11 08:55, 5年前 , 38F
英文QQ
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12/11 22:45, 5年前 , 39F
alpha go zero之後沒東西？
12/11 22:45, 39F
推
12/12 08:26, 5年前 , 40F
還在多益 都直接英文面試了 誰問你多益幾分
12/12 08:26, 40F
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12/12 08:27, 5年前 , 41F
我面過全程英文面試的 從來沒問過這種東西
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12/12 08:27, 5年前 , 42F
一開始phone screen就直接英文問答了
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12/12 08:28, 5年前 , 43F
onsite跟本地和外國工程師一起視訊
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12/12 08:29, 5年前 , 44F
因為這就是平常他們工作的樣子 所以問多益幾分是要幹嘛
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12/12 08:30, 5年前 , 45F
考試就只是考試 不要聽一些只會念書的書呆子亂鬼扯
12/12 08:30, 45F
推
12/14 21:27, 5年前 , 46F
可是多益550通常也講不太好吧，我700多講的也跟屎一
12/14 21:27, 46F
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12/14 21:27, 5年前 , 47F
樣
12/14 21:27, 47F
推
12/27 09:32, 5年前 , 48F
說盲從dl其實我不太同意 還是有公司在套模型之前會很嚴
12/27 09:32, 48F
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12/27 09:32, 5年前 , 49F
格的驗證文獻跟模型output的xd
12/27 09:32, 49F
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12/27 09:32, 5年前 , 50F
而且事實就是dl做比較好 不然也不會大家都用xd
12/27 09:32, 50F
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