物理PhD即将毕业,想做ML方向。请问时间允许吗？

starlord 发表于 2020-4-22 08:40
直接申请Data Scientest的工作就好了

哈哈嗯，心里犯贱，觉得ML没接触过，有点好奇，想通过工作好好精通一下。
DS的面试准备大多是翻统计书吗？然后做一些project？

liaocs2008 发表于 2020-4-22 08:56
不考虑做金融量化吗？

个人对consumer technology跟感兴趣一点。从小科技迷。
有点怕金融量化996啊！毕业后想稍微偷懒养养老一下...哈哈 :D

Mr.Brain 发表于 2020-4-22 09:31
如果积累些经验，应该没问题

嗯！我觉得经验就是我现在很大的一个障碍...第一份工作嘛。
有什么好建议积累经验吗？谢谢！

bb1992 发表于 2020-4-22 09:53
谢谢详细的回复。我觉得说的很到位，也很实在。
哈哈其实我不是很理解为什么能做quant，不能做ML。背后 ...

没有说不能做
其实就对口程度来讲，你如果2个都没有做过实习或者project，那对口程度
quant  》 ml，如果是几所很好的学校简历关并不是那么不好过，物理系建模过的算是他们比较喜欢的类型啊。
刷题广度quant《ml。
ml的问题在于科班出身的人已经很多了，人人大厂实习顶会x篇，越来越竞争激烈。quant嘛就比较平稳，毕竟好些年了。

阿钟 发表于 2020-4-22 10:16
没有说不能做
其实就对口程度来讲，你如果2个都没有做过实习或者project，那对口程度
quant  》 ml，如 ...

哈哈这倒是的。ML有很多科班出身的。没办法CS大楼现在全美铺开的也太快了，连DS都是...德州一个学校据说要开DS的专业了...我应该还是会投DS岗多数吧。谢谢！

quant和MLE都要刷 leetcode medium+ 吧，感觉从0开始刷需要一点时间，但还是看楼主的姿势水平；ds的话codign算法上似乎没太多要求

lalala_la 发表于 2020-4-22 10:27
quant和MLE都要刷 leetcode medium+ 吧，感觉从0开始刷需要一点时间，但还是看楼主的姿势水平；ds的话codig ...

嗯。一定会lc至少刷到medium的！（*坚定脸*）

ds（analytics）有点杂而不精，需要准备的东西太多了。。比如统计，product, experimentation, coding, ml, sql等等。。
个人建议做mle或者quant，这样只需要刷leetcode和ml，做点project。。
同为转专业phd。。加油

楼主是高能物理的哪个方向呢？“研究时用的更多的是自己手动建模，做统计测试，没有机会接触到机器学习”，看楼主这个描述应该不是hep-th。那么剩下的就是hep-ph和hep-ex了。
实验组hep-ex里面科研ml用的不要太多，hep-ph方向每天arxiv上也好多用ml做唯像的水文，不可能没机会接触机器学习的。

个人觉得高能物理有大把的机会做几个跟机器学习有关的科研项目写在CV上，不是比kaggle刷个项目强么？

bb1992 发表于 2020-4-21 19:55
哈哈嗯，心里犯贱，觉得ML没接触过，有点好奇，想通过工作好好精通一下。
DS的面试准备大多是翻统计书吗 ...

DS就是统计和ML都有