Machine Learning方向的工作是不是只青睐PHD?钻研ML对求职有帮助么？

672347250 发表于 2017-4-9 00:44
data analysis和data science区别大么？感觉data analysis的门槛并不高

这些都一样 都是七八万年收入 整点Hadoop sql 说真的和码农差远了。

1969436857 发表于 2017-3-31 23:26
本人ML水博在读，感觉ML这个方向如果数学背景不强的话基本不可能去做算法的改进，找一个大公司的ML岗位。
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谢谢分析学习了

amazon有machine learning scientist的职位，不少fresh master都能拿到offer

感觉确实是只亲赖phd。。。。刚刚面试了一个机械学习。

arielx 发表于 2017-4-18 11:46
感觉确实是只亲赖phd。。。。刚刚面试了一个机械学习。

是对Master 不友好么？ 是不是还是职位太少了导致要求特别高 如果职位多了就不会那么多要求

pazsj 发表于 2017-4-18 14:20
是对Master 不友好么？ 是不是还是职位太少了导致要求特别高 如果职位多了就不会那么多要求

我是本科。其实感觉到哪里都是看能力吧。1年半左右的科研。3个project。

未来是属于算法的而不是代码。不过前面说的对,现在ML热，但是真正用在实处的少之又少，大概最有用的还是在nature language和图像识别自动驾驶。我在IBM的一个产品组，想调到Waston，如果只是做开发倒无所谓，但是做算法还是要PHD，现在打算读一个master然后转到加州的组。
我其实也觉得ML有意思，但并不想做学术或者走算法，我其实更感兴趣的是应用，但是没办法现在这行门槛实在是高。

不过你想等你读出一个2年的master，那时候ML估计已经不是那么热了，然后技术也开始从lab走向产品，那时候会有很多职位的空缺，应该是个不错的阶段。所以吧我觉得如果是感兴趣ML的应用而不是他的算法本身，其实master是不错的，毕竟要想发挥价值光靠lab里那些超前的研究是不够的，还是要把它带到产品里

1969436857 发表于 2017-3-31 23:26
本人ML水博在读，感觉ML这个方向如果数学背景不强的话基本不可能去做算法的改进，找一个大公司的ML岗位。
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所以你的意思是，MS的和水PHD的正经做研发ML是没戏了，非得蹭热度的话可以做应用层的产品经理？

ML搞不熟悉的话应用也难想象能做啊。。。。
除非是别人给整清楚问题用什么模型，整清楚构架，然后发给junior的人去套用library和试错
好多公司其实现在也意识到需要“懂ML”的人去带着能码的人做事

672347250 发表于 2017-4-8 08:44
data analysis和data science区别大么？感觉data analysis的门槛并不高

能码就不要做data，除非data完全是真爱。
能码就不要做data，除非data完全是真爱。
能码就不要做data，除非data完全是真爱。
重要的事情要说三遍