[請益] 物理畢業想找機器學習的工作
各位前輩大家好
小弟是物理系出身
最近要退役了準備找工作,希望能獲得一些建議
先介紹一下背景:
1. 物理碩士,碩士論文為類神經網路的物理性質
論文主題是機器學習
但既然是物理所,研究所注重的自然跟資工所相去甚遠
目前修過andrew Ng的線上課程,以及上到一半的機器學習基石
基礎的機器學習常識還是有的
2. 程式能力
研究所主要使用MATLAB
雖然C也會使用,但只有跑模擬使用,寫法也比較不簡潔
PYTHON 只有拿tensorflow做過基礎練習,沒有實際用來解決過問題
想請教的問題:
大概要準備什麼知識爬過文大約有個底了
但對找職缺上有點徬徨
1. 職缺名稱:
請問"data scientist"這個工作職缺可以學到東西嗎?
自知自己的程式能力遠不及資工背景的人
因此"演算法工程師"之類的職稱應該是沒機會
我目前找工作,主要是找"機器學習工程師"這類的職缺
但是不知道data scientist是否能學到東西
還是說只是套套資料和使用幾個現成的套件,去當苦力而已?
怕資工會不會有類似"一日設備,終身設備"之類的情形出現?
還是可以試著應徵看看去練練功?
2. github的重要性?
看過一些文章說github很重要
但...目前可能沒時間搞一個起來
同時由於以前編寫的程式以解決自己問題為主 (ex: 跑模擬、控制儀器)
不然就是一些練習ML的code
這樣似乎沒有上傳的價值?
我是應該花時間整理以前寫過的code上傳github
或是乾脆放棄這件事情,多準備一些ML的知識呢?
3. RK是什麼?
找工作時有些職稱會寫RK 跟RD有什麼差別?
4. 還有什麼可以證明自己的事情可做?
目前主要以上ML課程的方式來提升自己
雖然可以幫助了解ML但是感覺對履歷的幫助不大
但是如果要做一個專題出來在沒有人指導的情況下又有點困難
是否有其他方法能增加自己履歷強度?
如上
很清楚台灣的ML機會不多
已經做好被洗臉的心理準備了
還是希望各位先進能給些建議
感謝!
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回應一下 程式部分主要弱點是在演算法等需要效率的地方
要用C跟python進行模擬是沒問題的
同時可能也是物理系比較不要求這方面的緣故
不過大概重複一些別人論文的東西是沒問題的這樣
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雖然對自己論文不算沒信心
但是由於研究方向是spiking neural network
目前基本沒有業界在使用因此有些擔心
同時出國找工作的門檻還滿高的
會朝這方面試試看
謝謝你的建議
另外請教一下data scientist 跟 data engineer具體差在哪呢?
我原先以為data scientist是單純苦力活
(因為有接到一些金融業的面試邀約,以為不用太專業也能做)
但看板友推文似乎不是如此?
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是的
不好意思 這邊表達不太好
我會調整我的心態
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