疫情期间物理转DS/ML上岸总结分享

szhhan 发表于 2021-04-24 19:32:37
果断弃坑，不要浪费时间了，选择比努力重要

hhhhh我是学光学的，发了几个帖子很多都劝我转🤦‍♂️。除了sde还有什么可以选择的嘛

恭喜楼主~
面试技巧这部分很有共鸣，很喜欢“抱着和陌生人交朋友的心态去面试”这一条。我的个人经验里这样做也很有效：可以让自己的临场表现更放松；可以跟面试官（aka未来同事）产生更personal的connection；也可以帮助自己事后放平心态不那么患得患失。

Alford 发表于 2021-4-25 10:47
hhhhh我是学光学的，发了几个帖子很多都劝我转🤦‍♂️。除了sde还有什么可以选择的嘛

因为cs就是最好的选择啊。。 cs毕业不是只能做sde, ops, QA, 前端后端大数据都可以做，职业机会是学ML的几十倍毫不夸张

Alford 发表于 2021-4-25 10:47
hhhhh我是学光学的，发了几个帖子很多都劝我转🤦‍♂️。除了sde还有什么可以选择的嘛

就光大数据而言，需要的更多的也是data engineer 这也是要cs出来的，反而ML和DA的需求相比起来小多了

不容易啊，谢谢楼主的分享！

这里是我马甲呀 发表于 2021-04-24 14:13:48
啥公司上来就给staff

Salesforce？

mark 一下

CH3COOH 发表于 2021-04-24 18:58:41
我也是物理专业，但是做的是数据分析，和ML一点关系没有。LZ能说一下linkedin怎么包装才会有猎头联系嘛？是要经常发一些动态刷存在感嘛？

我平时也不发linkedin动态，我说的包装主要还是指把linkedin填完整，把experience，project，skills什么的都写好，github的话把自己做过项目的代码都整理好上传，等等

这里是我马甲呀 发表于 2021-4-25 05:13
啥公司上来就给staff

staff title的ds有啥特别之处吗？

感谢分享！想请教下这道题“If you want to perfectly fit a function with X datapoints in Y dimensions, how many learnable parameters do you need to have at least?”
parameter need 应该等于 X*Y吗？sample number * feature dimension？perfectly fit相当于是overfitting吗？