如題
本魯今年116數學碩士畢業
碩班期間唸的是純數學
大學的時候有碰過C/C++/Matlab /R
不過隔很久也都不太熟悉了
碩士期間在課業之餘有自己學一點程式
有學過Python 寫簡單的爬蟲
跟看udemy 上的影片學php
不過目前沒有作品
在104上投了十間
有八間寫網頁的都沒有回覆
有回覆的兩間都不是寫網頁的= =
是不是應該先去上個資策會再投履歷
作者:
GGylin (lgy)
2021-07-28 16:42:00網頁這麼普及 沒有作品 你怎麼證明你想寫網頁 實變都沒修過 選實分析就不會上啊
作者:
bill1992 (我是魔法的蹤跡)
2021-07-28 17:19:00去做不是網頁的缺
作者: lolmap (休伊yo) 2021-07-28 18:25:00
投網頁缺履歷寫C/C++/matlab幹嘛？先搞懂自己想走哪條路吧
作者:
s678131 (Mu)
2021-07-28 18:38:00搞數學的跑去寫網頁..
作者:
bill1992 (我是魔法的蹤跡)
2021-07-28 18:48:00刷題去Google
作者:
jobintan (Robin Artemstein)
2021-07-28 18:58:00都四大數學碩士了，去幹DL/ML/AI都比幹web app前後端還來得學以致用不是唄。
有聽到數學面到一線演算法...不知道有沒有前輩出來分享？
作者:
alihue (wanda wanda)
2021-07-28 19:04:00web 都沒機會，ML 更競爭好嗎XD不一樣，有些看學歷，有些看經驗作品。沒上有可能是跟你一樣的新人，履歷戰績比你豐富
作者: mercurycgt68 (發芽的吉它手) 2021-07-28 19:39:00
會 python 就再加強 不要想不開去搞 php
作者:
bill1992 (我是魔法的蹤跡)
2021-07-28 19:49:00好好學c++去大公司練基礎
作者:
libitum (libitum)
2021-07-28 19:52:00不是只要數學系都可以做ML好嗎 要看領域啊 別亂害人你走DS or MLE的成本還不如去上資策會往後端走back-end or full stack的缺比data science多太多了
唸純數的學 ML 真的是屌打資工的人家優勢就在數學
作者:
BeastRush (BeastRush)
2021-07-28 20:00:0010間而已 好歹50間吧
又不是跟某些人一樣只能做高中生都做得來的前後端事實就是 ML 的數學門檻 一堆大學畢業生都碰不到
作者:
libitum (libitum)
2021-07-28 20:25:00你可以敘述一下ML需要到哪些數學門檻嗎？先說你分得清楚 純數跟應數的區別在哪?真正職場會專注用machine learning modeling非常少所以要求通常會以phd為主 那其他ds or mle要懂多少數學
作者:
Sixigma (六西格瑪)
2021-07-28 20:28:00ML當然要會個拓樸學啊，這年頭我阿嬤都應該要修過高微了不然只會被嘴數學不夠好還想做ML
作者:
libitum (libitum)
2021-07-28 20:29:00你是指哪個層級ml的數學門檻？
MTK 的 ML 單位就要發 top conference paper 啊自己去找一下 top conference 的論文那個數學證明至少我知道一堆學店資工的看不來我問我數學系朋友 他說你們資工系有些寫證明都不太嚴謹
作者:
Sixigma (六西格瑪)
2021-07-28 20:33:00regression啦，最少複變幾何起手
作者:
bill1992 (我是魔法的蹤跡)
2021-07-28 20:33:00是學店看不來不是資工看不來
作者:
Sixigma (六西格瑪)
2021-07-28 20:34:00你們資工系 XDDDDD
作者:
Sixigma (六西格瑪)
2021-07-28 20:35:00你找一篇CVPR的證明跟大家分享一下看不看得來不行的話請數學本科的指導一下
不是啊 你看的來不代表高中前後端轉仔看的來啊這裡就說門檻是可以濾掉一駝學店雜魚了齁
作者:
Sixigma (六西格瑪)
2021-07-28 20:36:00不是啦，就請你分享一下，因為我是覺得沒這種事情啦
作者:
Sixigma (六西格瑪)
2021-07-28 20:37:00ML頂刊證明沒什麼好困難的啦，大一微積分線代就搞定八成
作者:
bill1992 (我是魔法的蹤跡)
2021-07-28 20:40:00非四大四中的數學系也不會吧
找頂會還太抬舉 NTU/NCTU/NTHU ML課的數學就是"門檻
作者:
libitum (libitum)
2021-07-28 20:41:00方便問一下你是做ds相關的嗎
作者:
libitum (libitum)
2021-07-28 20:44:00林軒田 李宏毅& andrew ng的ml都看過 大學程度就可以了是要多難？ 根本不需要到純數碩ml方面的工作要survey? survey什麼？
https://bit.ly/3zPxFC1 找一篇 NIPS 的我不知道你有沒有程度比較沒那麼好的同溫層我剛剛發給我前同事(學店,資深RD,資工系,年薪百萬)他說給他看10年都看不懂 = =這就叫"門檻"剛剛A一下你的 ID 研究不少統計相關的數學ML 對你不會是太大的困難我肯定相信關鍵資工系有很大一部份比例的人 是沒有辦法上手這樣子的數學的那群人會自然流到不需要數學的前後端工作這是我所認知ML/DL/RL所謂數學門檻的定義
好奇詢問過其他同學/學長姊畢業去哪裡嗎，認識數學蠻多去應數所或是統計所+寫程式分析，有些去GGIT的。
作者:
libitum (libitum)
2021-07-28 21:25:00想表達的是 實務上大部分需要ml職位的數學並不需要多艱難一堆black box你用多fancy的model 還是要說服人為何要用而真正需要做model tuning的 也不是一個純數碩就做得起
作者:
alihue (wanda wanda)
2021-07-28 21:32:00ML有門檻沒錯啊，但是現況就是台灣僧多粥少啊，這個狀況下台灣好的MLE 缺的求職者各個頂尖期刊，技術又強你知道嗎XD國外也沒比較好，敝team找MLE門檻是博士更何況原po都念完碩了，要再補一個ML碩怎麼可能
作者:
libitum (libitum)
2021-07-28 21:40:00台灣我不清楚 但以美國來說 phd對mle不是必須然後通常是叫做ds/da碩 但不如直接念cs選擇更廣
作者:
testPtt (測試)
2021-07-28 21:41:00現在cgi有搞頭嗎?ML你夠便宜其實沒門檻啦
作者:
libitum (libitum)
2021-07-28 21:42:00要做ds相關要補的東西太多了 prob stat ml sql等 要短期速成太難了所以說 還不如去資策會上課 認真學 三四個月出來 一堆人看到數學碩 又有程式發表作品 搶著要 缺也多<這是重點不然就要碰運氣 找大公司只看學歷 願意從頭培訓你的
作者: jason4571 (terry) 2021-07-29 12:25:00
沒作品 沒工作經驗 科系又錯 先求有
作者:
bill1992 (我是魔法的蹤跡)
2021-07-29 12:27:00刷題去fang 大公司開發流程 學習資源都比較好
作者: att409 (attirhgir) 2021-07-30 07:41:00
GGit ML就前幾年大招人，現在非本科還能進？？ 看命啦
作者: e40111c (Zorck) 2021-07-31 15:02:00
一直高中前後端是三小，後端難得可以很難好嗎，你是多屌