关于DS类型的分类

基本上文里面说到DS 可以work on ML的地方，钱都没有明显少的
另：如果一家公司里面既有DS又有product analytics，一般DS的钱就跟swe是一个档次的，product analytics的就会明显少

小K 发表于 2017-8-27 14:14
基本上文里面说到DS 可以work on ML的地方，钱都没有明显少的
另：如果一家公司里面既有DS又有product ana ...

k姐，该怎么判断一个公司的ds平常编程多不多啊？像李沐在amazon都是applied scientists不是ds，amazon的情况好像特别复杂。

ksla 发表于 2017-8-27 10:28
k姐，该怎么判断一个公司的ds平常编程多不多啊？像李沐在amazon都是applied scientists不是ds，amazon的 ...

只能找内部的人问了
开会的时候多找人talk
看别人发的论文和poster，然后去盯着问

最近在投简历找人聊天也是意识到这个问题啦，DS就是一个title，每个公司都做不同的事情，行业和行业也不一样，有些小公司可能把实际上做data analyst的人给安了ds的名字。。不过我感觉像做AB test为主要业务的，是很快能真正为公司和产品带来有益改变的，也是很有意义的工作内容

ohhelenguo 发表于 2017-8-31 13:12
最近在投简历找人聊天也是意识到这个问题啦，DS就是一个title，每个公司都做不同的事情，行业和行业也不一 ...

A/B Testing有时候是个谜， 我了解不多请大家赐教啊，实际上我就上过Udacity Google那个课，不知道在大公司实际操作流程是怎样， 那些设计的“实验平台”究竟是啥东西呢？发现一些不太成熟的公司也不是最优先考虑这个的，要不就买个Testing软件，要不就做做简单的统计Test，有时候还得看风水，老板兴致勃勃带领大伙搞了一个东西，结果没有Statistical Significant, 首当其冲就是这个做Test的， 这时候要么面向老板编程算成practical significant，要么做耿直Boy，要么耍太极，有时候pre_test测不出来事后才Engineer Team才告诉你数据里面有坑。。感觉除了基础知识，人的因素也很大， 当然在大公司肯定比较规范了，但是感觉很规范的公司也不是很多。。很多规范也自学无门啊

ksla 发表于 2017-8-27 11:16
在下某互联网公司在职data scientist，同事一水的物理，cs等phd，postdoc，甚至有在名校搞了多年研究，出版 ...

可以问一下你的专业背景吗？感觉这个真不容易啊，未来又推公式又撸系统的~点赞👍

chztony 发表于 2017-9-5 21:24
A/B Testing有时候是个谜， 我了解不多请大家赐教啊，实际上我就上过Udacity Google那个课，不知道在大公 ...

我也很想听听版上前辈谈谈公司里实际A/B Testing都做哪些主题，有多频繁或广泛地使用，然后对最终产品或策略推动有多强的作用，有什么常见坑呢？在之前的公司我们业务新，团队刚起来，做得都比较探索性，还没挖够深。

K姐 发表于 2017-8-26 15:13
这些问题提的很好，题主看起来思考已经挺深的了
ML DL 构架基本不是DS做，每家公司情况很不同
以产品为导 ...

長知識了！原來這麼複雜！