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[申请总结] 【第二弹】你为什么不该选择DS - 可能是2022年最详细的劝退贴 2/N

   
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. 1point 3acres
第一篇请看:
你为什么不该选择DS - 可能是2022年最详细的劝退贴 1\N


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习惯性声明:
本系列劝退的并非是Data Science这个领域或者学科,而是DS 的本科和Master项目。

希望通过类似项目拿到“Data Scientist”工作的朋友们,本系列或许可以给大家一些参考。. check 1point3acres for more.

博主作为“资深ds学生”,干过DA, DS, Applied Researcher, MLE, 甚至ds consulting;找工时面试了40+场,几乎面过了所有ds能申请的岗位。希望能分享一下我的经历,以及对当前DS教育的看法。

=======================. Waral dи,
-baidu 1point3acres
如果要选择一个Data Science入行的黄金年份,我会说:2016年。

在那一年,AlphaGo和李世石的对弈震惊世界,各公司纷纷在人工智能领域发力,各种AI Lab如雨后春笋般出现。

彼时,PyTorch和TF日后的两大框架发布才不到一年,业界对DS、AI、ML的认识尚不清晰,却又有着巨大的需求。开设DS项目的学校为数不多,接受过完整DS、ML科班训练的candidate还是稀有动物。

会传统的ML算法,对深度学习有一定的了解,在当时或许就能找到一份不错的工作。这并非是对当年入行前辈的羡慕嫉妒恨 —— 在一个领域高速发展的前夜,率先进入的先行者自然可以享受到这份红利。. Waral dи,
. .и
而Deep Learning 的全面爆发,是多数人始料未及的。. 1point 3 acres

当大量学生蜂拥进入DS领域,各学校也纷纷开始相关项目分一杯羹时,大家或许难以想到,Deep Learning的快速爆发可以让DS教育在几年间变得尴尬无比。

在DS项目常见的构想中,概统、Database、数据结构\算法、ML作为必修,辅以几门选修课的设计,足以让学生毕业后找到一份使用机器学习的工作。然而DL的全面发展,使得“左会统计分析,右能机器学习”的美好期望,已经全面落后于业界,特别是tech行业的实际需求。

目前AI领域的三大支柱无非是CV,NLP,搜广推 (RL,security,生物医学等领域非常重要,但目前相关的盘子太小,业界难以提供足够多岗位;没有说其他方向不重要的意思)。

当各种net出现后,传统的image analysis几乎销声匿迹。Transformer的一统江湖,把统计机器学习和基于语义学的NLP吊打的体无完肤。

若是以博主本人熟悉的推荐领域为例:
微软 Deep Crossing  2016 年
Google Wide&Deep  2016 年
华为 DeepFM  2017 年
Google MMoE 2018年.--
. check 1point3acres for more.
当deep learing based model被业界广泛接受之后,拿logistics、svm甚至FM来做CTR预估简直成了笑话。

而DS的相关项目,完全不足以提供足够的课程设计和学科深度,来支持学生来进入以DL为主的相关岗位。几乎没有项目会把Deep Learning列为必修课;而DS学生相对羸弱的CS能力,也越来越难以应付tech大厂对DL开发和部署的需求。
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当业界对岗位能力的细分加深,越来越不需要只会传统ML和简单DL的candidate。此前笼统的AI人才,分化出专精模型的Research Scientist和偏向开发部署的MLE,前者往往需要PhD级别的学术训练和数理基础,后者则偏好强悍的coding能力。

高不成低不就的DS学生,其实只有三条路:

1)读PhD或者运气好,实力真的强,卷进大厂做RS、AS
2)要么退而求其次进入基建缺乏的小厂或者传统行业. 1point 3 acres
3)要么选择几乎不需要ML能力的、名为DS实为DA的类似岗位

那么我的问题是,这样的DS教育存在的意义是什么?为什么不选择统计或者CS?

. 1point 3acres


补充内容 (2022-03-08 05:39 +8:00):.
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JOJO1999 + 1 赞一个

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你又开始了你又开始了。🥺考虑过我们已经上了贼船的后生仔的心理感受吗。别骂了,我马上退学还不行吗。

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参与人数 2大米 +2 收起 理由
qy_pino + 1 赞一个
堵住风口的猪 + 1 赞一个

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还有一个原因是 全美的phd 都在转行DS

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weier_36 + 1 赞一个
allenfan0728 + 1 赞一个!
小亩_e733dd3 + 1 赞一个

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推荐
asunayuan 2022-3-8 08:23:42 | 只看该作者
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作为一个ds的master new grad,别的不说,经历了3,4个月ds面试碰壁后,尝试同时申请sde的工作,居然不到一个月就上岸了
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存在的就是合理的!
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惡魔廣場 2022-3-8 05:14:00 | 只看该作者
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曾经花了好多时间去学习关于机器学习的一切,但是做了几年偏swe的da,最终也没能成功转行ds,反而转行swe了。

说到底还是一个供求关系的问题,市场上实在没有很多的demand。楼主说的高不成低不就很精辟。要不真正学好数学,要不就转码。
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bruceless 2022-3-8 05:31:28 | 只看该作者
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说到底data science是一个被创造出来的东西, 而不是因为有了demand而自然而然产生的. 这样的结果是, 业界自己也没有明确的需求去招人, 各种jd五花八门. 学界也无法根据非常明确的点去改良课程(尤其指undergrad和master).
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确实啊。需要靠建模解决的问题,大多是工程问题,适合cs出身的人,仅有一个ds degree远远不够。不需要建模解决的问题,大多是商业问题,没有ds degree也可以。高不成低不就,真的是很贴切了哈哈(苦笑
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yanyi869 2022-3-8 09:44:17 | 只看该作者
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兴趣吧,不是所有人都想上所谓的岸
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积重难返啊,不过已经打算读二硕计算机了,拿不到学校录取还是只有去做DS
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bbrqlesll 发表于 2022-03-07 12:59:24
你又开始了你又开始了。考虑过我们已经上了贼船的后生仔的心理感受吗。别骂了,我马上退学还不行吗。
别赞了别赞了谢谢大家,好多同校认识我id,把我顶上热门回复大伙就都知道我要退学了,我要脸的。😭
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