[心得] 資料科學家工作分享與AI 產業觀察- 看板Soft | 美體產業公開資訊
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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,...訂evaluation設計數學演算法,寫prototype資料工程師：dataclean,...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)
看板Soft_Job
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.... =...[心得] AI領域面試心得- 看板Tech | 美體產業公開資訊
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