作者muscle1204 (星岚悠)
看板Soft_Job
标题[请益] 很想做AI大数据相关 该从哪里补足
时间Tue Jan 19 11:00:37 2021
我研究所毕业 论文就是写数据相关
我对於资料前处理 数据预测 模型 监督 半监督 这些都懂理论 也拿到经济部巨量资料证照 有程式开发基础 物件导向观念
但我去面试AI相关的工作我还是被刷掉
原因是我没有实务开发经验
只会用weka orange跑建模 跑预测 出结果
我想补足这方面有实务开发AI的经验我该怎麽做?该去外面花钱上课吗?还是该继续投履历乱枪打鸟直到能录取为止
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1F：→ loser113: 我觉得找kaggle 找个几个主题报告比较快让人懂 01/19 11:05
2F：→ loser113: 主题就挑你擅长比较懂得 也不是每间都很care理论 01/19 11:06
3F：→ loser113: 台湾课程 技术来说我觉得不如找udemy上就好了 01/19 11:07
4F：→ loser113: 但去上课可以认识人脉 应徵来说人脉内推也满重要 01/19 11:08
5F：推 gnseed: 因为你认为的AI跟业界认为的AI不同。 01/19 12:10
6F：→ gnseed: 往分析类可能比较有机会，AI型的，以你目前列的技能可能 01/19 12:12
7F：→ gnseed: 比较难上 01/19 12:12
8F：→ gnseed: 数据分析、大数据、AI这三个词常常挂一起，但细节上有些 01/19 12:15
9F：→ gnseed: 差异 01/19 12:15
10F：→ alihue: 分析的也没吧，有哪些职缺是真的叫分析的吗，台湾应该比 01/19 12:41
11F：→ alihue: 较少 01/19 12:41
12F：→ OforU: 有没有可能那些只是你自以为自己会 但公司不觉得你会啊 所 01/19 12:48
13F：→ OforU: 以才会说你没实务经验 01/19 12:48
14F：→ puffs: kaggle 打几个比赛，拿到好名次就有人要了 01/19 12:51
15F：→ superalf: 呃，weka/orange 就能跑得动的东西能称为巨量资料吗？ 01/19 13:18
16F：推 aidansky0989: 打kaggle拿到钱就有人要了 01/19 14:16
17F：→ normaldistr: kaggle要拿钱，首先要有足够的电脑配备 01/19 15:29
18F：推 sunkao1035: 你如果是用 python 肯定会加分 01/19 15:33
19F：推 Morphee: 到底是有多不会找工作阿？ 可以搞成这样 01/19 16:14
20F：推 paopaosw: “AI相关的工作” 是指 data scientists 吗？还是backen 01/19 16:49
21F：→ paopaosw: d？这样看不出来你要面试的职务很难给建议 01/19 16:49
22F：→ f496328mm: 只会用weka orange，不会写程式?? 01/19 18:22
24F：→ f496328mm: 不是拿到 offer 了，然後来问这是?? 01/19 18:24
25F：推 aa06697: 可能缺学历 01/19 19:14
26F：嘘 chocopie: 123哪间 01/19 20:29
27F：→ jigfopsda: Kaggle 跟着打 前10%就不错啦! 01/19 22:59
28F：推 Morphee: 可怜 01/19 23:01
29F：推 ILYY: 打kaggle 01/20 00:56
30F：推 runa33: 我只能说有找人工智慧的缺 你没kaggle名次或研讨会得奖 01/20 01:31
31F：→ runa33: 真的很难 01/20 01:31
32F：→ audibmw888: 呃..... 刷题？ 01/20 08:26
33F：推 Morphee: 我一题都没刷 啥k狗没认真玩过 顶会也没 还不是三年就破2 01/20 10:58
34F：→ Morphee: 00了 现在整天看履历找人 只能说会爬的就是会爬 01/20 10:58
35F：→ Morphee: 更别提我根本一堂资工的课都没修过 01/20 10:58
36F：推 sherees: 我自己的经验是 面试说懂理论懂观念但没有实作的人 01/20 13:02
37F：→ sherees: 大部分理论也是一问就倒 01/20 13:02
38F：→ sherees: 另外"经济部巨量资料证照" 这东西有没有用我也是存疑 01/20 13:04
39F：→ sherees: 看你用的工具 我觉得比较适合的职位应该是数据"分析" 01/20 13:23
40F：→ audibmw888: 有的公司有内推就很好进去的。呵呵。 01/20 14:44
41F：→ audibmw888: 不用多厉害。 01/20 14:44
42F：→ neo5277: kreas,tensoflow去打排名 01/20 15:30
43F：→ bear1414: 实作题目 讲出你的创意和结果 即便是复现都比现在好 01/20 17:38
44F：→ bear1414: 不一定要KAGGLE 任何数据集 或论文中的题目皆可 01/20 17:39
45F：→ DrTech: 都什麽年代了，还在用weka 实验室有够混的 01/20 20:55
46F：嘘 neil2003tw: weka orange算是什麽AI 01/20 21:30
47F：推 luli0034: 现在没有人要新鲜人了吧 01/21 12:46
48F：推 joey11121: 硕论都相关了，有这麽难找？ 01/21 13:33
49F：推 HungDa: 你这个是数据分析吧跟AI没什麽关系啊？pytorch和tensorflo 01/21 21:49
50F：→ HungDa: w你会吗？有实务经验吗？都没有一定被刷的啊，至少要证明 01/21 21:49
51F：→ HungDa: 自己会看paper能用GitHub上的跑model会调参是最基本的 01/21 21:49
52F：→ HungDa: 经济部那张太基本了不足以证明你懂不AI 01/21 21:50
53F：推 HungDa: 台湾很多AI相关的比赛有些很好得名 01/21 21:54
54F：→ f422661: Kaggle拿钱，台湾没几个，会不会想太多 01/23 13:47
55F：推 mago: 资料分析 资料科学 机器学习在公司可能都是不同部门，你想 01/24 08:59
56F：→ mago: 往那块走？ 01/24 08:59