统计专业在读, 迷茫是否投奔Data Science大军 (跪求K姐赏光，求大家踊跃)

business sense不是在学校培养的，我实在不知道 data sciense培养出来给谁用，我需要编程的我有学cs的，我需要模型的，我有统计的，我需要machine learning 我也有cs和统计的，我需要有商业知识的，我有一大堆业务骨干，你一个初出茅庐的硕士，就因为上了几门课，就跟我讲可以把商业和数据还有决策都贯通。。。。等你搞懂什么是办公室斗争再跟我谈商务决策吧。
如果一个人跟你谈，他是数据科学家，他没有一个特定行业2-3年的实际运营经验， 直接就是做model的，你可以笑笑就把他踢走了。
其实目前的DS就是DA or BA. 没有一点意义。

一个企业要是必须靠DS才能发展，这个企业肯定是要玩完的。 business is just a business, anything else is just an addon.

zhangwenteng 发表于 2015-3-10 02:02
business sense不是在学校培养的，我实在不知道 data sciense培养出来给谁用，我需要编程的我有学cs的，我 ...

那要看学到什么程度了，有可能学的一般毕业没办法往DS发展，只能先做DA和BA积累业务知识。也有毕业就把编程和model都掌握不错的，可以直接往DS发展，不见得需要business sense很好，数据挖掘任务很宽泛，往往团队成员各有擅长，业务、model、coding，三个里面擅长两个，算是厉害了

两年时间，你学到什么程度，也都是非常一般的，你牛，你再牛,读什么学位，找什么工作。。。。自己创业就好了。现在大多数CS的人都是给几个大学没毕业的人工作。两年时间，你无论什么都不会很牛的。而且主要是给我举个例子，公司没了DS就没办法干下去了的。
Netflix, 这几年自我炒作数据挖掘很牛X,其实就是个平台公司，如果不是7.99一个月，没人会用它。

Google, 数据也很牛X, 其实没有CS和数学的人搞算法，谁会用它？

。。。。。数据科学永远都不会是主流，只是锦上添花。这就造成了，他不是核心业务，永远无法和CS的人compete。其次，做模型，你的理论基础和搞数学统计的比还要差很多。最多也就是拿来用用主义，你说你可以更深入的学，统计的人也可以反过来说他可以更深入的学写程序。。。

这个就是公说公有理，牛说我牛逼的意思了。再具体探讨没什么意思。中心思想还是，能投奔CS就去投奔CS,能投奔统计or数学phd就投奔这两个，有钱，编程也不好，统计也不好，数学也不好，还很任性。。。就去读DS或者BA.

zhangwenteng 发表于 2015-3-10 20:44
两年时间，你学到什么程度，也都是非常一般的，你牛，你再牛,读什么学位，找什么工作。。。。自己创业就好 ...

你说的不是核心业务无法compete等等，我不同意。数据挖掘在Google当然是核心，你可能认为他的底层架构更重要，但是有底层也要有应用

不过如果一个CS项目和一个DS项目给我选，我会选CS，只是因为我觉得CS的教学质量会好很多，而且CS转行做DS很容易。现在DS这么多项目突然冒出来，他们教学什么水平大概能猜得到。但是我认为DS这个东西本身很不错，不管是学CS还是学统计的，都值得了解一下

转自知乎:
机器学习的确是博大精深的领域，对计算机和数学能力要求极高。但是，个人认为这个答案有一定误导性，并不是所有机器学习相关的岗位都要求你掌握每一个算法的细节，并不是只有专业搞机器学习的优秀研究生才能从事这个行业。

.1point3acres目前业界（我的了解仅限于金融和咨询）还真的有非常多的工作是那位答主所说的“用几个软件调几个library跑跑数据的工作”。我目前正在从事的工作属于data science&consulting的范畴，做的最难的也就仅限于用grid search&cross validation来确定算法的参数，其余大部分时候就是clean data和 "用几个软件调几个library“。

个人体会，很多机器学习的相关岗位最看重的反而是对所在行业的business knowledge. 我在某次招聘会上和AIG负责招聘data scientist的人聊过，那个director of analytics department一上来就问我What business problem have u solved? 还有几个月前面过一家汽车贷款公司的machine learning risk analyst, 面部门老大的时候他居然只问简历和business case。。。然后就以我缺少business sense把我拒了。。。我技术面（一面）的时候答对了80%的问题啊。。。

我就答主提的问题和排名第一的回答，和一个机器学习的PhD学长(目前在四大之一的咨询部门工作）探讨了下。以下是学长的回答：“（排名第一的答案）主要针对的是研究型工作例如research scientist，金融服务业没人关心。关键是理解business，定义好问题，再找到好的feature。Domain knowledge is far more important than the technology. 试想你将来想说服客户你的模型好，你觉得客户会关心技术细节吗？（排名第一的答案）和很多CS博士一样，太迷信技术的力量，太把技术的细枝末节当回事了。保持好奇心，多多思考模型背后要解决的商业问题，是最重要的。”

综上，我觉得题主现在努力还来得及。只是方向上要正确，研究性岗位（或许还包含纯科技公司？）什么的就不要考虑了，往金融、咨询、制造等行业走，一边积累行业知识，一边完善机器学习方面的知识储备（一定要尝试自己写代码！作为计算机专业的学生，题主肯定清楚光看不编是绝对不行的）

上面的自己都说了DS最主要的是domain knowledge, 你一个一到两年毕业的DS专业，从来没工作过，跟我谈什么行业风险，规律和经验？ 谁信呢？

所以还是踏踏实实学CS or STAT or Math的基础, 然后踏踏实实的，去熬几年，再谈某个行业的数据挖掘。

看上面唇枪舌剑。。。。
我也是想跟上潮流，感觉DS发展好。。。。可我真的好讨厌编程 这样还能做DS吗？

ppca 发表于 2015-3-25 19:40
看上面唇枪舌剑。。。。
我也是想跟上潮流，感觉DS发展好。。。。可我真的好讨厌编程 这样还能做DS吗？

pretty much no way
you can, however, be an analyst

看完很受用，对DS有了重新的认识

感觉对于学统计的学生还是要以统计学科为主，cs可以作为个minor 不能喧宾夺主

我寄愁心与明月 发表于 2015-3-11 01:18
转自知乎:
机器学习的确是博大精深的领域，对计算机和数学能力要求极高。但是，个人认为这个答案有一定误 ...

说得好棒好棒~~~~~~