小弟目前就讀119資管所 碩一
碩論是做NLP方面的東西
進研究所前寫Android App工作一年
現在對於畢業後要做的工作有點迷茫
目前想法有兩條路：
1. 把全部時間都拿去研究machine learning, 爬了板上的文-資料科學家工作分享
與 AI 產業觀察, 資料分析師, 科學家，工程師, 還有機器學習工程師在台灣好像
都是一起做的, 沒有在算分開職位，所以要學的東西其實蠻廣的，目前有開始在做
Kaggle的東西, 然後日常就是看ML的論文(大部分是DL)然後努力實作, 然後念相關
的數學, 這樣持續一年半, 有辦法找到相關還不錯的工作嗎？爬文看到ML的缺似乎很少
, 感覺要研究到很頂尖有辦法做這方面的東西, 所以想上來問問看這條路該繼續走嗎,
還有是不是有什麼技能樹要特別點的, 目前主要就是用sklearn和pytorch, hadoop或
spark需要去學嗎？
2. 除了做論文的時間，其他時間都去摸java後端, 花一年半努力去做一些作品，
然後以後就靠這個吃飯, 選java的原因是想說對java很熟，然後銀行的缺感覺很多都是
找java的工程師, 所以寫得好去銀行養老沒問題, 上週去台大博覽會的感覺是,科技業
大公司感覺都不太想找資管的寫程式，職缺上面列出來的科系鮮少有資管的, 不過前幾
天台積電的學長po文説在找寫java spring的, 所以可能進科技業還是有機會, 所以目前
就計畫說那可以考慮摸java後端
然後猶豫的點就是，感覺走java不怕找不到工作, ML要要很強才會比較好找工作, 所以
希望板上的強者們可以給點建議, 謝謝。