[心得] 資料科學家工作分享與AI 產業觀察- 看板Soft | 全台第三方支付網
最近版上好像很多人對AI,ML,Datamining的工作有興趣也想知道自學...cloudcomputing機器學習工程師:設計數學演算法,實作演算法,挑ML...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), ...
作者aacs0130 (嘻嘻莉亞)
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標題[心得] 資料科學家工作分享與 AI 產業觀察
時間Thu Mar 7 16:05:02 2019
最近版上好像很多人對 AI, ML, Data mining 的工作有興趣 也想知道自學, 唸碩士, AIA 或其他方式怎麼能夠進入 AI 產業 我自己就是資料科學家 想跟大家分享一下我的工作內容跟對 AI 產業的觀察 === 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 === 我的背景 === 台大資工學碩 主修NLP, 熟AI, ML, SVM, 不熟DL 待過趨勢,華碩,新創 六年工作經驗 四年DS經驗, 英語流利 === 資料相關工作內容 === 資料分析師 : 有產業, 統計知識, 了解問題, 把問題變成數學問題 資料科學家: 把問題變成數學問題, 抽feature, 訂evaluation 設計數學演算法, 寫prototype 資料工程師:data clean, data storage, big data, cloud computing 機器學習工程師:設計數學演算法, 實作演算法, 挑ML模型, tune 參數 把prototype 改成 production code 通常在台灣就是四種都要做...統稱資料科學家 根據背景知識, data type還會細分成 影像CV, 語音, 語言NLP, 產線資料, signal, 地理資訊等等 影像現在在台灣最紅,約有60家新創 NLP 約20家 語音約3家, google/apple/ms 太強,很難跟他們競爭 後面三種data 我沒有研究.... =...AIMLDLCV 相關面試心得(長文) - 看板Tech | 全台第三方支付網
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