k****a
发帖数: 145 | 1 如题，挺想转这行做的，小硕+几年的工作经验，找工作定位在什么样的公司比较好呢
？ |
c********h
发帖数: 330 | |
w**p
发帖数: 4080 | |
t******g
发帖数: 2253 | 4 有些职位实际不用。但是现在竞争激烈，所以一般没有phd是minus |
h********3
发帖数: 2075 | 5 没有phd可以去做data engineer或者data analyst，其实很多小公司里面跟data
scientist没什么区别。
没phd其实不是最主要的问题，最主要的问题是没有publication。你简历再漂亮，面试
吹得再厉害，抵挡不过一篇ICML, NIPS, SIGKDD。这就好比，一个是没有打过职业比赛
的业
余选手，一个是拿过大满贯奖杯的职业选手，你要让人相信你打得过职业选手，太困难
了。 |
f***w
发帖数: 30 | 6 觉得这个观点很对。请问data engineer和data analyst的区别在哪里？ 您觉得发展前
景哪个比较好？
【在 h********3 的大作中提到】
: 没有phd可以去做data engineer或者data analyst，其实很多小公司里面跟data
: scientist没什么区别。
: 没phd其实不是最主要的问题，最主要的问题是没有publication。你简历再漂亮，面试
: 吹得再厉害，抵挡不过一篇ICML, NIPS, SIGKDD。这就好比，一个是没有打过职业比赛
: 的业
: 余选手，一个是拿过大满贯奖杯的职业选手，你要让人相信你打得过职业选手，太困难
: 了。
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n*****3
发帖数: 1584 | 7 这要求更高了，
IC ml 不是每个PhD都有的。。
我猜没有多少非PhD 会有这些paper
【在 h********3 的大作中提到】
: 没有phd可以去做data engineer或者data analyst，其实很多小公司里面跟data
: scientist没什么区别。
: 没phd其实不是最主要的问题，最主要的问题是没有publication。你简历再漂亮，面试
: 吹得再厉害，抵挡不过一篇ICML, NIPS, SIGKDD。这就好比，一个是没有打过职业比赛
: 的业
: 余选手，一个是拿过大满贯奖杯的职业选手，你要让人相信你打得过职业选手，太困难
: 了。
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H****E
发帖数: 254 | 8 如果不是PHD,统计和java还有什么mapreduce都很熟的话估计也可以做DS吧？不过要求
都在水涨船高，几个月前市面上还没有什么这样的人，现在渐渐多起来了。机会稍纵即
逝。。。 |
d******4
发帖数: 132 | 9 phd+java+python+publication |
n*****3
发帖数: 1584 | 10 +spark Scala
+R
每人都得全能?
我看 50% working data scidentists can not meet these Request
【在 d******4 的大作中提到】
: phd+java+python+publication
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d******4
发帖数: 132 | 11 It depends on which company a job belongs to.
【在 n*****3 的大作中提到】
: +spark Scala
: +R
: 每人都得全能?
: 我看 50% working data scidentists can not meet these Request
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j**********3
发帖数: 3211 | 12 现在容易多了，3，4年前吧，都是phd，现在我认识的ds大部分都不是phd。。。
那个。。我好像误导了，我认识的ds，都是phd，但大部分都不是cs/ee的phd，不相关
的，比如生物物理化学什么的，又顺手拿了个cs硕士，cs是ml方向的。。。
但3，4年前，就是专门做ml的，也要最好的phd才有机会。。。
总的来说我觉得比以前容易太多了 |
T*****u
发帖数: 7103 | 13 阻碍data science发展的一大因素就是软件做的太容易用，business side期望值高，
overfitting又无处不在。 |
f******5
发帖数: 17 | 14 本身CS的PHD，研究方向数据库，偏理论，现在很犹豫是做纯码工还是DS，因为家庭原
因只能在东海岸，工作机会没有加州纽约那么多，大家说说从长远发展和工资收入来说
，纯码工还是DS好？ |
d**********2
发帖数: 553 | 15 借楼问下 ph.d 是一定要cs 的背景的吗 工科方向的做实验的那种ph,d 有希望吗？ |
