最近data science 好像很火，请问其他专业转行做data science 相关的可行吗求指点。
其他专业转行做data science 相关可行吗？需要去读什么学位吗？需要什么样的知识。
本人30+。想转行。求相关专业人士指点。
万分感谢。
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该帖荣获当日十大第6，奖励楼主8分以及12华新币，时间：2017-10-08 22:00:03。[阿豆豆豆花 (10-7 20:49, Long long ago)]
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stats & cs 吧您现在从事什么行业？
基本都是math physics statistics cs这些吧
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[cy1024 (10-7 20:52, Long long ago)]
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(引用 cy1024:stats & cs 吧您现在从事什么行业？
基本都是math physics statistics cs这些吧)我现在是化学专业。大学学了点java编程。其他基本是零基础。
你觉得转行有可能吗？
我自己觉得很难。但是真是厌倦做现在的东西了。想做点新东西。[阿豆豆豆花 (10-7 21:03, Long long ago)]
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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！ [本文发送自华新iOS APP] [萌芽2008 (10-7 21:41, Long long ago)] [ 传统版 | sForum ][登录后回复]4楼
good [本文发送自华新iOS APP] [国王大道 (10-7 21:43, Long long ago)] [ 传统版 | sForum ][登录后回复]5楼
已过时尽量别往里跳了 人太多了 现在一抓一大把 [本文发送自华新iOS APP] [狮子王 (10-7 21:46, Long long ago)] [ 传统版 | sForum ][登录后回复]6楼
(引用 狮子王:已过时尽量别往里跳了 人太多了 现在一抓一大把)这也去太快了我自学还没学完就过时了啊 求推荐新方向 [本文发送自华新iOS APP] [no8D8U (10-7 22:15, Long long ago)] [ 传统版 | sForum ][登录后回复]7楼
(引用 狮子王: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 [本文发送自华新手机Wap版] [icky (10-7 22:39, Long long ago)] [ 传统版 | sForum ][登录后回复]8楼
(引用 阿豆豆豆花:我现在是化学专业。大学学了点java编程。其他基本是零基础。
你觉得转行有可能吗？
我自己觉得很难。但是真是厌倦做现在的东西了。想做点)我也感觉太多人往这方向走了慢慢人多了 市场平衡了 价值应该没有现在这么大吧。
30多可以啊 不觉得30多就怎么了 想好了就做 人生就是折腾 哈哈。
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[cy1024 (10-7 22:50, Long long ago)]
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(引用 no8D8U:这也去太快了我自学还没学完就过时了啊 求推荐新方向)deep learning[凶鼠 (10-7 23:55, Long long ago)] [ 传统版 | sForum ][登录后回复]10楼
(引用 凶鼠:deep learning)不过deep learning一两年后可能也过时了。。。[凶鼠 (10-7 23:55, Long long ago)] [ 传统版 | sForum ][登录后回复]11楼
(引用 凶鼠:不过deep learning一两年后可能也过时了。。。)过时的意思是会的人太多。[凶鼠 (10-7 23:58, Long long ago)] [ 传统版 | sForum ][登录后回复]12楼
(引用 凶鼠:过时的意思是会的人太多。)啊？过时的意思应该是有新的代替旧的。人多并不代表过时，但是孕育出新的东西机会大。 [本文发送自华新iOS APP] [国王大道 (10-8 9:01, Long long ago)] [ 传统版 | sForum ][登录后回复]13楼
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。
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[嘉兽 (10-8 12:47, Long long ago)]
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(引用 嘉兽: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�...)原来你是ISS毕业的不过我觉得big data这个名字挺烂的 [本文发送自华新手机Wap版] [icky (10-8 16:23, Long long ago)] [ 传统版 | sForum ][登录后回复]15楼
(引用 嘉兽: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�...)层主对现在的数据分析还停留在上个世纪啊.. sigh... 早就不是穷举[…]的时代了[功夫熊猫 (10-8 16:25, Long long ago)] [ 传统版 | sForum ][登录后回复]16楼
(引用 功夫熊猫:层主对现在的数据分析还停留在上个世纪啊.. sigh... 早就不是穷举[…]的时代了)当然还有些类似neural network之类的非直接运算类
这些东西理论都是六七十年代就发明的可惜那时候硬件和编程能力有限
我不觉得在理论上最近十年有质变只不过计算机硬件和编程的提升让这些理论从纸上谈兵变成现实了。
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[嘉兽 (10-8 16:31, Long long ago)]
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sForum ][登录后回复]17楼
(引用 国王大道:啊？过时的意思应该是有新的代替旧的。人多并不代表过时，但是孕育出新的东西机会大。)任何行业都是金字塔形的，换行业一般都是底层进入，当底层底层人越来越多的时候进入这个行业就越来越不容易。
底层最早供大于求。看看坡的几个大学开的跟data analytics相关的master课程的招生人数就知道人越来越多了，这一两年都是翻倍增长。
不过中上层的有行业经验的人才还是处于稀缺状态。
我只是用过时形容这个过程，想转的话趁早，只是感觉现在底层职位已有供大于求的苗头了。
data science和AI这几年攒下的势能不知道还能持续多久，希望会越来越好吧。[凶鼠 (10-8 19:11, Long long ago)]
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sForum ][登录后回复]18楼
(引用 嘉兽:当然还有些类似neural network之类的非直接运算类
这些东西理论都是六七十年代就发明的可惜那时候硬件和编程能力有限
我不觉得在理论上最...)说得对最近五年neural networks最大的发展就是效果达到工业应用标准了。直接催生了好多个行业和技术的发展。
这些都是基于大规模数据和运算能力的提升。而且同时也都在标准化。
如果看neural networks最近的paper，大家已经不满足于提高准确率了（因为被大公司给做烂了），而在寻求理论方面的解释和突破。难保不会有下一波哦。
[凶鼠 (10-8 19:21, Long long ago)]
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(引用 凶鼠:任何行业都是金字塔形的，换行业一般都是底层进入，当底层底层人越来越多的时候进入这个行业就越来越不容易。 底层最早供大于求。看看坡�...)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。 [本文发送自华新iOS APP] [国王大道 (10-8 19:46, Long long ago)] [ 传统版 | sForum ][登录后回复]20楼