作者ctr1 (【積π】)
看板DataScience
標題[問題] 統計與資工 在資料科學的差異
時間Mon Jun 1 16:58:27 2020
想請問版上的先進
在資料科學 機器學習 深度學習這領域上
統計系所 資工系所
差異性在哪裡呢
感謝各位了
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1F：推 andy086: 老實說應該看教授啦XD 06/01 17:51
2F：→ roccqqck: 找工作 06/01 20:54
3F：推 Freddy122: 資工比較偏AI統計比較偏大數據 06/02 02:22
4F：→ neil2003tw: 敢問大數據是? 06/03 16:31
5F：推 geminitw: 資工有效MGF?機率分佈也教不多吧?隨機過程也沒碰吧?thre 06/03 20:06
6F：→ geminitw: ad process 觀念不難，根本也用不到semaphore mutex, 06/03 20:06
7F：→ geminitw: 那都是framework的事情, 重點是你要做模型有洞見 06/03 20:06
8F：→ sxy67230: 資工隨機程序一樣有辦法選修啊，看教授有沒有強制要修 06/03 22:13
9F：→ sxy67230: 或有開課。反而我自己看一堆人東抄西抄別人的模型調來 06/03 22:13
10F：→ sxy67230: 調去做做前處理就說是自己的，台灣普遍就算數統出來也沒 06/03 22:13
11F：→ sxy67230: 有獨立做模型的能力，真的要應用也沒有工程的能力的話， 06/03 22:13
12F：→ sxy67230: 就會跟碼農沒什麼差別，就只是一隻調參猴而已。 06/03 22:13
13F：推 kokolotl: 所以資工的人都能建自己的架構嗎？ 06/03 22:24
14F：推 Freddy122: 你如果想走AI三大領域那只能去資工 06/04 03:02
15F：→ Freddy122: 如果想鑽研ML搞好模型那統研的訓練比較相關一點 06/04 03:02
16F：→ sxy67230: 我認識所內跟出社會認識的蠻多都自幹框架、自己做一套架 06/04 09:10
17F：→ sxy67230: 構沒什麼問題啊，應該說我唸書的那個年代一堆現行主流DL 06/04 09:10
18F：→ sxy67230: 框架都沒有的、很多ML框架還沒那麼成熟，那個時候一樣可 06/04 09:10
19F：→ sxy67230: 以設計自己的一套搞創業啊。我還碰過部署是真的我們自己 06/04 09:10
20F：→ sxy67230: 當工人載電腦過去真正的實裝部署，還要debug硬體問題的 06/04 09:10
21F：→ sxy67230: 勒。 06/04 09:10
22F：推 kokolotl: 了解，感謝分享 06/04 09:52