Re: [心得] 資料科學家工作分享與 AI 產業觀察

看板Soft_Job作者 (嘻嘻莉亞)時間6年前 (2019/03/08 03:05), 6年前編輯推噓21(22推 1噓 54→)
留言77則, 26人參與, 最新討論串2/2 (看更多)
※ 引述《aacs0130 (嘻嘻莉亞)》之銘言： : === 先說結論 === : : 1. 非CS背景想轉職 AI => 念四大碩，主修 AI : : 2. 不想念碩士，想自學 : => 證明你比四大碩強 => 去社群給 Talk or Kaggle 比到前三 : 社群有 ML/DM Monday, Taipei.py, Py data 等等 : 有個聽眾覺得『哎唷不錯喔』，機會就來了 : : 3. 已經是資工碩了 : => 去社群給 Talk or 發top conference paper ex: AAAI, NAACL : : 推 Transfat: 轉職又非即戰力，是不是沒希望了 03/07 17:03 : 推 ckp4131025: 大家都只要即戰力，市場當然很缺senior囉 03/07 17:33 : 老實說我覺得這是台灣 AI 圈的困境 : 一來 AI 圈也才紅5年，Sr. 本來就不多 : 二來 很多 Sr. 都跑去美國了 : 三來 Jr. 沒人帶也沒有自學能力就不能變Sr.，只會變成Super Junior : 四來 老闆都希望Sr. 免費加班帶Jr. 還要加班做專案 無法訓練Sr. 可能是台灣的困境了 一群 Junior 一起學習就像 unsupervised learning 有Sr.帶的Jr. 就像 supervised learning F-score起跑點就差20% unsupervised learning 很難強過 supervised learning Sr. 必須要能帶人，帶team，什麼 data 都能做 Jr. 通常都需要定義明確的問題跟目標 但是 real data 常常都沒有問題也沒有目標 客戶根本不知道他想要什麼 客戶：幫我做一個有AI的東西 DS：什麼有AI的東西？ 客戶：這是你的專業吧 DS: 你有什麼data？ 客戶：我就是找你來告訴我的 DS: 你要什麼？ 客戶：幫我做一個有AI的東西 ============ Jr. DS：沒有問題也沒有目標怎麼做？ Sr. DS：Time => Day, Week, Month, Year, Weekday, Weekend, .... ==>> A 跟 C 組，F 跟 K 組 ==>> 喔！這是吃的 or 擦的 or 用的 Jr. DS：為什麼你知道怎麼做？ Sr. DS：這就是資料科學家的直覺...呃...經驗... : 推 LinuxKernel: 要開示一下哪些是假AI新創嗎 03/07 17:49 你可以看該公司的網頁 成立兩年卻沒有亮眼產品或賺錢的可能有問題 也可以看該公司員工的LinkedIn 如果語焉不詳，寫得很怪的，充滿Super Junior的也很雷 還有 Head Hunter 推薦的80%都很雷 AI圈中黑掉的公司最愛找hunter : 推 vn509942: 這幾年很多金主對AI題材有莫名的期待 03/08 01:40 菜市場阿嬤愛 AI，客戶愛， 金主愛，老闆最愛 有遇過一些客戶拿了一堆data來 不要省錢，不要加速，不要找商業邏輯 搞了半天客戶就是要"AI" 我就是要用 data 做出有 AI 的東西 然後簽字 畫押 領錢 然後客戶就放新聞稿說他們的產品有AI，是AI概念股 客戶滿意，老闆滿意，大家發大財 -- Q:為什麼aacs叫小西呢?? A:1.因為aacs的英文名字叫Cicilia Segeliin 2.因為西是最好寫的C 3.西是由一條拋物線+一組雙曲線+一個橢圓組成的 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 123.193.91.113 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1551985534.A.9E5.html ※ 編輯: aacs0130 (123.193.91.113), 03/08/2019 03:07:36
推
03/08 07:42, 6年前 , 1F
你那是客戶還是chatbot
03/08 07:42, 1F
是真人客戶
→
03/08 08:11, 6年前 , 2F
感覺有些接案也很像啊
03/08 08:11, 2F
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03/08 08:25, 6年前 , 3F
基本上都是這樣，客戶任務都是要靠自己兜出來，主管或是
03/08 08:25, 3F
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03/08 08:25, 6年前 , 4F
客戶還會都這個有莫名的幻想，覺得DL訓練出來的東西應
03/08 08:25, 4F
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03/08 08:25, 6年前 , 5F
該跟天網一樣強大。
03/08 08:25, 5F
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03/08 08:29, 6年前 , 6F
然後主管期待過後就是失望，最後開始說ML,DL不work
03/08 08:29, 6F
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03/08 09:10, 6年前 , 7F
unsupervised 跟 supervised類比?
03/08 09:10, 7F
有人帶：learn from expert 沒人帶：learn yourself
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03/08 10:22, 6年前 , 8F
現實世界就是 unsupervised 遠多於 supervised
03/08 10:22, 8F
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03/08 10:24, 6年前 , 9F
資料那麼多根本標不完..
03/08 10:24, 9F
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03/08 11:15, 6年前 , 10F
對呀，現實世界Unsupervised 超多
03/08 11:15, 10F
※ 編輯: aacs0130 (123.193.91.113), 03/08/2019 11:16:44
推
03/08 12:43, 6年前 , 11F
接案的工作都是會遇到天兵客戶
03/08 12:43, 11F
推
03/08 12:43, 6年前 , 12F
還好我的工作只是用Ai來解決一些issue而已，好的Ai產品
03/08 12:43, 12F
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03/08 12:43, 6年前 , 13F
的門檻真的太高了
03/08 12:43, 13F
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03/08 12:52, 6年前 , 14F
我還以為這種對話只會出現在設計業...沒想到
03/08 12:52, 14F
我設計業的朋友也說我們缺PM，但新創都要自己兼PM, Sales
推
03/08 14:09, 6年前 , 15F
感覺這位大神學長/姊，對客戶有著滿滿der怨念wwwwww
03/08 14:09, 15F
推
03/08 14:35, 6年前 , 16F
這個就是台灣沒管理觀念的問題了，各行各業都有這狀況
03/08 14:35, 16F
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03/08 14:37, 6年前 , 17F
小公司就很喜歡用低薪請一堆外行人瞎搞，結果就比大學
03/08 14:37, 17F
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03/08 14:37, 6年前 , 18F
生作業還差
03/08 14:37, 18F
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03/08 14:39, 6年前 , 19F
不專業的人為了搶功就一直鬥，只好花大部分時間在處理
03/08 14:39, 19F
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03/08 14:39, 6年前 , 20F
人問題，變成台灣職場很難學到東西
03/08 14:39, 20F
對呀，我也覺得很可惜
推
03/08 14:41, 6年前 , 21F
接案公司？
03/08 14:41, 21F
我不是做接案的...吧... 但是資料科學家必須要跟客戶 / user溝通 每個案子的資料 / user都不同 這是一點也不性感的資料科學家日常...
推
03/08 15:47, 6年前 , 22F
推little大的論點，這的確是在鬼島各行業都會發生的
03/08 15:47, 22F
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03/08 15:48, 6年前 , 23F
問題，所以其實Junior進來後，也要多觀察Senior與
03/08 15:48, 23F
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03/08 15:48, 6年前 , 24F
Team Leader 的政治鬥爭能力XDDD
03/08 15:48, 24F
所以沒有Senior 可以學就會變成 Super Junior XDDD 跟Super Junior 學就會成為自己討厭的大人.... ※ 編輯: aacs0130 (1.163.177.235), 03/08/2019 16:48:45
推
03/08 16:58, 6年前 , 25F
唉!說到這個我也是很痛心,也許我也就是大家所謂的
03/08 16:58, 25F
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03/08 16:59, 6年前 , 26F
super junior,但我根本就不想這樣,我也想變成senior
03/08 16:59, 26F
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03/08 17:00, 6年前 , 27F
但又進不到好的公司,只能在沒制度的公司一直待,然後還
03/08 17:00, 27F
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03/08 17:01, 6年前 , 28F
是學不到東西,眼睜睜的看著我的年紀老去
03/08 17:01, 28F
我也覺得自己是 super junior， 我也往上看不到更資深的DS role model 所以都自學...一起加油 ※ 編輯: aacs0130 (1.163.177.235), 03/08/2019 17:05:30
推
03/08 17:12, 6年前 , 29F
我現在不敢自學了,決定要去進修,學真正的方法
03/08 17:12, 29F
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03/08 17:13, 6年前 , 30F
有結果的話,我也來版上發一篇心得文
03/08 17:13, 30F
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03/08 17:15, 6年前 , 31F
這是我唯一能同時增強數學,英文,工程的方法了
03/08 17:15, 31F
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03/08 17:18, 6年前 , 32F
自己學,只能學到API這類的皮毛,但理論思維學不到
03/08 17:18, 32F
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03/08 17:37, 6年前 , 33F
....越講我也越傷心
03/08 17:37, 33F
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03/08 18:55, 6年前 , 34F
幹嘛要執著於ai？即將要泡沫的東西
03/08 18:55, 34F
推
03/08 19:01, 6年前 , 35F
不認同你的類比 人不是機器 比得就是誰的學習跟思維方式
03/08 19:01, 35F
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03/08 19:01, 6年前 , 36F
強大 自比為機器 很怪
03/08 19:01, 36F
推
03/08 19:18, 6年前 , 37F
為什麼自學沒辦法學理論
03/08 19:18, 37F
推
03/08 19:22, 6年前 , 38F
想請教大大，不知您對金融業做AI的看法如何呢？謝謝
03/08 19:22, 38F
推
03/08 19:56, 6年前 , 39F
自學如果要學理論 大概就是學一學 打掉重來N次後
03/08 19:56, 39F
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03/08 19:56, 6年前 , 40F
才會懂
03/08 19:56, 40F
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03/08 20:23, 6年前 , 41F
自學當然可以學理論。比較難自學就是{{直覺跟經驗}}
03/08 20:23, 41F
推
03/08 20:32, 6年前 , 42F
因為自學的話,沒有人來糾正你,打個比方吧,有修過DB的人
03/08 20:32, 42F
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03/08 20:33, 6年前 , 43F
一定都知道正規化,但是很多業界非本科的人用了10年DB
03/08 20:33, 43F
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03/08 20:34, 6年前 , 44F
,還是不知道正規化,表就靠自己感覺開,覺得反正可以跑
03/08 20:34, 44F
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03/08 20:35, 6年前 , 45F
就好,在這種情況下,我還真不敢說這10年的老鳥有比本科
03/08 20:35, 45F
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03/08 20:35, 6年前 , 46F
大學生懂DB
03/08 20:35, 46F
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03/08 20:37, 6年前 , 47F
現在也是滿街的人在"自學"大數據或AI,懂的人有幾個?
03/08 20:37, 47F
推
03/08 20:43, 6年前 , 48F
自學理論可以，雖然基礎都有學過，但一堆新的model也只
03/08 20:43, 48F
→
03/08 20:43, 6年前 , 49F
能自學。而且這個行業的理論目前一直都在更新，幾年前
03/08 20:43, 49F
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03/08 20:43, 6年前 , 50F
跟幾年後的紅的模型都不一樣。我念書那個年代HMM做時序
03/08 20:43, 50F
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03/08 20:43, 6年前 , 51F
建模，分類用SVM就超屌了，那個時候NN還被我們教授說是g
03/08 20:43, 51F
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03/08 20:43, 6年前 , 52F
arbage，現在看到教授的專業上掛了類神經網路。
03/08 20:43, 52F
推
03/08 21:16, 6年前 , 53F
樓上+1 我也是學生時代NN被說是死掉的領域XDDD
03/08 21:16, 53F
→
03/08 22:21, 6年前 , 54F
所以NN是起死回生，還是死灰復燃?wwww
03/08 22:21, 54F
推
03/08 22:33, 6年前 , 55F
被谷歌吵紅的，當然google沒有hiton或是goodfellow這些
03/08 22:33, 55F
→
03/08 22:33, 6年前 , 56F
大神也沒辦法火起來
03/08 22:33, 56F
推
03/08 23:05, 6年前 , 57F
所以如果要在這行走得遠，就只能先從熱門領域加減賺
03/08 23:05, 57F
→
03/08 23:06, 6年前 , 58F
然後往更冷門的領域鑽研，期待哪天自己的領域能夠火XD
03/08 23:06, 58F
推
03/08 23:12, 6年前 , 59F
以前我老闆也都說NN不就是個Nonlinear Model
03/08 23:12, 59F
→
03/09 00:52, 6年前 , 60F
NN到現在，都不是萬用阿，怎麼說得好像NN是唯一解了。
03/09 00:52, 60F
→
03/09 03:10, 6年前 , 61F
NN是因為有GPU，硬體升級才死灰復燃，現在紅的是DNN
03/09 03:10, 61F
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03/09 03:11, 6年前 , 62F
很多教授以前嘲笑NN，現在改說自己20年前就做NN了
03/09 03:11, 62F
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03/09 03:11, 6年前 , 63F
但是紅的是DNN = Deep Learning<不是NN
03/09 03:11, 63F
→
03/09 09:10, 6年前 , 64F
DNN也不是唯一解阿，現實工作，除非你做CV, 或是外行半調
03/09 09:10, 64F
→
03/09 09:10, 6年前 , 65F
子，哪來一開始就硬套任何DNN 架構。
03/09 09:10, 65F
→
03/09 09:14, 6年前 , 66F
現在一堆課程，尤其是速成班，一上來就天花亂墜的cnn,rnn,
03/09 09:14, 66F
→
03/09 09:14, 6年前 , 67F
tensorflow… 在實際工作有好處，也有很多負面壞處。太多
03/09 09:14, 67F
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03/09 09:14, 6年前 , 68F
時候硬套模型不能解決現實問題。
03/09 09:14, 68F
推
03/09 10:38, 6年前 , 69F
我想業界應該不少老闆被洗腦以為用DNN就變成超級賽亞人
03/09 10:38, 69F
→
03/09 10:40, 6年前 , 70F
以前我去金融業面試 面試官說的好像用上DNN就屌打巴菲特
03/09 10:40, 70F
→
03/09 10:41, 6年前 , 71F
當我說出實話 對方好像就覺得你太嫩了先去練練再來吧
03/09 10:41, 71F
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03/09 10:45, 6年前 , 72F
看到原po的文 我才能理解原來對方要的是Super Junior
03/09 10:45, 72F
→
03/09 12:00, 6年前 , 73F
對呀，大部分業界的問題不需要DNN
03/09 12:00, 73F
→
03/11 20:48, 6年前 , 74F
推現實
03/11 20:48, 74F
噓
03/13 10:55, 6年前 , 75F
模型都是假的 以後會泡沫
03/13 10:55, 75F
推
03/16 14:14, 6年前 , 76F
一堆jr DS 彼此train起來至少慢有人帶的狀況3倍
03/16 14:14, 76F
推
03/11 23:52, , 77F
super junior 同感 ...
03/11 23:52, 77F
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