Re: [問題] 想走Big Data的選系困擾

看板studyabroad作者bboy0720 (D3理財週報)時間11年前 (2015/02/02 00:56)推噓4(4推 0噓 10→)

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※ 引述《branburg (瑞士捲)》之銘言： : 回原PO及版眾所討論的Big Data，甚至轉至會計與精算問題， : 自己剛好都略有涉略，也稍會一些程式語言、統計及會計精算， : 就用自己理解部分來做個回應。 : 關於Data Mining及Business Analyst是屬於Data Science的集合內， : 當然Big Data也是屬於Data Science的範疇，想學藝不精的講一下Big Data，大學念MIS，碩班念Finance，過程修了一些Computer Science + Mathematisc Statistics 為了要修好Finance，最近開始學Machine Learning 不過由於對每個細節都沒有太專精，板上太多前輩，如果我有講錯也請直接糾正我 Big Data應該是MIS給出來的新名詞， MIS常做的事情是把一項利用到資訊科技於商業的模式給重新定義比如過去所見到的Web 2.0, Clound Computing 改變的並不完全是技術本身 (所以一堆人覺得舊瓶新裝，比如Grid Computing->Cloud computing) 因為這其中涉及到的是關於商業模式的建立，就像看到的SaaS PaaS IaaS各式服務，因此說他是個新東西不為過。 Big Data是類似的趨勢，過去其實在OR就大量利用Data Mining在做目前Big Data在做的許多事情 (參考課程：Coursera JHU Data Sciense Program) 蠻多科系利用OR+Statistics建立新的Data Science Program (比如NYU/Berkeley/CBS) 至於Big Data本身CS的Machine Learning也慢慢扮演蠻重要的角色，從過去的類神經網路演變而來 (參考課程：Coursera Stanford Machine Learning) 回到你的問題如果想要做Big Data要選CS還是Statistics 我會建議Statistics 因為我自己認為在這門科學上 Statistics是核心，從機率論 MPT Regression Timesereis 先學各項模型建立的根本概念 (參考書籍：統計改變了世界) 建立在這些基礎上，可以開始去走各種抓資料Pattern的方式多變量分析，Machine Learning 對分析後的結果下適合的推論支援決策，(Ms in Business Analytic) 以Data Science為前提如果選一個的話，我會選Statistics CS走天下的同時，Statistics也一樣走天下更重要的是我覺得，如果操作Data Science的工具，缺少統計的底，做起事來somehow像是收銀機操作員，知道怎麼跑出數字，缺少深厚的內功可以的話，Minor in CS 可以學習到足夠支持資料科學應用的技能相輔相成的兩樣工具，學習端看你想要如何支持你解決想解決的問題，沒有必要太過去遷就人為劃分的領域 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.81.100.240 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/studyabroad/M.1422809814.A.D3A.html

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bmka

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bmka

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推

drajan

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