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[职场感言] Data Scientist到底在哪个行业有用?

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匿名用户-6AA  发表于 2021-10-25 11:12:51 |阅读模式
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越来越觉得data science特别坑爹。

在一个传统教育公司,都没有data,做什么模型?朋友在logistics也做的不开心。周围就没见过开心的DS。都想跳槽,但是还卷。即使是tech,也听说夹在eng和PM中间很不开心。

请教大家,DS到底在什么领域才有价值?

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Ayyoki 2021-10-25 23:17:00 来自APP | 显示全部楼层
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感觉有的人对我们data行业真的就乱jb黑
以保险这种传统公司来说 保险公司给客户定价不要模型? 给客户定clv以确定retention strategy不要模型? 客户提交的反馈文字可以NLP处理分类提高客户服务针对性;手机上用的driving record app对收费影响这些都是模型定的

虽然是data确实在很多行业是辅助角色+二级业务
也不是啥卵用都没有吧, 你要说前景+找工难度+pay+创造成就感不如码农我100%赞成

但说我们就啥卵用没有我就不服气了, 也不是每个人都适合转码的吧 如果像我一样对转码一点兴趣没有不喜欢自己搭建的选手 以后工作几十年选一个前景无限但天天干自己不喜欢的多没意思呀 ;-)  怕是比感叹发展慢更大的心理摧残吧

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匿名用户-0B7  发表于 2021-10-26 00:37:42
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本帖最后由 匿名 于 2021-10-25 12:58 编辑

我来举个例子,比如你们公司有个marketing campaign发现金incentives,你有一个fixed的budget,然后你希望用这个fixed budget尽可能多的增加sales。你怎么发这个cash incentives才能最大化的增加你的利润?这就是一个典型的DS问题啊。其中涉及到了实验设计,数据收集,建模等等。
金融行业保险行业,更不用说了,你没有data怎么做风险控制,乱发贷款吗?你刷信用卡消费,每一笔transaction背后都有model在检测fraud

医药行业,你吃的哪个药打的哪个针是没有经过实验数据检验的?现在很火的precision health也都是建立在海量数据之上的

甚至农业,高度机械化之后你在哪播种,什么时候播种,在哪种植什么作物才能最大化产量背后都是data driven和predit的。

我觉得DS非常有用,能应用的场景和行业也非常非常多(基本任何你能想象到的行业DS都有用武之地),只是很多人不知道怎么利用DS。很多公司都喜欢吹自己data driven,但实际工作中一看大部分人都没有真正的data driven或者用data解决问题的意识。你没有数据是infrastructure的问题,不是DS有没有用的问题。
看见很多人上来就说DS没用我就很无语,你做过几个DS的工作了?全世界行业那么多,公司那么多,每个行业的DS你都搞清楚在做什么了吗?你做DS的话,你有把自己分内的事情做到天花板了吗?这些工作的意义都是要自己努力争取来的,而不是躺在那边抱怨就会从天上掉下来。如果真的不开心,那就转行啊。把DS留给我们这些真的喜欢做DS的不就完了,反正我们做的挺开心的。

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匿名用户-4DA  发表于 2021-10-25 11:35:35
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好奇周围不开心的DS坚持下去的勇气是啥?? 市面上大部分po出来的ds工作都用不着建模
做ab test/inferences/metrics之类的也能有价值对吧
比如带项目能influence各部门做更好的data-driven decision,而且agnostic,哪个领域都可以。
你要就一心只想建模上production当我没说。。
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匿名用户-795  发表于 2021-10-25 14:04:50
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一心只想建模上production可以转 MLE,不过主要也是调参和上 Production
模有那么香吗?
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匿名用户-CBE  发表于 2021-10-25 23:01:36
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ecommerce
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Ayyoki 2021-10-25 23:27:13 来自APP | 显示全部楼层
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Ayyoki 发表于 2021-10-25 08:17:00
感觉有的人对我们data行业真的就乱jb黑
以保险这种传统公司来说 保险公司给客户定价不要模型? 给客户定clv以确定retention strategy不要模型? 客户提交的反馈文字可以NLP处理
顺便补充一点, 之前看到几个人老在人家ds求职困难的帖子下面评论“我看到一个人就告诉他别学data 真不行” 这不就跟那种看到别人学个文科行业就“垃圾行业找不到工作”的comment是一种吗

每个人追求不同, 真的没必要这么对别人mean 喜欢黑别人以提高自己的优越感是病 建议看医生
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pptmaster 2021-10-25 23:28:04 来自APP | 显示全部楼层
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只有e-commerce和social media的数据才真正的“大”吧?
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aegihs 2021-10-26 00:24:11 | 显示全部楼层
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data 的用处不光是做prediction。我建议你可以读一下
https://courses.cs.washington.edu/courses/cse547/20sp/
最后两个讲causal inference的slides。这个可是人家computer science开的转门讲big data的课。人家cs的人都没有觉得big data + predictive model 能solve 回答所有的问题。这两个slides我个人觉得写的非常好,真的在教人怎么approach data的问题。很多内容是对面某些ds还是很有帮助的。当然能业界很多公司可能还没有考虑得这么深,有还是有的。

ds确实坑少,因为他确实不需要那么多人,小厂更需要人去做production的东西。但你不能说他木用。
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aegihs 2021-10-26 00:28:18 | 显示全部楼层
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匿名者 发表于 2021-10-24 23:04
一心只想建模上production可以转 MLE,不过主要也是调参和上 Production
模有那么香吗?

mle要“真正”地写码嘛,不想da很多是sql monkey,所以好多人觉得mle高级。另外就是和production想关坑相对多一点。不过干的其实都是机械的事情,只不过一个是deisgn experiment, 做ab test,另一个做tuning。
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