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即将入学的DS/DA硕士对于未来求职的一点点困惑,ball ball各位大神看孩子一眼吧

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看了一整天的DS版,各路大神都给小白提供了很多的干货。可是看完之后有一个疑问,如果没有时间,精力和金钱继续读DS和ML相关的phd的话,作为硕士毕业的new grads,是不是基本上就告别data scientist和ML Engineer路线,只能做数据分析了....如果是这样的话,花费大量的精力研究ML算法之类的,还有用吗...

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在职DS来抛砖引玉一下

先摔答案:(个人认为)不是. check 1point3acres for more.

说实话从上岸角度,MLE可能比DS-analytics还要好些,因为现在DS-analytics竞争激烈,而且case interview和ab test等面试起来也未必简单

但是需要注意的是,跟DS相比,MLE首先是一个engineer。所以要很重视CS的knowledge base,同时准备ML的相关知识

DS领域粗分,应该是:

DS-research,研究paper,利用domain knowledge 和 ML concept design DS product。这个个人认为普遍是phd

DS-analytics / DA,reporting, use data analysis for decision making, necessary modelling, 重视交流、对数据的理解和一些consulting skills

MLE,与DS合作,implement一些产品或者完成pipeline

. check 1point3acres for more.硕士的话后两个track都可以试试,具体做什么也根据公司不同而有不同
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读非常前沿的paper的“算法研究” 可能现在不需要 进入工作岗位 如果是applied research 还是很需要的

读课本的“算法研究” 很需要:就算是做analytics的DS 也需要对模型有深入了解
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 楼主| bby8808 6 天前 | 显示全部楼层
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光影流转 发表于 2020-3-26 05:54
在职DS来抛砖引玉一下

先摔答案:(个人认为)不是

谢谢前辈愿意花时间回答我这么浅显的问题!这样说的话,有多年工作经验的MLE转为DS也是有可操作性的嘛?
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 楼主| bby8808 6 天前 | 显示全部楼层
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placeholder 发表于 2020-3-26 07:25
读非常前沿的paper的“算法研究” 可能现在不需要 进入工作岗位 如果是applied research 还是很需要的

...

确实有道理,课本的ML其实就是基础啦。就算是找DA的工作,竞争这样激烈的情况下,基础扎实也是优势啊。
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以及
MLE和applied researcher一样要做数据分析
做analytics如果做得很causal同样需要很强的实力
包裹上有区别是因为市场供需 不应该觉得数据分析是相对简单/低级的工作
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placeholder 发表于 2020/03/26 12:53:22
以及
MLE和applied researcher一样要做数据分析
做analytics如果做得很causal同样需...
OK明白了。所以如果想要做顶尖的da的话,同样需要强大的算法原理基础;而能够做到顶尖的da的话,实际上的待遇也不会差,对吧…
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laix 6 天前 | 显示全部楼层
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不考虑一下转sde?感觉ds供需比有点吓人
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laix 发表于 2020/03/26 18:31:50
不考虑一下转sde?感觉ds供需比有点吓人
其实我就是software engineer转过来的
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