[心得] 資料科學家工作分享與AI 產業觀察- 看板Soft | 美容美髮公開資訊

最近版上好像很多人對AI,ML,Datamining的工作有興趣也想知道自學,唸碩士,...統稱資料科學家根據背景知識,datatype還會細分成影像CV,語音, ...

作者aacs0130 (嘻嘻莉亞)

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標題[心得] 資料科學家工作分享與 AI 產業觀察

時間Thu Mar 7 16:05:02 2019

最近版上好像很多人對 AI, ML, Data mining 的工作有興趣也想知道自學, 唸碩士, AIA 或其他方式怎麼能夠進入 AI 產業我自己就是資料科學家想跟大家分享一下我的工作內容跟對 AI 產業的觀察 === 先說結論 === 1. 非CS背景想轉職 AI => 念四大碩，主修 AI 2. 不想念碩士，想自學 => 證明你比四大碩強 => 去社群給 Talk or Kaggle 比到前三社群有 ML/DM Monday, Taipei.py, Py data 等等有個聽眾覺得『哎唷不錯喔』，機會就來了 3. 已經是資工碩了 => 去社群給 Talk or 發top conference paper ex: AAAI, NAACL === 我的背景 === 台大資工學碩主修NLP, 熟AI, ML, SVM, 不熟DL 待過趨勢,華碩,新創六年工作經驗四年DS經驗, 英語流利 === 資料相關工作內容 === 資料分析師 : 有產業, 統計知識, 了解問題, 把問題變成數學問題資料科學家：把問題變成數學問題, 抽feature, 訂evaluation 設計數學演算法, 寫prototype 資料工程師：data clean, data storage, big data, cloud computing 機器學習工程師：設計數學演算法, 實作演算法, 挑ML模型, tune 參數把prototype 改成 production code 通常在台灣就是四種都要做...統稱資料科學家根據背景知識, data type還會細分成影像CV, 語音, 語言NLP, 產線資料, signal, 地理資訊等等影像現在在台灣最紅，約有60家新創 NLP 約20家語音約3家, google/apple/ms 太強，很難跟他們競爭後面三種data 我沒有研究.... =...

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