统计专业学生找不同类型工作需要做的准备

gwinner 发表于 2018-3-25 10:43
不需要专门学习Spark
以后工作了如果用pyspark你也会很容易上手的
而且很多公司ds也不需要用Spark

谢谢！！

demonhunter 发表于 2018-3-25 09:30
Tech我觉得

还是要好好刷Leetcode，和产品问题。。。其他什么统计，机器学习和SQL还是比较好准备的。

搞定产品有没有好的书呢？

demonhunter 发表于 2018-3-25 09:30
Tech我觉得

还是要好好刷Leetcode，和产品问题。。。其他什么统计，机器学习和SQL还是比较好准备的。

机器学习真的好准备吗？感觉推导好难

请问楼主，如果准备毕业从事DS的工作，统计专业还需要自学或选修一些编程，ML等课程，那么在申请的时候直接申请DS专业（现在有很多学校都单独开了DS专业）是不是更好一些？

lzchu1992 发表于 2018-3-25 14:16
机器学习真的好准备吗？感觉推导好难

常考的一般就是Naive Bayes，Linear Regression，Logistic Regression，Random Forest， Gradient Boosting，KMeans，Hierarchical Clustering和PCA。

这些算法的推导，一些小细节细节，pros cons，应用场景要会。另外Linear Regression和K-Means可以用用分布式系统算什么的也要知道。

SVM和Deep Learning你只要不要扔到简历上去他就一般不会问你，就可以不用准备了。

如果硬要问你SVM你就说SVM我平时不用，不是很了解，能不能问别的。

Deep Learning什么的如果你申请的工作JD上没有写Require什么CNN，RNN，也不会问。

demonhunter 发表于 2018-3-25 22:40
常考的一般就是Naive Bayes，Linear Regression，Logistic Regression，Random Forest， Gradient Boosti ...

谢谢大神！！看来学习的道路还是很长的！！
现在一般能应用到机器学习的公司有金融公司吗，我不太想做纯后台，还是喜欢和人打交道啊这种的。

demonhunter 发表于 2018-3-25 06:40
常考的一般就是Naive Bayes，Linear Regression，Logistic Regression，Random Forest， Gradient Boosti ...

特地过来给d神打电话~

demonhunter 发表于 2018-3-25 22:40
常考的一般就是Naive Bayes，Linear Regression，Logistic Regression，Random Forest， Gradient Boosti ...

说得很全面！

border 发表于 2018-3-25 17:43
请问楼主，如果准备毕业从事DS的工作，统计专业还需要自学或选修一些编程，ML等课程，那么在申请的时候直接 ...

专业名称是ds找学生可能有更多生源
找工作时候不一定有帮助
名字有点赶时髦，半道出家的感觉
ML也是统计的一部分
做ds最常见的专业是统计，数学，计算机
也有物理，工程，经济，计算金融
很少看到专业是学ds或者ml的
而且潮流随时变，学一个传统专业，以后如果转工作方向也容易