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玉山跟趨勢合辦的資料分析比賽 蠻多年了
小弟目前資工在學
未來畢業想做資料科學相關
想請問參加這類比賽對履歷有幫助嗎？
感覺可以學到蠻多東西
從資料蒐集(爬蟲) -> 資料清理 -> 特徵工程 -> NLP建模 -> 寫成API放到server
蠻全面的 有晉級的話還能去現場報告 練練台風
而且獎金也不錯
但是不限在學生感覺難度有點大 學界業界的大神太多了...
還是不要浪費時間專心寫論文？
想知道這類比賽強度會很高嗎？
謝謝～
小弟這種比賽有拿過冠軍 錢給很多但知名度比不上kaggle或頂會挑戰的前幾名 就當沒魚蝦也好吧 高手比例應該很低
作者:
neo5277 (I am an agent of chaos)
2020-07-01 01:21:00寫論文吧
作者:
xiangying (xiangying)
2020-07-01 03:18:00準時畢業>>>all，如果論文有進度可以試試看
作者:
s06i06 (三條魚)
2020-07-01 03:33:00有幫助 新人面試很多時間都在講碩論、project 啊不過前提是校名不能太野雞 不然連面試機會都沒有
作者:
ldkrsi (衰神)
2020-07-01 06:06:00前端學校論文優先 後段學校再去打比賽
作者:
sxy67230 (charlesgg)
2020-07-01 08:34:00可以當作練功就好，這種高手蠻少的，不過以不影響碩論為前提啦，而且跟發頂刊或是頂會相比比較沒價值
作者:
DennyXu (DennyXu)
2020-07-01 08:55:00來不及參賽的話有辦法下載他提供的資料跟題目做練習嗎
這種有從頭到尾做完應該會贏很多人 邊比邊把過程寫下來應該會很有幫助！
作者:
f422661 (恩恩)
2020-07-01 11:41:00上屆前10跟你講 沒有而且還一堆人作弊 不如打kaggle
作者:
kokolotl (nooooooooooo)
2020-07-01 11:58:00這次的資料集比較無聊一點
不影響論文可以去玩 比不上kaggle但不至於沒幫助履歷
作者: sizzle0121 (氟磷灰石) 2020-07-01 12:15:00
難度和對履歷幫助成正比呀聽起來你想要對履歷有幫助又怕難度高，很矛盾
作者:
chocopie (好吃的巧克力派 :))
2020-07-01 13:03:00學生：對履歷有幫助又怕難度高業界：想做些新專案但又不會做(於是灑個幾十萬來’集思廣益’)