EE/半导体背景phd转行ML以及跳槽经历分享

非常感谢分享！！！

这个跨界转行真的非常不容易。恭喜恭喜！

感谢楼主分享！我也是物理背景 因为兴趣一直坚持了很久。 这一两个月正式决定转DS也是在做了好几个项目+工作原因之后，对DS了解了不少。
感觉和很多人盲目转行相比，楼主理智了不少。

很赞赏楼主的态度和目标性，恭喜！现在不管硬件公司开发也远离不开ML和DS，这些技能会帮助技术上的成长。

zoeuxuankong 发表于 2019/08/25 23:16:22
谢谢分享 请问coding考lc以外parsing一个文档指的是什么？

类似于用python读一个csv文件，但不能用dataframe库，要一行一个行读进来存成key-value pair这种

charlieyan 发表于 2019/08/25 19:30:03
谢谢楼主，非常有用的信息！感觉只要有心，什么事都可以做到。能分享一些ML面试的面经吗？比如问过什么ML和ML design的问题？

ML/统计的问题主要有：各种regression/classification model，bias/variance tradeoff，各种model参数作用，最大似然估计等，不同公司建议你看下面经，挺有用的

ML design主要是recommendation system 的各种变形，比如new feed，job recommendation，people you may know 等等，建议网上找两篇写这方面的blog读读，核心思想都差不多

mcyzzq1989 发表于 2019/08/26 03:33:33
很赞赏楼主的态度和目标性，恭喜！现在不管硬件公司开发也远离不开ML和DS，这些技能会帮助技术上的成长。

谢谢！深有同感，行业变化瞬息万变，只有不断学习才能适应

1560 发表于 2019/08/26 01:10:08
感谢楼主分享！我也是物理背景 因为兴趣一直坚持了很久。 这一两个月正式决定转DS也是在做了好几个项目+工作原因之后，对DS了解了不少。
感觉和很多人盲目转行相比，楼主理智了不少。

加油！DS拓展性很高，我当初也是DS，之后可以再决定是走ML路线还是analytics路线

感谢楼主，非常有用的信息！恭喜

xxxholic0511 发表于 2019-8-26 09:11
ML/统计的问题主要有：各种regression/classification model，bias/variance tradeoff，各种model参数作 ...

谢谢这些宝贵的信息！