作者查詢 / Wush978

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作者 Wush978 在 PTT [ Soft_Job ] 看板的留言(推文), 共260則

限定看板：Soft_Job

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[技術]別老扯什麼Hadoop了，你的數據根本不夠大

[ Soft_Job ]21 留言, 推噓總分: +4

作者: Lordaeron - 發表於 2013/09/18 12:13(10年前)

10^F推Wush978:推連結的文章，但是不推L的評論09/18 19:16

[請益] 想走DataMining這條路~請問該如何走

[ Soft_Job ]16 留言, 推噓總分: +7

作者: gn01838335 - 發表於 2013/09/02 17:42(10年前)

10^F推Wush978:數理統計可看可不看吧，看你要不要Hack方法...09/03 00:28

Fw: [討論] 你是否往往為了得到這份工作而選擇了一家

[ Soft_Job ]10 留言, 推噓總分: +6

作者: yihan1028 - 發表於 2013/08/24 23:04(10年前)

1^F→Wush978:很好奇，是只有我會把「」顯示成4 和5 嘛?08/24 23:12

[閒聊] PHP程式設計師的下一步

[ Soft_Job ]19 留言, 推噓總分: +4

作者: Fallen - 發表於 2013/08/21 22:52(10年前)

10^F推Wush978:現在學習資源很多了, coursera上有很多08/22 00:07

11^F→Wush978:去挑一些如資安、大型專案管理，或是資料分析等課程來加值08/22 00:08

12^F→Wush978:自己吧08/22 00:08

Re: [請益] 數學系轉程設

[ Soft_Job ]45 留言, 推噓總分: +12

作者: isnoneval - 發表於 2013/08/18 21:00(10年前)

8^F推Wush978:數學的話，推R 語言，最近也有起飛的跡象08/17 21:54

[請益] 數學系轉程設

[ Soft_Job ]103 留言, 推噓總分: +33

作者: stmilk - 發表於 2013/08/17 12:49(10年前)

24^F推Wush978:數學的話，推R 語言，最近也有起飛的跡象08/17 21:54

Re: [請益] 覺得自己能力不足，我真的適合寫程式嗎？

[ Soft_Job ]77 留言, 推噓總分: +13

作者: oneheat - 發表於 2013/05/30 14:20(11年前)

52^F推Wush978:推這篇05/30 23:24

[請益] 詢問網頁程式設計的具備技能

[ Soft_Job ]29 留言, 推噓總分: +9

作者: linmarkyu - 發表於 2013/05/27 21:54(11年前)

12^F→Wush978:看你想走前端、後端，還是全端05/27 23:47

[閒聊] 大數據？別唬人了

[ Soft_Job ]206 留言, 推噓總分: +23

作者: Lordaeron - 發表於 2013/05/14 15:02(11年前)

13^F推Wush978:好的資料勝過多資料，但是又好又多的資料呢？05/15 00:06

20^F→Wush978:為什麼好資料不能多？願聞其詳05/15 07:25

24^F推Wush978:如果是to C 的領域，生意越好就越多05/15 11:58

25^F→Wush978:另外個人化服務也需要高精度資料05/15 11:59

35^F→Wush978:台灣有遇到big data的公司，只是不多。05/15 14:34

36^F→Wush978:不過可以想見只要生意好，又有做log，未來都還是會有分析05/15 14:46

37^F→Wush978:的需求。05/15 14:46

48^F→Wush978:領域不同吧，我周遭有些朋友要處理的資料真的是很大很可怕05/15 18:46

49^F→Wush978:例如影像處理相關的。05/15 18:46

50^F→Wush978:我自己分析的資料量沒他們這麼大，一天數十GB而已。05/15 18:47

64^F→Wush978:hadoop就是平民級的cluster呀。那種超級電腦並不普遍。05/15 23:50

65^F→Wush978:資料量的大小是相對於你手上的computation power,不是絕對05/15 23:51

66^F→Wush978:而且當牽涉到比較複雜的演算法時，其實現在也沒有什麼好的05/15 23:56

67^F→Wush978:solution。05/15 23:57

68^F→Wush978:Chih-Jen Lin老師的一個talk: http://0rz.tw/fG0sZ FYI05/15 23:59

69^F→Wush978:裏面的結論：現有的分散系統或框架不適合Machine Learning05/16 00:01

80^F→Wush978:@francej, 他們的solution, 對大部分的我們來說，並不一05/16 07:37

81^F→Wush978:定適合05/16 07:37

82^F→Wush978:另外，如果只是儲存, 那大家的確已經有solution。但是複05/16 07:45

83^F→Wush978:雜分析上，就有差異了。05/16 07:45

84^F→Wush978:很多模型要做最佳化，目前既有的系統要做最佳化不容易。05/16 07:47

86^F→Wush978:@L, 你就當我是不懂統計，正在學習做問卷的就好。哈哈。05/16 18:34

91^F→Wush978:我覺得還滿少的阿... XD05/16 21:40

92^F→Wush978:我想強調資料的多和少是相對於計算量，而不是絕對值05/16 21:41

93^F→Wush978:大資料並沒有絕對的說怎樣的資料是「大」，反正只要既有的05/16 21:41

94^F→Wush978:資源沒有辦法在滿意的時間內處理的問題，就可以算是「大」05/16 21:42

95^F→Wush978:而且大資料其實是3個V, 「量」只是其中之一...05/16 21:42

96^F→Wush978:而且真正對生意有幫助的是分析能力，資料只是第1步...05/16 21:47

101^F→Wush978:但是幾千年前沒有人懂data science。反正你們可以繼續不以05/17 00:59

102^F→Wush978:為然，但是世界就是在往這個方向走。成功的故事只會愈來越05/17 01:00

103^F→Wush978:多 :) Good Luck05/17 01:00

106^F→Wush978:我沒有要回你，我是回其他版友05/17 18:26

134^F推Wush978:上個月去國際研討會遇到上海交大的助理，他是說他們合作的05/19 21:04

135^F→Wush978:企業一天的資料量差不多就是一天數十G。敝公司則是握有台05/19 21:05

136^F→Wush978:灣大部份上網人口的行動資料，所以可以達到這個量級。05/19 21:05

137^F→Wush978:某博士班學姊做雷達偵測車速的資料分析，據他所說是無法存05/19 21:06

138^F→Wush978:到硬碟的量級。sensor如此便宜，攝影機如此多，若是要挖掘05/19 21:06

139^F→Wush978:裏面的資訊，那要處理的資料也更多了.大資料?唬人? :)05/19 21:07

145^F→Wush978:能增加營收10%的是不是好資料？05/20 15:12

147^F→Wush978:那何謂有概念的好資料？你確定你是在講大數據嗎？05/20 18:54

155^F→Wush978:你弄錯了。大數據需求中，不是直接使用資料，而是要從資05/20 21:33

156^F→Wush978:料中挖出好的資訊。05/20 21:33

157^F→Wush978:好10%的意思則是，有使用挖掘出來的資訊的策略，和沒有使05/20 21:35

158^F→Wush978:用的策略相比較。05/20 21:35

159^F→Wush978:如果可以簡單直接用資料，data scientist就不會是現在矽05/20 21:38

160^F→Wush978:谷最熱，薪水最高的工作之一。05/20 21:38

161^F→Wush978:你當年的問題的確是big data要解決的一種，只是現在的瓶頸05/20 21:41

162^F→Wush978:可能在任何地方，演算法可能還包含複雜的最佳化，所以以前05/20 21:41

163^F→Wush978:的解決辦法現在不能用。05/20 21:41

167^F→Wush978:是你在亂扯吧。我講的就是這領域的目前的主流，你要批評這05/21 00:12

168^F→Wush978:領域，又不是針對主流作法，非常的莫名其妙。05/21 00:13

169^F→Wush978:當然啦，如果你要自己創造「L氏大數據」，然後說他是唬人05/21 00:14

170^F→Wush978:的，我個人是沒意見的。05/21 00:14

188^F→Wush978:@L, 是不是扣帽子大家心理有數。05/21 12:58

191^F→Wush978:@W, 其實我認為現在big data會熱，是因為種種技術成熟所導05/21 13:28

192^F→Wush978:致的，換句話說，就是水到渠成。無論是資料的收集，到資料05/21 13:29

193^F→Wush978:的分析，這目前看起來有太多的潛力了。例如Kaggle上就有很05/21 13:30

194^F→Wush978:多好的結果。我以為成功不成功不是問題，差別只在多賺多少05/21 13:31

201^F→Wush978:@e, 我認為資料的重要性是超過分析的。05/21 18:17

202^F→Wush978:有一種說法叫garbage in, garbage out。不好的資料可能會05/21 18:19

203^F→Wush978:誤導決策，造成很大的損失。不可不慎。05/21 18:19

[請益] 該用什麼理由提辭呈

[ Soft_Job ]58 留言, 推噓總分: +17

作者: g94014 - 發表於 2013/04/18 13:04(11年前)

33^F推Wush978:你沒有錯吧!04/18 20:00

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