為什麼這篇大數據研究所 PTT鄉民發文收入到精華區：因為在大數據研究所 PTT這個討論話題中，有許多相關的文章在討論，這篇最有參考價值！作者tnfsh5566 (廢文局局花)看板Tech_Job標題Re: [請益] 大數據分析有關工作的...
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2021-09-16 02:30:51
【@businessfocus.io】科興疫苗抗Delta效率有限 巴西政府叫停增購談判 . 巴西今年年初面對嚴峻新冠疫情，但卻無法取得充足西方國家生產疫苗，最終購入大量科興疫苗應急，成為科興海外最大市場。但由於科興疫苗在對抗Delta變種病毒株效率較差，加之其他疫苗採購難度下降，巴西政府已停止科興...
人家就說他考上數學統計研究所
推文偏要叫人填資工
是看不懂問題嗎
※ 引述《winter7531 (E04)》之銘言：
: 小弟未來想做大數據分析-機率工程相關有關的工作
數據分析 跟 機率工程 應該不算同一門了
現在數據分析正夯各校各系都在 DS、AI
如果只是想做做分析應該隨便選都可以
一堆科技廠、傳產、醫院、金融業都開很多相關缺
有點氾濫，所以不太需要擔心找不到工作
讀數學統計的已經算本科了
管院學生都自稱會 DS 會 AI 也能找到相關工作
機率的話，先預設你要往博弈業走
沒記錯的話好像也不需要太深的機率論背景
然後心臟要夠大顆吧
畢竟這行業很有可能踩在法律的灰色地帶
但如果往很深的理論鑽
可能要找一下做機率論、隨機過程的老師
這些老師可能在純數組
: 有幸上了4大中碩, 其中
: 一間是統計系
: (一般統計系修的課程)
: 一個數學系
: (大數據組: 大數據組：迴歸分析、資料分析與R語言、數據與矩陣計、
: 應用統計、數據科學、人工智慧與深度學習)
有四大就去四大
第一份工作看履歷還是先看學校
很多公司起薪也有差
如果系上沒有開某些你想上的課
變通一下
去外系修就好
如果老闆不願意讓你去修外系的課
旁聽或是線上資源應該也不少
小弟以前讀數學所
理論在系上修
應用就去外系上課
課名都有數據分析、機器學習
但內容差很多
然後當時沒找到適合的深度學習課程
就買 coursera 吳恩達的課程來聽了
不過現在 DS AI 那麼夯
教授們也都爭相要沾一邊
因為是當今顯學，科技部計畫也比較好過
所以應該蠻多老師都有相關的題目可以做
: 但是不知道哪個在求職上比較好找到相關的工作?
: 大學非相關本科系
: 感謝!
去實習個人覺得蠻有用的
多了解業界生態、跟學界差別
當然多個經歷履歷也好看很多
但我覺得還是心態重要
做數據分析也好、軟體業也好
如果沒有時時刻刻鞭策自己學新技術
就算是讀本科系、讀資工系、讀台大
只圖份工作的心態
會讓你的程度永遠停留在碩班畢業
電影三個傻瓜有一句話聽起來很像在煉蠱
但我覺得很受用
「追求卓越，成功就會跟在你背後」
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喔對了
以前在學校時
都會嘴說我們讀數學讀統計
對理論和數據的見解會比其他課系強
又會寫程式
是這類工作的天選之人
這部分有兩大迷思要來破解：
1. 業界很多都套模型而已，甚至你的論文也很有可能只是調調參而已
真的要把理論用在工作
所以理論邱到爆 和 有基本概念、不要亂用模型
工作效益基本上是一樣的
真的有幫助的還是學其他技術（SQL、API、Docker...哩哩扣扣）
雖然我也是工作後才學
如果你不認真看論文讀理論，上面講的技術又不會
那真的只是在嘴秋說給自己安心的
不過相反的，你有比較深的理論背景，技術也有學到位
那優勢會多很多
2. 如果只是 R 一行一行跑，或只開 jupyter notebook 寫 python
那不叫做寫程式
有部分數學統計背景的喜歡 hard code ㄧ個 script 到底
認真說，充其量只是把程式語言當高階計算機而已
寫程式還是得了解那個語言的特性，稍微知道 package 怎麼實作出來的
很多技術都不了解不懂得使用
才是被人詬病的主因，跟科系其實無關
這也是為什麼板上很多人講：唯一支持資工系
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有講錯再請大家糾正
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廢文局 Bureau of Nonsense
服務項目：金曲點播戰南北戰學校戰男女不知所云耳包耍基歌曲導唱帶風向反串名著導讀
做白日夢生日討拍誇大不實卡通懷舊消夜文犀利嘴砲吊書櫥故意錯字討論串續命買曝光度
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→ choucy: 放心python爬蟲就會大數據了月6w 03/02 11:45
推 winter7531: 感謝您認真回覆那麼多讓我參考學習增廣見聞 03/02 11:49
噓 nat99up: jupyter不叫寫程式？ 03/02 12:34
→ cka: 這些大數據的缺在台灣薪水都不算太高,真的要高要往國外走 03/02 13:14
→ f821027: 不然你python都用什麼編譯 03/02 13:23
python 是直譯語言。如果你是指IDE，以前真的都用jupyter，現在就VScode+VIM→ sxy67230: Jupyter就只是拿來做實驗驗證你的算法的，當然算寫程式 03/02 13:33
→ sxy67230: ，但是他寫出來的是離商用產品化還有距離的程式 03/02 13:33
推 sxy67230: 然後會叫人念資工是因為唸數統的心態真的有時候會走太 03/02 13:38
→ sxy67230: 偏向純算法理論就算走偏，因為實際工程面不全然都是理 03/02 13:39
→ sxy67230: 論，看看很多大公司的實際產品為了商用考量也是從架構、 03/02 13:39
→ sxy67230: 系統面改善居多，唸數統基本上對系統面的理解都很弱是真 03/02 13:39
→ sxy67230: 的，到後來還是要去補系統面的知識，但資工就比較能均 03/02 13:39
→ sxy67230: 衡發展，避免走歪。 03/02 13:39
這就是我要說的！說不是在寫程式的確是誇張了，但是離產品化真的還有一段距離推 Sradio: 說真的在公司裡jupyter本來就只是驗證或是demo用 03/02 14:13
推 sherees: 不然3樓用jupyter做產品? 03/02 14:25
→ sherees: 工作上遇到很多只會開jupyter的 連開個API讓人家使用都有 03/02 14:31
→ sherees: 問題 這樣是要怎麼co-work 03/02 14:31
→ sherees: 另外還有一些 只會call套件 講得一嘴好算法 03/02 14:33
※ 編輯: tnfsh5566 (27.247.72.120 臺灣), 03/02/2020 14:34:13→ sherees: 結果前處理寫了一堆O(n2)的糞扣 03/02 14:35
※ 編輯: tnfsh5566 (27.247.72.120 臺灣), 03/02/2020 14:36:22→ nat99up: 到底哪一句說到用jupyter做產品了== 03/02 15:26
→ nat99up: 拿來當快速驗證的工具有什麼不好 03/02 15:28
→ nat99up: 真的產品化當然還是拿cython 03/02 15:28
→ nat99up: 兩個都是好用的工具 寫個pythob不用搞什麼鄙視鏈 03/02 15:30
→ chocopie: 要商用化至少要加個視覺化前端，給客戶可以拉圖表之類的 03/02 17:11
→ chocopie: 。 03/02 17:11
→ chocopie: 總不可能要客戶自己在jupyter下指令吧XDD 03/02 17:11
推 foxtail666: 20F行家......完全噓爆，佩服佩服 03/02 21:14