b*******r 发帖数: 361 | 1 听说engineer的base高过data scientist很多,是不是真的? |
l**********e 发帖数: 336 | 2 所有的公司(G,F,etc), engineer的base都比pure stat driven的data scientist高
CS driven的data engineer(opening很少), base就有可能高过一般的engineer
【在 b*******r 的大作中提到】 : 听说engineer的base高过data scientist很多,是不是真的?
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m***r 发帖数: 680 | 3 ds前景并不光明,等能写production真正的engineer开始做machine learning,ds就是
被自动化wipeout的那种
【在 b*******r 的大作中提到】 : 听说engineer的base高过data scientist很多,是不是真的?
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d**********x 发帖数: 4083 | 4 that's not true.
most developers have totally forgotten their statistics.
and they know nothing about math foundations of ml.
they may learn something I called "Traditional Chinese Medicine ML", but
they never know what they are doing.
【在 m***r 的大作中提到】 : ds前景并不光明,等能写production真正的engineer开始做machine learning,ds就是 : 被自动化wipeout的那种
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l*n 发帖数: 529 | 5 说老实话,你这你说的tcm ML跟你认为的non-tcm ML是五十步笑百步吧。non-tcm ml也
是效果说话,并不是遵从物理、数学等领域普遍存在的推理、应用逻辑,否则就不是叫
ML而是某某ics了。
【在 d**********x 的大作中提到】 : that's not true. : most developers have totally forgotten their statistics. : and they know nothing about math foundations of ml. : they may learn something I called "Traditional Chinese Medicine ML", but : they never know what they are doing.
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l******t 发帖数: 96 | 6 base一样股票少吧
【在 l**********e 的大作中提到】 : 所有的公司(G,F,etc), engineer的base都比pure stat driven的data scientist高 : CS driven的data engineer(opening很少), base就有可能高过一般的engineer
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l******t 发帖数: 96 | 7 真到那个时候,别说ds,连engineer的工作都不需要了吧
【在 l*n 的大作中提到】 : 说老实话,你这你说的tcm ML跟你认为的non-tcm ML是五十步笑百步吧。non-tcm ml也 : 是效果说话,并不是遵从物理、数学等领域普遍存在的推理、应用逻辑,否则就不是叫 : ML而是某某ics了。
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m***r 发帖数: 680 | 8 大部分engineer确实只写code,什么概率,矩阵,随机过程基本忘光了,但还是有不少
两样都行的,他们就能automate ml,把ml做入production。而大部分ds,只能写些
offline code,做些adhoc analysis
【在 d**********x 的大作中提到】 : that's not true. : most developers have totally forgotten their statistics. : and they know nothing about math foundations of ml. : they may learn something I called "Traditional Chinese Medicine ML", but : they never know what they are doing.
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h********3 发帖数: 2075 | 9 对。
data scientist名字好听,要求很高,但是大部分pure stat的data scientist其实跟
BI的data analyst区别不大,就出一些report而已。真正能出活的,最后还是engineer。
【在 l**********e 的大作中提到】 : 所有的公司(G,F,etc), engineer的base都比pure stat driven的data scientist高 : CS driven的data engineer(opening很少), base就有可能高过一般的engineer
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l******t 发帖数: 96 | 10 说来说去,还是要两样都行才可以
和是engineering还是data scientist无关
【在 m***r 的大作中提到】 : 大部分engineer确实只写code,什么概率,矩阵,随机过程基本忘光了,但还是有不少 : 两样都行的,他们就能automate ml,把ml做入production。而大部分ds,只能写些 : offline code,做些adhoc analysis
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A*********c 发帖数: 430 | 11 现在好像有很多egr都是有ml背景的。
【在 l******t 的大作中提到】 : 说来说去,还是要两样都行才可以 : 和是engineering还是data scientist无关
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m***r 发帖数: 680 | 12 影响不一样。两样都会的对engineer没太多impact,有ml feature对business是加分,
没有business也能运作,基础的production还是得大量engineer写,没法automate。
对ds就影响很大,中低端的ds的job基本会被这种两样都会的人automate。
当然真正大牛中的大牛ds,还是可以活得很好,毕竟最尖端的还需要人去分析,但本来
各行各业的顶层就都活得不错,差距在于中低层,谁活得好,谁会被homeless
【在 l******t 的大作中提到】 : 说来说去,还是要两样都行才可以 : 和是engineering还是data scientist无关
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p*******i 发帖数: 1181 | 13 其实要比较也应该是比较CS出生的Research Scientist和DS,大部分SDE每天工作就是
缝缝补补代码,根本没机会接触到business的东西的,所以才会慢慢的会的一点ml也忘
光了。 |
L****Y 发帖数: 355 | 14 aglee.
engineer。
【在 h********3 的大作中提到】 : 对。 : data scientist名字好听,要求很高,但是大部分pure stat的data scientist其实跟 : BI的data analyst区别不大,就出一些report而已。真正能出活的,最后还是engineer。
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