可以去general assembly读个课程他们会推荐相关的雇主实习或者正式工作。 也可以上些Coursera的课程，比如machine learning specialization 或 deep learning specialization等。另外，建议去Kaggle做些比赛，学学别人的solution等。祝好运！
谢谢你的信息，我可以去关注一下。
最近data science 好像很火，请问其他专业转行做data science 相关的可行吗
希望越来越好吧毕竟真正有些行业开始淘汰人去做简单工作了。不学的人不是更少了份竞争力吗。
要是几十年前卖鸡饭的
一定是从孵蛋 喂鸡 杀鸡 烧鸡 卖鸡一条龙end to end去做
现如今孵蛋的归孵蛋的他们卖鸡苗 养鸡的归养鸡的 杀鸡归杀鸡 活禽都不能入城市 买鸡饭的只要知道怎么烧和卖就好了。
就好像电脑刚发明的时候需要运算结果的人往往还要自己写个编译器。
现如今底层代码 OS 编译器 sdk plugin class都有专人专项做。
在就业方面肯定是应用多过开发，应用的人不用管也无法全面了解这个数据挖掘按下去以后机器到底在做什么了。
对于底层开发的工作来说如果你不是科班出身或者大牛的话，半路出家可能还真的不行。但是底层往往就好比开发原子弹的可能赚的还不入应用层面那些卖茶叶蛋的。
所以要用数据挖掘人工智能也不需要也无法去从根本上学习与掌握。
现如今孵蛋的归孵蛋的他们卖鸡苗 养鸡的归养鸡的 杀鸡归杀鸡 活禽都不能入城市 买鸡饭的只要知道怎么烧和卖就好了。
就好像电脑刚发明的时候需要运算结果的人往往还要自己写个编译器。
现如今底层代码 OS 编译器 sdk plugin class都有专人专项做。
在就业方面肯定是应用多过开发，应用的人不用管也无法全面了解这个数据挖掘按下去以后机器到底在做什么了。
对于底层开发的工作来说如果你不是科班出身或者大牛的话，半路出家可能还真的不行。但是底层往往就好比开发原子弹的可能赚的还不入应用层面那些卖茶叶蛋的。
所以要用数据挖掘人工智能也不需要也无法去从根本上学习与掌握。
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希望越来越好吧毕竟真正有些行业开始淘汰人去做简单工作了。不学的人不是更少了份竞争力吗。
把它作为一个兴趣爱好来学也不错
其实有很多data scientist都不是machine learning背景的。很多学科用到的数学都是相通的。
进入的门槛并不高。
进入的门槛并不高。
也在想转这方面
其它专业也在研究咋入行，在申请ISS的part-time的master，下周面试，不过有点心虚，计算机方面知识还是差太多
可以去general assembly读个课程他们会推荐相关的雇主实习或者正式工作。 也可以上些Coursera的课程，比如machine learning specialization 或 deep learning specialization等。另外，建议去Kaggle做些比赛，学学别人的solution等。祝好运！
general assembly的课程如果是PR能申请70%的政府补贴不
general assembly的课程如果是PR能申请70%的政府补贴不，查了下NUS ISS有些excutive的课感觉还行，但是就是大部分工作时间上。不知道新加坡还有什么IT类的培训课比较好。自己上网课上着上着就落下了。
我也是觉得人工智能这几十年没什么突破
所谓的火，无非是计算能力指数级别增长
让neural network这种纯瞎算的模型有了用武之地，(neural network是个很古老的东西了， 不要以为多么牛逼）
90年代日本举国之力搞AI，走了邪路，最后什么都没搞成
我觉得baidu这种all in AI也是够呛， data scientist火不了几年
让neural network这种纯瞎算的模型有了用武之地，(neural network是个很古老的东西了， 不要以为多么牛逼）
90年代日本举国之力搞AI，走了邪路，最后什么都没搞成
我觉得baidu这种all in AI也是够呛， data scientist火不了几年
general assembly的课程如果是PR能申请70%的政府补贴不general assembly的课程如果是PR能申请70%的政府补贴不，查了下NUS ISS有些excutive的课感觉还行，但是就是大部分工作时间上。不知道新加坡还有什么IT类的培训课比较好。自己上网课上着上着就落下了。
可以apply
MITB
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我也是觉得人工智能这几十年没什么突破所谓的火，无非是计算能力指数级别增长
让neural network这种纯瞎算的模型有了用武之地，(neural network是个很古老的东西了， 不要以为多么牛逼）
90年代日本举国之力搞AI，走了邪路，最后什么都没搞成
我觉得baidu这种all in AI也是够呛， data scientist火不了几年
过几年可能你的看法就不一样了
之前人可以理解neural network在干什么，现在到了理解不了的程度了
为什么？因为现在我们有很多data啊，让计算机去解决计算问题，人类来解决如何理解计算机算出来的东西
世界就是计算出来的
为什么？因为现在我们有很多data啊，让计算机去解决计算问题，人类来解决如何理解计算机算出来的东西
世界就是计算出来的
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如果对现在的职业生涯不满意，转行做data science 相当行。
Data Science 火了也没几年，数据量和及计算能力的提升也就最近几年的事。学术上大的进展虽然不多，但细节上的修补和应用领域的开发进行的很快。业界的data science 还处于一个潜力巨大，但潜力还未完全兑现的阶段。
乐观点看，data analytics 的能力会成为未来一代的技能标配，就跟现在的excel 技能差不多。悲观点看，就算data science 的潜力大部分都不能实现，存量市场也不小了。
从个人的角度来看，现在市场上的数据分析师经验都不多。５年以上经验的的凤毛麟角。换个角度看，５年前的data science 的技术和现在也不在一个等级上。所以大家都是在同一起跑线。如果你对自己现在的工作不满意，换行到data science 绝对是个好的开始。
乐观点看，data analytics 的能力会成为未来一代的技能标配，就跟现在的excel 技能差不多。悲观点看，就算data science 的潜力大部分都不能实现，存量市场也不小了。
从个人的角度来看，现在市场上的数据分析师经验都不多。５年以上经验的的凤毛麟角。换个角度看，５年前的data science 的技术和现在也不在一个等级上。所以大家都是在同一起跑线。如果你对自己现在的工作不满意，换行到data science 绝对是个好的开始。
可以applyMITB
48000学费好高啊
如果对现在的职业生涯不满意，转行做data science 相当行。Data Science 火了也没几年，数据量和及计算能力的提升也就最近几年的事。学术上大的进展虽然不多，但细节上的修补和应用领域的开发进行的很快。业界的data science 还处于一个潜力巨大，但潜力还未完全兑现的阶段。
乐观点看，data analytics 的能力会成为未来一代的技能标配，就跟现在的excel 技能差不多。悲观点看，就算data science 的潜力大部分都不能实现，存量市场也不小了。
从个人的角度来看，现在市场上的数据分析师经验都不多。５年以上经验的的凤毛麟角。换个角度看，５年前的data science 的技术和现在也不在一个等级上。所以大家都是在同一起跑线。如果你对自己现在的工作不满意，换行到data science 绝对是个好的开始。
40+ 岁还能学吗？
有12+ 工业界计算机经验， 10年 database 经验, 做过几乎所有RDBMS的数据库: Oracle, Postgres, MySQL, SQL...
我也是觉得人工智能这几十年没什么突破所谓的火，无非是计算能力指数级别增长
让neural network这种纯瞎算的模型有了用武之地，(neural network是个很古老的东西了， 不要以为多么牛逼）
90年代日本举国之力搞AI，走了邪路，最后什么都没搞成
我觉得baidu这种all in AI也是够呛， data scientist火不了几年
对纯瞎算这点不太同意
其实现在的deep learning网络的每一个component或者layer都有自己存在的意义，解决一个新的问题的时候大部分情况下都要根据实际情况修改或者重新设计网络的。
如果对现在的职业生涯不满意，转行做data science 相当行。Data Science 火了也没几年，数据量和及计算能力的提升也就最近几年的事。学术上大的进展虽然不多，但细节上的修补和应用领域的开发进行的很快。业界的data science 还处于一个潜力巨大，但潜力还未完全兑现的阶段。
乐观点看，data analytics 的能力会成为未来一代的技能标配，就跟现在的excel 技能差不多。悲观点看，就算data science 的潜力大部分都不能实现，存量市场也不小了。
从个人的角度来看，现在市场上的数据分析师经验都不多。５年以上经验的的凤毛麟角。换个角度看，５年前的data science 的技术和现在也不在一个等级上。所以大家都是在同一起跑线。如果你对自己现在的工作不满意，换行到data science 绝对是个好的开始。
老兄貌似有很多业界经验阿，可以考虑写个帖子给大家讲一下。：）
喜欢就试试吧
计算机工程毕业，在银行做系统工程师7年，刚转行数据科学家。
机缘巧合两年前在政府资助下学完了coursera的data science，几乎花了一整年，基本上除了工作和休息，一大半的业余时间用来搞这个。那时候道行太浅，没急着跳。意外收获是，发现虽然有娃有24小时standby的工作，挤一挤还是有时间系统的提高自己的。接着弄完了big data（这个有点水，coursera的）。今年上半年折腾完了udacity的artificial intelligence，这个基本就是大学里学的ai，neural networks的升级版本，那么多年没摸代码，还得用python，酸爽味十足啊！最忙的时候公司项目搞到半夜一点，接着再来学两个小时。我都不确定再来一次的话我还可以坚持下来！
找新工作的时候就凭着过去两年半各种折腾课程里面的项目还有公司里的和本职工作不相干的项目（小老板不太支持，不过大老板喜欢）开始吹牛逼。每几天也会有猎头在linkedin来加好友。最后没去成自己主动投简历想去的公司，去了猎头推荐的一家，要做的东西是data science，ai和machine learning的产品，也少不了big data还有software development。
刚毕业的时候真不知道自己喜欢啥，花了四年才慢慢看清楚，花了三年做准备，终于觉得自己走上正轨了！
以前嘛，谁家公司有data science team, 那是牛！现在谁家要是没有这样的标配，会被笑话的。而且大把大把的公司这方面才刚起步而已。比如某本地银行，某航空公司！所以，觉得自己有兴趣的话，先从coursera，udacity里的课程开始。别管别人说啥，当全世界最牛叉的公司花了大把人力物力并且越来越多人力物力在这方面的时候，他们都疯了傻了？比那些唱衰的人疯傻？
机缘巧合两年前在政府资助下学完了coursera的data science，几乎花了一整年，基本上除了工作和休息，一大半的业余时间用来搞这个。那时候道行太浅，没急着跳。意外收获是，发现虽然有娃有24小时standby的工作，挤一挤还是有时间系统的提高自己的。接着弄完了big data（这个有点水，coursera的）。今年上半年折腾完了udacity的artificial intelligence，这个基本就是大学里学的ai，neural networks的升级版本，那么多年没摸代码，还得用python，酸爽味十足啊！最忙的时候公司项目搞到半夜一点，接着再来学两个小时。我都不确定再来一次的话我还可以坚持下来！
找新工作的时候就凭着过去两年半各种折腾课程里面的项目还有公司里的和本职工作不相干的项目（小老板不太支持，不过大老板喜欢）开始吹牛逼。每几天也会有猎头在linkedin来加好友。最后没去成自己主动投简历想去的公司，去了猎头推荐的一家，要做的东西是data science，ai和machine learning的产品，也少不了big data还有software development。
刚毕业的时候真不知道自己喜欢啥，花了四年才慢慢看清楚，花了三年做准备，终于觉得自己走上正轨了！
以前嘛，谁家公司有data science team, 那是牛！现在谁家要是没有这样的标配，会被笑话的。而且大把大把的公司这方面才刚起步而已。比如某本地银行，某航空公司！所以，觉得自己有兴趣的话，先从coursera，udacity里的课程开始。别管别人说啥，当全世界最牛叉的公司花了大把人力物力并且越来越多人力物力在这方面的时候，他们都疯了傻了？比那些唱衰的人疯傻？
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喜欢就试试吧计算机工程毕业，在银行做系统工程师7年，刚转行数据科学家。
机缘巧合两年前在政府资助下学完了coursera的data science，几乎花了一整年，基本上除了工作和休息，一大半的业余时间用来搞这个。那时候道行太浅，没急着跳。意外收获是，发现虽然有娃有24小时standby的工作，挤一挤还是有时间系统的提高自己的。接着弄完了big data（这个有点水，coursera的）。今年上半年折腾完了udacity的artificial intelligence，这个基本就是大学里学的ai，neural networks的升级版本，那么多年没摸代码，还得用python，酸爽味十足啊！最忙的时候公司项目搞到半夜一点，接着再来学两个小时。我都不确定再来一次的话我还可以坚持下来！
找新工作的时候就凭着过去两年半各种折腾课程里面的项目还有公司里的和本职工作不相干的项目（小老板不太支持，不过大老板喜欢）开始吹牛逼。每几天也会有猎头在linkedin来加好友。最后没去成自己主动投简历想去的公司，去了猎头推荐的一家，要做的东西是data science，ai和machine learning的产品，也少不了big data还有software development。
刚毕业的时候真不知道自己喜欢啥，花了四年才慢慢看清楚，花了三年做准备，终于觉得自己走上正轨了！
以前嘛，谁家公� (more...)
工资能增加多少呢？说个数，或者百分比也行。
起薪能有8K-10K per month.., or more???
喜欢就试试吧计算机工程毕业，在银行做系统工程师7年，刚转行数据科学家。
机缘巧合两年前在政府资助下学完了coursera的data science，几乎花了一整年，基本上除了工作和休息，一大半的业余时间用来搞这个。那时候道行太浅，没急着跳。意外收获是，发现虽然有娃有24小时standby的工作，挤一挤还是有时间系统的提高自己的。接着弄完了big data（这个有点水，coursera的）。今年上半年折腾完了udacity的artificial intelligence，这个基本就是大学里学的ai，neural networks的升级版本，那么多年没摸代码，还得用python，酸爽味十足啊！最忙的时候公司项目搞到半夜一点，接着再来学两个小时。我都不确定再来一次的话我还可以坚持下来！
找新工作的时候就凭着过去两年半各种折腾课程里面的项目还有公司里的和本职工作不相干的项目（小老板不太支持，不过大老板喜欢）开始吹牛逼。每几天也会有猎头在linkedin来加好友。最后没去成自己主动投简历想去的公司，去了猎头推荐的一家，要做的东西是data science，ai和machine learning的产品，也少不了big data还有software development。
刚毕业的时候真不知道自己喜欢啥，花了四年才慢慢看清楚，花了三年做准备，终于觉得自己走上正轨了！
以前嘛，谁家公� (more...)
牛B，这样的回报是应该的
下得了决心，加上能付出时间，所有工程类的本科毕业生都是可以转的
当然文科生也能转，前提是爱数学，爱编程
当然文科生也能转，前提是爱数学，爱编程
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40+ 岁还能学吗？有12+ 工业界计算机经验， 10年 database 经验, 做过几乎所有RDBMS的数据库: Oracle, Postgres, MySQL, SQL...
我人生经验太少，不敢给建议。
楼下就有个转的很成功的。
老兄貌似有很多业界经验阿，可以考虑写个帖子给大家讲一下。：）
我水平不高，还是不献丑了。
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