加拿大华人论坛 加拿大生活信息请问data science这一块在加拿大有前途吗
在加拿大
本人UBC学生,大学专业选的是combined major cpsc&stats, 最初打算是做data analyst,但网上查过一些相关行业的讯息后,觉得data science工资和趣味性都比不上cs同行,例如software或web developer之类…… 在考虑是不是应该转专业?有data science这块的大佬来解答一下菜鸟的困惑吗?感激不尽
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data science 不是cs的一个方向吗?我想比你说的那些有前途
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Data science应该和机器学习、人工智能等等都有密切关系吧,我感觉是计算机技术里面最有趣味性的领域。
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不读到博士,难有高工资。
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绿阴幽草胜花时 赏 反馈:gongbao 和 wolfang 2017-11-24#5 533 $0.00 玩AI,走人工智能路子
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我老公就是data analyst 从Web Developer转过来的 已经做了七年 因为觉得有意思。但不如以前工资高是事实 而且做技术支持工作需要和各种刁蛮客户傻逼客户打交道 感觉对情商要求高。和前面网友说的一样 他现在就正自学AI 说以后会和工作联系很大 希望到时候工资能高点哈
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data science和data analyst两回事。学统计+CS的应该去读研然后博走AI和机器学习方向,找多大的Hinton或者蒙大的Yoshua Bengio当导师,你看看amazon,facebook,Google校招 data scientist给多少钱 ,比软件开发强太多。如果只是本科出来工作,最多只能做到data mining engineer。
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快雪时晴 说:data science和data analyst两回事。学统计+CS的应该去读研然后博走AI和机器学习方向,找多大的Hinton或者蒙大的Yoshua Bengio当导师,你看看amazon,facebook,Google校招 data scientist给多少钱 ,比软件开发强太多。如果只是本科出来工作,最多只能做到data mining engineer。点击展开...专家
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人间正道是沧桑 赏 反馈:lucymao 2017-11-24#9 F 4,132 $0.00 Marks.
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Data scientist is hot nowadays
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抛开AI这个目前最大的风口而言,DS和SDE还真不好说哪个薪酬更高,但作为从业者,我自己是觉得DS比SDE更有趣些。我team今年招的一个DS就是UBC的,现在准备提升为lead了。我另外一个DS同事,今年年初辞职后跳了两次槽现在在某金融机构做DS director......另外一方面,尽管我们目前希望将team double size,但从收到的简历来看,符合条件的,至少在本地,不多。大部分还是处于上了几门MOOC,对DS“有兴趣”的阶段。这个市场的行情和潜力,可能超出很多人的想象。
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煮饭侠 赏 反馈:frigyda 和 007KJJ 2017-11-26#12 J 253 $0.00 Analytical methods: statistical modeling (e.g., linear regression, GLMs, time series), supervised machine learning (e.g., random forests, neural networks), design of experiments, segmentation/clustering, text mining, network analysis (e.g., location allocation), optimization, simulationo Analytics tools: Data wrangling (SQL, R, Python, PostGRESql, Spark, Hadoop/Hive), Data Modeling (R, Python, SAS, RapidMiner, SPSS), Data visualization (Tableau, Microstrategy)这个要求太多了?有必要要求这么杂这么广吗?人家脸书数据科学家都只要求sql,其他进去培训几个礼拜就行了。其实我觉得也差不多这样,一会儿做python, 一会儿做R,语法规则都把我绕晕了?只是好奇?楼上的专家是业内人士,请教一下,数据科学家,我说的就是这种不研究算法的,大家现在都这样广义的定义数据科学家,我们就不深究这个定义正不正确。只会一两样就没法做数据科学的分析?还是都会,至少到中级水平,才能有干活的实力?只上几门网课肯定只有初级水平吧?还是要去kaggle中级比赛实战训练训练才行,把什么spark, hive练熟悉,拿个top 10?楼主虽然还是个学生,但是你如果在加州或者美国其他地方做学生,估计很容易进入硅谷的公司拿个数据分析甚至数据科学的职位,但是在加拿大确实困难点,要求一大堆,每一样都要有几年的实践经验,这个确实不公平,所以争取去美国是正道,你可能一毕业就能进好公司,只要四五年就能出来自己开公司教书育人。在加拿大你可能工作四五年后都还在想办法进这类公司,因为这类公司相对太少了,职位太少,所以要求也是广而全
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快雪时晴 说:专家点击展开...大牛请问下,data science看起来要求很高,那么data analyst呢,我这专业适合data analyst吗
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Sand_King 说:大牛请问下,data science看起来要求很高,那么data analyst呢,我这专业适合data analyst吗点击展开...一点都不大牛。data analyst需要熟悉行业,对于编程数学要求都不高,互联网行业的话文科生都能转来做这行,你这专业进去当然没问题。就是一开始工资不会高,后续发展就看个人了。现在机器学习到处缺人,不如找个比较热门的方向比如自然语言处理、图像识别,就算学个Master出来也能找到不错的工作。前提是数学要好:线性代数、微积分(多变量微积分)、概率论(你学统计的这个不会差)、convex optimization。
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J.X 说:Analytical methods: statistical modeling (e.g., linear regression, GLMs, time series), supervised machine learning (e.g., random forests, neural networks), design of experiments, segmentation/clustering, text mining, network analysis (e.g., location allocation), optimization, simulationo Analytics tools: Data wrangling (SQL, R, Python, PostGRESql, Spark, Hadoop/Hive), Data Modeling (R, Python, SAS, RapidMiner, SPSS), Data visualization (Tableau, Microstrategy)这个要求太多了?有必要要求这么杂这么广吗?人家脸书数据科学家都只要求sql,其他进去培训几个礼拜就行了。其实我觉得也差不多这样,一会儿做python, 一会儿做R,语法规则都把我绕晕了?只是好奇?楼上的专家是业内人士,请教一下,数据科学家,我说的就是这种不研究算法的,大家现在都这样广义的定义数据科学家,我们就不深究这个定义正不正确。只会一两样就没法做数据科学的分析?还是都会,至少到中级水平,才能有干活的实力?只上几门网课肯定只有初级水平吧?还是要去kaggle中级比赛实战训练训练才行,把什么spark, hive练熟悉,拿个top 10?楼主虽然还是个学生,但是你如果在加州或者美国其他地方做学生,估计很容易进入硅谷的公司拿个数据分析甚至数据科学的职位,但是在加拿大确实困难点,要求一大堆,每一样都要有几年的实践经验,这个确实不公平,所以争取去美国是正道,你可能一毕业就能进好公司,只要四五年就能出来自己开公司教书育人。在加拿大你可能工作四五年后都还在想办法进这类公司,因为这类公司相对太少了,职位太少,所以要求也是广而全点击展开...数据科学家就是做算法的,这词已经被业界滥用了。要是会点sklearn和tensorflow就能当数据科学家的话这个title也不值这么多钱了,大公司的数据科学家要看你在nips发过几篇paper,会什么工具真的无所谓,蒙特利尔的华为AI实验室和Google Brain都在招数据科学家,看看要求就知道了。只是做数据分析师的话,这些工具没必要都用,python和R会一个就行,python用的还稍微多点,非统计专业的人用R大多是为了ggplot2那个可视化包。整体上SPSS用得比SAS多,SAS在金融行业比较多,这俩也没太大区别,都是图形化的统计分析系统。实话实话,Excel里自带的三大power工具就能满足80%的数据分析师的需求了。至于什么回归分析贝叶斯SVM决策树这都是统计学的传统模型,神经网络卷积什么的是新起来的深度学习,目前自己还都解释不清楚自己。Kaggle的入门意义更大,拿来练手不错,但仅限于此,想转行到机器学习工程师或者数据挖掘工程师的攒经验值可以,和数据科学家没什么关系。最后,数据科学家/机器学习工程师和数据分析师/数据挖掘工程师只是在一部分内容上重叠,侧重点相当的不同。只有拉格朗日才能告诉你这里要加个约束条件。
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DS本来要求就杂,统计,编程,机器学习,数据处理,业务知识都需要。我们组为例,即要能写production code,还要能组织给Sr Executives的会议,跨度还是挺大的。Facebook有两种DS,anaytics那边的更像DA,虽说电面只考察SQL和lc中等难度的算法题,但onsite的难度非常大,不是简单一句只需要SQL就能概括的。至于FB家的research scientist,看看这几个中国人的名字你就知道什么水平了:caffe作者贾扬清,黑暗森林作者田渊栋,高考状元,resnet和fast rcnn作者何恺明。说起刷Kaggle的话,可巧我就是Kaggle master,金银铜牌都拿过。所以我可以负责的说,你贴的这些技能点,还真都是必须的。Analytical methods: statistical modeling (e.g., linear regression, GLMs, time series), supervised machine learning (e.g., random forests, neural networks), design of experiments, segmentation/clustering, text mining, network analysis (e.g., location allocation), optimization, simulationo Analytics tools: Data wrangling (SQL, R, Python, PostGRESql, Spark, Hadoop/Hive), Data Modeling (R, Python, SAS, RapidMiner, SPSS), Data visualization (Tableau, Microstrategy)这个要求太多了?有必要要求这么杂这么广吗?人家脸书数据科学家都只要求sql,其他进去培训几个礼拜就行了。其实我觉得也差不多这样,一会儿做python, 一会儿做R,语法规则都把我绕晕了?只是好奇?楼上的专家是业内人士,请教一下,数据科学家,我说的就是这种不研究算法的,大家现在都这样广义的定义数据科学家,我们就不深究这个定义正不正确。只会一两样就没法做数据科学的分析?还是都会,至少到中级水平,才能有干活的实力?只上几门网课肯定只有初级水平吧?还是要去kaggle中级比赛实战训练训练才行,把什么spark, hive练熟悉,拿个top 10?楼主虽然还是个学生,但是你如果在加州或者美国其他地方做学生,估计很容易进入硅谷的公司拿个数据分析甚至数据科学的职位,但是在加拿大确实困难点,要求一大堆,每一样都要有几年的实践经验,这个确实不公平,所以争取去美国是正道,你可能一毕业就能进好公司,只要四五年就能出来自己开公司教书育人。在加拿大你可能工作四五年后都还在想办法进这类公司,因为这类公司相对太少了,职位太少,所以要求也是广而全点击展开...
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煮饭侠DS本来要求就杂,统计,编程,机器学习,数据处理,业务知识都需要。我们组为例,即要能写production code,还要能组织给Sr Executives的会议,跨度还是挺大的。Facebook有两种DS,anaytics那边的更像DA,虽说电面只考察SQL和lc中等难度的算法题,但onsite的难度非常大,不是简单一句只需要SQL就能概括的。至于FB家的research scientist,看看这几个中国人的名字你就知道什么水平了:caffe作者贾扬清,黑暗森林作者田渊栋,高考状元,resnet和fast rcnn作者何恺明。说起刷Kaggle的话,可巧我就是Kaggle master,金银铜牌都拿过。所以我可以负责的说,你贴的这些技能点,还真都是必须的。点击展开...既然专家都背书了这些技能是必须的,那我学起来就有动力了,否则一边学一边怀疑,效果很差。Kaggle是不是很花时间啊,你们是公司组队去参加还是自己个人名义去参加?公司要有同事一起参加最好,水平接近,学以致用,自己个人参加找个队友都困难啊
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进来向老大学习
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准备招揽个大牛………
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煮饭侠一点都不大牛。data analyst需要熟悉行业,对于编程数学要求都不高,互联网行业的话文科生都能转来做这行,你这专业进去当然没问题。就是一开始工资不会高,后续发展就看个人了。现在机器学习到处缺人,不如找个比较热门的方向比如自然语言处理、图像识别,就算学个Master出来也能找到不错的工作。前提是数学要好:线性代数、微积分(多变量微积分)、概率论(你学统计的这个不会差)、convex optimization。点击展开...请问想要往这方面发展的话需要些什么竞赛,证书之类的吗?
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