G*****9
发帖数: 3225 | 1 本人OR博士出身，在500强大公司做模型4年，也有不少数据处理的经验，但主要还是以
数学优化为主。现在想转data science方向，求方家给出建议。
由于是OR出身，所以优化基础还可以，但主要是在linear/non-linear/integer/
dynamic optimization方向。博士课题基本是reinforcement learning方向的。
统计方面，正式学过probability theory/statistical inference/(linear, logistic
)regression/Design of Experiment。工作后自学了Elements of Statistical
Learning。
软件方面，玩过一段时间SAS/STATS，只用过reg, cluster，Glimmix。
编程方面，常用的是C++和C#，JAVA和Python只有入门的基础。
请问我应该补那些方面的知识，谢谢！ | y******2
发帖数: 326 | 2 我也没啥经验，工作还在找，提供些心得吧。我见到的公司都要python,少数要R。
python就是快，几行就搞定了。python运算速度是慢，但datascience这行主要是要节
省人的时间，编译器快慢真没啥差别。处理数据，feature engineering还是主流，真
做model也就是10%-20% 的时间，而且还算上做ensemble model。另外重点是开创性思
维，咋能做出别人想不到的分析，咋能吧CEO忽悠住。最后这点我还在摸索。我做了些
convolutional neural network 和residual network 的东西，不过这个太高端，大部
分不懂也不鸟。大哥你这么多经验，我以后恐怕要找你要饭吃了。 | O*********c
发帖数: 2309 | 3 祝福
logistic
【在 G*****9 的大作中提到】
: 本人OR博士出身，在500强大公司做模型4年，也有不少数据处理的经验，但主要还是以
: 数学优化为主。现在想转data science方向，求方家给出建议。
: 由于是OR出身，所以优化基础还可以，但主要是在linear/non-linear/integer/
: dynamic optimization方向。博士课题基本是reinforcement learning方向的。
: 统计方面，正式学过probability theory/statistical inference/(linear, logistic
: )regression/Design of Experiment。工作后自学了Elements of Statistical
: Learning。
: 软件方面，玩过一段时间SAS/STATS，只用过reg, cluster，Glimmix。
: 编程方面，常用的是C++和C#，JAVA和Python只有入门的基础。
: 请问我应该补那些方面的知识，谢谢！
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