加拿大华人论坛 加拿大百科现在怎么这么惨了，数据科学家不值钱了？
在加拿大
不知道这个打算怎么个找人套路
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DS从PS的数据来看，一般工资比SE低一些的，数据分析虽然高大上，但好像没有直接产出经济效益。
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我觉得数据分析是优化管理，做出最优决策的法宝，显然是跟直接生产挂钩的。平时的工作就是埋着头糊火柴盒，只有手里的那点工作在眼里，数据分析才是提高生产力的重要工具，要不然就不会这么流行了
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数据分析也需要有高质量的数据才行啊，感觉一般中小公司都没有鸟这块，普通的大公司数据收集方面也做得一般
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A brave new world 数据分析也需要有高质量的数据才行啊，感觉一般中小公司都没有鸟这块，普通的大公司数据收集方面也做得一般点击展开...数据提纯是数据分析很重要的一块啊，不是所有数据拿来都可以直接用的
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$20 - $23，我只能说呵呵。说个特例，弯曲某独角兽公司DS职位，base $180K，6000 rsu，$100~/share。。。。。不是DS不值钱，是qualified DS太少。
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煮饭侠就是这个价啊正常啊西方就是这个德行其实数据分析 比精算还复杂但是工资不到精算的一半原因就是精算要考试 很难的考试但是和实际工作基本无关的狗屁扯蛋考试医生律师会计都是一样忽悠扯淡西方人虚伪 就在于此 装模作样 你懂的在西方 越能装蒜越牛比最扯淡的 可以一步到位做总统老老实实辛苦做工的最可怜最典型的 医生这个职业99%(不是100%啊,别抬杠)都是忽悠 没啥技能的 或者说那个技能任何人一个月绝对学会 其余的你就忽悠装蒜吧其实想想国内也是一样啥鸡吧博士啊硕士啊 就是多浪费一些纸张和青春罢了 绝大部分是庸才！什么他妈清华北大忽悠吧 绝大部分毕业生狗屁不通的因为老师就是狗屁不通的大忽悠不能说一点都不通 3分成绩7分牛比吧放之四海而阶准点击展开...
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煮饭侠 超赞 赏 反馈:molocha J J.X 2$(VIP 0,#315) 2922017-09-20#10 主要还是美国这个行业发达，大家稍微充充电，会点python, r, sql就可以进入这个行业了。要知道涨水平就主要靠实干，光自己学习要多少光年了。估计那个招聘也是抄的，要那个水平估计美国好多正儿八经的在职都没有那个会那么多的。我看mitbbs数据科学版，好多就会点sql, python就开了数据科学生涯的，本来会这些也够了，关键是水平估计好多就是入门级别，关键是人家当地有这个产业啊，只要干几年大项目，个个都已数据科学家和资深数据分析自称了。不行了，最近我也开始学R了， 它的ggplot2画图真的还是很厉害的，关键是可以随心所欲，批量处理，提高一下处理工程数据的格调，还是不错的，有高手可以介绍一下怎么结合一下R超强的数据分析和视图能力和工程数据的结合产生出火花的例子，当然大部人是用来分析商业数据的，但是我是工程，希望工程的分析上点档次，呵呵
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补充一点，我这里说的数据科学不是严格意义上搞算法的，是用的广义的定义，大部分工作还是涉及怎么收集，处理和可视化数据
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J.X 说:补充一点，我这里说的数据科学不是严格意义上搞算法的，是用的广义的定义，大部分工作还是涉及怎么收集，处理和可视化数据点击展开...这些是数据工程师的话。
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煮饭侠 超赞 赏 J J.X 2$(VIP 0,#315) 2922017-09-20#13 我觉得很多地方title都是乱给的，据很多ds介绍他们的工作内容大部分也是数据工程师的活，哪有那么多算法需要设计
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从华人上面转的，美国市场就是好啊想找FB data scientist工作的jms 可以给大家refer估计想找data scientist工作的姐妹们不少，可以帮大家提供Facebook DS的refer。说是DS，但其实是product analytics, 围绕product的data analyst。。职位叫data scientist, analytics。当然也有core data scientist。一般都是general hire，但是如果你在facebook的网站看到pre-allocated到某些组的职位也是可能的。地点在总部menlo park， seattle， new york 和london。 https://www.facebook.com/careers一般来说，new grads只在每年的一段时间招，很快就招满了，有工作经验的(at least 1 year) 全年都在招。现在招人很凶，给的level比以前高不少，是进来的好时机。如果你在半年内面过被拒的也可以试试，一般来说是有冷冻期的，但是现在放宽了很多。有经验的内推，一般都给电面。当然，简历不能太差，学校也ok的。有兴趣的可以站内我或者留下你的邮箱，然后把简历和job的link发到我邮箱。补充一点skills吧。SQL要很熟练，Python or R最好会一个，然后面试前好好用用Facebook。要求有product sense。对之前的工作背景不是很care。以前考，这两年面试完全没有算法题了。hadoop这些也不会问
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看见没有，连facebook招的data scientist都不考算法和Hadoop。现在数据科学就是定义这样了，看来还是分析的市场大啊
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FB的DS有两种，一种就是上面说的product analytics DS，被业内戏称为“唱唱跳跳型”的DS；另外一种DS的title是 Research Scientist/Research Engineer，代表人物是最好的深度学习框架之一Caffe的作者贾扬清和仅次于AlphaGo的围棋人工智能黑暗森林的作者田渊栋，这才是真正的Hardcore Data Scientists。Hadoop不考是真的，但原因不是FB不用Hadoop，恰恰相反，FB作为拥有有世界上最大的Hadoop集群之一的公司以及Hive的发源地，FB内部对Hadoop的应用已经非常成熟，基本上DS/DE绝大部分时候不需要直接和Hadoop底层细节打交道而只需要在Hive/Presto上写SQL，并用基于Python的调度框架（Swarm）来schedule job就好。所以他们可以把工作重心从技术上适当的迁移到业务影响上，这也是为什么他们对DS更看重business sense和product sense而不是特别在乎technical skills的原因。嗯，这里说的“不在乎”其实相对其它公司已经是相当在乎了。白板代码是必须的，算法题虽然不像SDE要求那么高但是leetcode中等难度还是需要的。另外FB家对A/B testing要求也比较高，这是传统DA的一块短板吧。面试的内容深度，广度和强度都还是很挑战的，感觉他们找的是真正能解决问题的人才而不是简单的答题机器。看见没有，连facebook招的data scientist都不考算法和Hadoop。现在数据科学就是定义这样了，看来还是分析的市场大啊点击展开...
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煮饭侠 超赞 赏 J J.X 2$(VIP 0,#315) 2922017-09-25#17 我就是谈所谓的那个data science的title。我开始发的的那个data scientist的工作描述给20块钱一个小时，是不是秒杀这个facebook的工作描述。华人上面一帮转行的都在投类似的职位，所以说真不要把这个title看的都神奇。除了少数机构严格对待，很多大公司都在随便给这些title了
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那个posting完全瞎扯，不用在意。
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