DS/MLE职业发展求解惑

LZ大概三年前入职保险公司，现在作为Senior DS I干的活大概是model building和给model deployment打打下手，感觉介于DS和MLE之间（尤其是model building的部分）。

去年COVID刚WFH时居安思危报了斯坦福的几门网课，其中一门是NLP和deep learning。当时的想法之一是多学些东西也许以后转行业有用。

最近越来越觉得工作无聊，所以跳槽的想法越来越强烈。

现在LZ在等绿卡，估计还有一两年不能动。想趁这一两年学些以后跳槽需要的东西，绿卡稳了之后辞职跳槽找MLE工作。


LZ列了一下自己现在要学的东西的清单，求一下大家的意见。

• Azure（或者AWS）
• 神经网络（LZ现在会，但是不是很熟）
• SVM（会但是不是很熟）
• model deployment（知道皮毛，不是很熟）
• 考古帖子发现Machine Learning System Design在推荐学习之列
  

有跳槽想法的另一个原因是LZ现在在中西部+保险行业，工资十万出头，在当地可以过得很舒服，但是和高收入地区+tech行业比起来感觉FIRE遥遥无期。大致算了一下我们这里十万出头的工资除去税和房租，和湾区十五六万工资除去税和房租剩下的钱差不多。所以LZ如果能在湾区拿到18～20万的salary（不算RSU和搬家费签字费）估计就跳了，但是不知道这个期望是否合理

合理吧 ml phd出来都30万了… top就更高了 问题是自己ml背景能不能和其他人pk有限的职位

求问斯坦福的网课怎么报～ 是summer school那种吗

个人建议:
Azure（或者AWS） ----------------------------------我觉得不用专门去学这个, 楼主肯定定位湾区的大公司, 大公司反倒不会要求你会这种cloud service.即使需要进公司再熟悉也很容易.
神经网络（LZ现在会，但是不是很熟）-------------------------  楼主应该很熟悉了.  基本的大家都会,复杂的大家都是人云亦云
SVM（会但是不是很熟）-------------------------------------- SVM 貌似在实际中应用比神经网络少? 感觉SVM理论性大于实用性, 适合面试时考. 工作中很少用. (这些年神经网络流行性超过svm)
model deployment（知道皮毛，不是很熟） ---------------------- 这个建议楼主多加强, 以后可以做MLE. 感觉这点接近software engineer了
考古帖子发现Machine Learning System Design在推荐学习之列 ------------- 楼主能说说Machine learning system design主要是什么内容吗?