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[统计--就业] 看了一些面经发现好多发帖人都是博士,做ds真的就倾向于博士吗?

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现在每天上班在地铁上都有看面经的习惯,我总觉得发贴人都是博士居多,就很担心到时候到美国找ds的工作对小硕(cmu mis)而言是不是步履艰难?
我在国内一个和阿里有合作的数据公司做数据科学的工作差不多两年半了,我的工作内容包含给天猫行业写洞察分析报告、用shiny搭建专门的品类看板、为一些cv和nlp的场景写算法(能用简单算法就尽量不用深度学习)、为数据从前到后写pipeline。基于此,我心目中对ds的定义是基于算法/统计做产品的,也许是做ab测的,也许是做产品的,然后这个产品包含且不限于预测功能、应用cv/nlp的功能等


所以我挺纳闷为啥美国对申请者的学历要求要那么高?面试时究竟是吃经验还是类似应试考试吃知识呢?说实在的,我觉得如果不是研究算法发paper的研究员,那么真正应用面试提到的那些知识点的工作场景不是很多,到最后还是吃经验为主

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我就是拉斐尔 2020-11-26 00:51:55 | 显示全部楼层
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本帖最后由 我就是拉斐尔 于 2020-11-26 00:52 编辑

要求那么高是假象,其实要求不高,  看起来要求高是地里的ds求职者要求高  又要sponsor身份 又要100k+的工资 跟大厂sde一样的福利,那就难了。   如果随便找找 还是不难的
只要对工作要求不拿sde 做参照物,而是选生化环材 瞬间发现ds da还是听不错的
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同系学弟/学妹你好,其实DS并不是一定要博士,cmu-mism现在挺多人就在做DS啊。但是DS其实就是个title而已,你开始找工作之后会发现不同公司虽然都有DS,但做的事情其实很不一样。有的DS做dl ml应用,有的DS做ab test,有的DS做分析,所以具体是一个什么样的岗还要看工作描述。然后博士其实有优势的岗是那种偏研究的岗(这些岗一般工作中要求发paper所以硕士其实也不胜任),在某些大公司这种岗叫做research scientist而不是DS,当然也有公司管research岗叫DS,所以只能通过JD区分。而且博士有优势的也仅限于相关专业,比如ml research喜欢招cs里面研究方向是ml的博士,偏stats research的岗喜欢招stats博士。其他方向的博士我真的没觉得有巨大的优势,毕竟公司是希望你一进去就做事的。对于cmu mism来说,做analytics,ab test,和ml(非research)方向DS的都有,想做ML Engineer其实也行。这个方向的选择就看个人兴趣了,都是有机会的。

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没有啥博士想要做ds吧 博士都是rs 写paper才是最爽的
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Ds现在通货膨胀,自然门槛越来越高了。并不是那些活只能博士干,而是差不多的工资,企业肯定愿意招博士而不是硕士。
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placeholder 2020-11-26 01:55:43 | 显示全部楼层
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new grad博士和master比 至少从工作经历上讲就有优势 毕竟在实验室多干了好几年活
apple-apple comparison的话 比一下master+3y和ng phd
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棉精 2020-11-26 02:12:53 | 显示全部楼层
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面试时究竟是吃经验还是类似应试考试吃知识呢?说实在的,我觉得如果不是研究算法发paper的研究员,那么真正应用面试提到的那些知识点的工作场景不是很多,到最后还是吃经验为主

楼主这一点说的没错,经验是很重要的。但有个误区是,phd并不等同于学了5年知识的master。phd是研究导向的,虽然入学的前两年也会上不少课,但重心还是会放在科研上。除了发paper的researcher外,DS里有很多其它专业的博士,被雇主看中的主要是在科研中训练出来的逻辑、实验、分析、表达等能力,跟应试考试和知识没那么大关系。

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JunAsumi 2020-11-26 04:23:24 | 显示全部楼层
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你好,我没有做过写pipeline 的事情,想了解一下写pipeline,但是在网上查找之后也没有太多介绍,请问一下写pipeline都用什么啊?怎么开始入手学习呢?
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Devy 2020-11-26 05:42:08 | 显示全部楼层
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主要还是供远大于求了吧。
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kittycerry 2020-11-26 07:23:55 | 显示全部楼层
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今年机会少,可能博士拿到面试机会大一些吧。行情好的时候无所谓吧
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cheche203 2020-11-26 12:40:48 | 显示全部楼层
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感觉就是水涨船高,俗话说的内卷啊囧
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