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请教 data science里哪几个方向比较靠谱?

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novavistamn 发表于 2019-5-9 09:51:54 | 显示全部楼层 |阅读模式
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我是工科PhD转行data scientist,现在在一家IT consulting公司做了几个月左右,工作内容是consumer behavior predictive modeling。老实说我觉得这和生物纳米一样就是个坑。机器学习模型预测结果的准确率只比乱猜稍微高一点,但是公司靠玩弄一些数字游戏把结果变得很好看然后去客户那里骗钱。长久下去,客户迟早会意识到这个根本没用。不过我在工作里还是学到了一些比较时新的技术比如nlp, deep learning之类,所以我现在打算转行到Data Science比较靠谱的领域。
data science下面有几个方向: risk assessment, fraud detection, machine learning engineer等等,大家觉得哪个方向相对偏技术,职业发展好一点?我听说risk assessment好像也是坑。如果掌握一些编程技术的话,做machine learning engineer会比较好,因为可以做产品。大家怎么看?

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nokolu5120 发表于 2019-5-10 22:58:26 | 显示全部楼层
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1.去做analytics,坑多,产品测试和分析的需求也是实实在在的,只不过准入门槛低,要求communication非常好才能在这个career path上走得远, 另外pay相对MLE要少很多
2.去做algorithm,坑很少,一般公司都由engineer自己学一学建模知识去扛了,好处是pay高,建模的机会和实际做production的机会多,学coding的机会也多,但是你要和一堆engineer和CS phd竞争
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你说的这几个都不是并列的,相对MLE的应该是研究型的Research Scientist,MLE本身是一个职位名称,并不是一个研究方向
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 楼主| novavistamn 发表于 2019-5-9 10:14:53 | 显示全部楼层
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jjboy96 发表于 2019-5-9 10:01
你说的这几个都不是并列的,相对MLE的应该是研究型的Research Scientist,MLE本身是一个职位名称,并不是一 ...

我也不是很了解,因为看到很多银行和保险公司招risk assessment, fraud detection之类的ds职位,MLE感觉科技公司招的多
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Mag2679 发表于 2019-5-17 21:17:07 | 显示全部楼层
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nokolu5120 发表于 2019-5-10 22:58
1.去做analytics,坑多,产品测试和分析的需求也是实实在在的,只不过准入门槛低,要求communication非常好 ...

想做analytics...求问坑多是指哪些方面啊?
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porridge_zhao 发表于 2019-5-21 03:55:14 | 显示全部楼层
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根据其他人的经验,我准备走sde方向。。。。。
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placeholder 发表于 2019-5-21 04:35:49 | 显示全部楼层
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applied scientist / MLE
需要准备的内容很多
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