有工作经验的DS怎么转码？

placeholder 发表于 2021-03-11 17:32:51
在现在工作岗位上多做model productionization 积攒经验

主要是我做啥工作也不是我说的算😂 而且现在的project做出来一个model流程有点慢，小半年了没到deployment和production，没机会学TT

大部分ds转码是大势所趋，公司真正需要的ds是那种名校phd毕业，数学ml理论基础都很扎实，但这种通常都小而精

前几年ml炒的火热让很多公司产生了错觉大量招ds，现在市场上回过劲了，大部分的问题不需要ml来解决，也不需要养这么多人专门建模型，这就导致我周围认识的纯ds要么是那种名校phd超级大牛，要么就是每天很闲没什么事做

看着每年这么多人兴高采烈往ds转，真的有点可笑

szhhan 发表于 2021-3-12 12:59
大部分ds转码是大势所趋，公司真正需要的ds是那种名校phd毕业，数学ml理论基础都很扎实，但这种通常都小而 ...

哎。DS这个title当年看着高大上啊。太他妈fancy了，数据科学家啊，听着就是牛B。

szhhan 发表于 2021-03-11 20:59:15
大部分ds转码是大势所趋，公司真正需要的ds是那种名校phd毕业，数学ml理论基础都很扎实，但这种通常都小而精

前几年ml炒的火热让很多公司产生了错觉大量招ds，现在市场上回过劲了，大部分的问题

同意啊 现在ds两级分化 要不就是ml的research data scientist 各种建模之类的这个需要phd数学功底非常扎实的。要不就是偏analyst 更像以前的business analyst. 我做了10年的model 但做的都比较单一，更多在production做简单预测other than 做deep learning，对前途非常迷茫。10年经验，转码似乎年纪也大了，都不敢想未来

我也是ds转码，情况太一样了。。。。简历太难过了

szhhan 发表于 2021-03-11 20:59:15
大部分ds转码是大势所趋，公司真正需要的ds是那种名校phd毕业，数学ml理论基础都很扎实，但这种通常都小而精

前几年ml炒的火热让很多公司产生了错觉大量招ds，现在市场上回过劲了，大部分的问题

是的。。。所以大佬能给点建议吗😂

顶一下……所以有大佬能给点什么建议吗？比如从什么重要的技术栈开始自学？谢谢！！

我也是在职ds转mle，楼主可以通过以下几个方式提高技能点
1. 多读paper，尤其是industry的applied ml 比如kdd recsys acl之类的conference
2. 刷lc，我刷了差不多700 基本上面试遇到的medium题都可以解
3. 专攻1-2个方向 比如conversational ai， gnn， causal inference， recsys， search， reinforcement learning
4. 参加开源项目，写个package啥的
5. 去读gt的omscs（本人已入读，但是来看体验不错，workload 10-15hour/course）
6. 系统设计，ml design和system design都要考的，（有时候想还不如当个单纯的sde很简单
7. 给我点米 转码更顺利（狗头

咿呀咿呀哟 发表于 2021-03-15 10:31:25
我也是在职ds转mle，楼主可以通过以下几个方式提高技能点
1. 多读paper，尤其是industry的applied ml 比如kdd recsys acl之类的conference
2. 刷lc

哈哈哈第六点括号也太真实了吧！谢谢建议！！

如果只是 engineering方面欠缺，别的方面没问题，前面有层主建议了内部看看怎么攒经验，以及看有没有可能先去小公司做MLE攒经验

我的偶像教导我，转行要趁早
现在的在职DS和将来的DS，等到发现了DS工作的分化，和 大部分分析工作挺无聊 之后，也会想转 MLE 或者 SWE