已过时尽量别往里跳了 人太多了 现在一抓一大把
怎么看出来过时的啊
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怎么看出来过时的啊
热得快 冷得也快我是学knowkedge engineering的，后来人们给了这专业一个美丽的名字 big data. Data mining啥的全学过。
我可以跟你说当软件强到一定程度后data science 是完全可以被软件取代的
假设一个数据库有十个table每个table有十个field
通常所谓的data scientist就会根据经验把选取几个参数配以比重然后做data mining 当软件硬件强到一定程度的时候就根本不需要你的经验。电脑把所有10×10个参数按照各种排列组合各种比重盲算一遍保证没有死角可以发现人脑中正常意识也发现不了的规律。
而且长线是金短线是银，大方向不塌准再如何数据精华也没有用。你去算如何充分烧煤就算能把燃烧率提高20%也然并卵。
Data science 绝对不是一个长久之计。
原来你是ISS毕业的
不过我觉得big data这个名字挺烂的
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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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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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另外对linux不熟的话，得补上。
当初有个分析文本的小作业，在R搞得要死要活，结果人家大牛用linux命令几秒钟搞定，那感觉简直就是日了狗了！
再另外，打一下自己的脸，刚刚入行而已，没准不久后会发现自己跳进了另一个火坑而已，哈哈。人生嘛，要么在折腾，要么在折腾的路上呗
你说的是bash吧
就是直接用script对文件进行操作哈
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看来python是个基础知识之前没学过，就Java,C++,希望对编程小白的我能够自学的会吧。
加油
是的，数学（特别是linear algebra跟probabilities）跟编程是基础
国内说的高数教的是这个吗？
国内说的高数教的是这个吗？
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