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[背景提升] 大家觉得大数据值得学吗?

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本人CS背景, 今年fall就要去读CS master了。介于自己不是属于CS牛人那一块的, 所以还是想再学点什么增加一下实力。。。

我看见我的学校有一个business analytics的program, part time的, 就5门课, 讲一些大数据和businesses的基本知识。。正好CS和big data也沾点边, 大家觉得这个program值得去吗? 可以为找工作加分吗?
. check 1point3acres for more.
课程有business analytics, advanced analytics, programming in R, data science, database systems.

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cccpwx 2016-4-22 13:21:07 | 显示全部楼层
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我觉得大数据过热了。

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发信人: hci (海螺子), 信区: Programming
标  题: 关于搞ML刷数据的职业前途
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Mar 17 17:28:01 2016, 美东)


很多人看见别人用python搞ML, 参加比赛拿奖,搞得热火朝天,很羡慕。我来泼点冷
水。

用python搞ML刷数据,只是线下的ML训练阶段。这个阶段目前看用python有一定的优势
。但这个阶段在整个产品生产环境中,无论从哪个方面看都是很小的一部分,也就是所谓
的data scientist的工作。老实说,在大部分公司,这一行都是不太受待见的。你自己
觉得核心,别的人都不这么看。说来说去还是"nice to have",不是什么离了你公司就
不能运转的行当。

就举一个专门搞ML为业的一个初创公司为例吧,这样一个公司,最先要找的,必然是几
个full stack工程师,把前前后后的架子搭起来,随便搞点ML算法,弄个prototype
,好去忽悠钱,这些都没什么data scientist的事;

然后忽悠到钱了,要grow了,必然要招更多的full stack, 还要找些backend工程师,
把后台搞得solid点,前台也要搞得漂亮点,是不是?当然还要有business-baidu 1point3acres
development的人,这些都没什么data scientist的事;

好了,公司发展不错,A,B轮拿了,老板想想,我们不是一个ML公司么,得搞点ML才像
样啊
,这才开始想,是不是搞个有点名气的ML人来好看点? 这才开始去挖个把ML人来,给
个VP, Chief Scientist等等空衔。然后这个人就雄心勃勃来了,然后,然后就悲剧了
,一两年就走人了, “与公司文化不和拍”,“我个人需要休息一下”,诸如此类,
我见得不少。

这还是ML大牛,小喽啰就不提了。

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发信人: wdong (cybra), 信区: Programming
标  题: Re: 关于搞ML刷数据的职业前途
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Mar 17 19:56:50 2016, 美东)
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完全同意。真正需要data scientist的职位并没有那么多,对于一个公司来说,
即使有一个问题要分析,完了以后可能也就没有下一个了。人家出十万块钱,
放在kaggle上就是大比赛了,全世界的人得给你来想算法。如果拿十万块钱
钱去顾人,按现在的市价能雇到的人,给的方案还真未必可靠。专业搞ML我觉得
job security不是特别好。而且现在搞ML都是套轮子,偶尔有几个问题,
full stack工程师随便google一下也就顺手解决了。如果非要在ML和写
javascript之间选一个,为了活命肯定是选javascript。如果写网站功底
扎实,或者有别的一技之长保底的,然后再学点ML锦上添花,这样我觉得
比较不错。

如果随便能在kaggle上拿第一的自然另说。如果只是前十,根本没人理。

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发信人: zhaoce073 (迟到早退不思上进的蜥蜴), 信区: DataSciences
标  题: Re: data science Master, 美国哪个大学好?
发信站: BBS 未名空间站 (Sat Jul 26 01:53:46 2014, 美东)

那我建议楼主学分布式计算这个方向
这几门课非常有用

adv db,不是教sql那些,而是教怎么实现transaction这些原理
还有write ahead log,如何编程实现原子操作,老师如果能讲nosql就perfect

distributed algorithm,不是教简单的复杂度,单机算法,而是教paxos这些
教分布式transaction这些,如果能说p2p还有consistent hashing这些就perfect

web search & text analysis,真正的cs应用统计学
教怎么从unstructured data中分析出需要的结论,从bag of words开始说

前提是你必需有cs基础
因为这个时候不会再教算法和数据结构,java,sql和db这种本科生学的东西
【 在 wdong (cybra) 的大作中提到: 】
: 现在这种master program简直就是雨后春笋。基本上就是从统计系和计算机系找几个教
: 授兼职讲讲课。教授其实自己也是啥都不懂,只好按着统计和database那一路教。. 1point3acres

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dangertrip 2016-4-22 14:41:45 | 显示全部楼层
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窃以为DS也是需要解决问题,用ML或者stat的手段来从数据里面获得一些想要的

所以我觉得做ML的同学会偏科研,而DM就是类似工程师来套轮子解决问题。. 1point3acres

其实前后端也是套轮子不是么?
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Sin 2016-4-22 02:05:14 | 显示全部楼层
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好好学习代码+刷题才是找工作王道
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lha_1313 2016-4-22 02:47:09 | 显示全部楼层
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tingting24 2016-4-22 03:17:49 | 显示全部楼层
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不需要,完全overated
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houpy 2016-4-22 05:52:09 | 显示全部楼层
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tingting24 发表于 2016-4-22 03:17
不需要,完全overated

well, for me, it's good. Big data helped me find a job.
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 楼主| ShangShang123 2016-4-22 07:13:41 | 显示全部楼层
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houpy 发表于 2016-4-22 05:52
well, for me, it's good. Big data helped me find a job.

可以问问big data怎么帮到你的吗? 你的背景也是cs吗?十分感谢!
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find_advice 2016-4-22 09:56:40 | 显示全部楼层
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其实我觉得学学无妨。
-baidu 1point3acres
纯写代码的话,现在人越来越多,会不会饱和不好说。DS相关的理论还是需要一些功底的,多学点数学有一技傍身,抗风险性会强一些。毕竟未来如果所有人都会写代码,可能写代码本身就不是核心竞争力了。哪怕对普遍算法有一些基本概念总是好的。
. 1point3acres
当然不一定要这么看重学位,上上公开课给自己充充电也是好的。
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 楼主| ShangShang123 2016-4-22 12:16:08 | 显示全部楼层
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find_advice 发表于 2016-4-22 09:56
其实我觉得学学无妨。

纯写代码的话,现在人越来越多,会不会饱和不好说。DS相关的理论还是需要一些功底 ...

多想指教~我也是这么想得!
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find_advice 2016-4-22 13:27:00 | 显示全部楼层
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cccpwx 发表于 2016-4-22 13:21. From 1point 3acres bbs
我觉得大数据过热了。

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...

要再深入一些。kaggle那种比赛更多的是用ML解决问题,研究生要深入到ML最基本的原理上。

补充内容 (2016-4-22 13:28):
其实kaggle这种比赛更多的是所谓的DM而不是ML,二者略有区别
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