[討論] Data scientist or ML/DL engineer

看板DataScience作者 (MakeSITGreatAgain)時間6年前 (2018/07/29 11:02), 編輯推噓2(206)
留言8則, 3人參與, 6年前最新討論串1/1
嗨,小弟生醫工程背景,目前自學半年左右對於一些職稱與工作內容有些疑問。 首先,這波AI浪潮的推動主要是深度學習技術因為硬體、軟體條件符合,讓許多應用直接 到達商業化等級,也因此立即有許多相關職缺的出現。但其實,機器學習技術(SVM, per ceptron, Naive bayes)這些都出現許久,所以data engineer/data scientist等工作內 容其實是大數據浪潮下就有的職缺,而不是AI浪潮新技術突破所產生。 所以,現在學習DL技術,所誕生的職缺應該不是data engineer/data scientist,而是DL engineer? 而這個工作內容,在新加坡常常會被寫在Data scientists這部分(當然,DL就是其中一 種技術,所以data scientist 向下兼容DL engineer) 我的疑問是,如果只轉攻DL的技術,這樣的工作會不會比data scientists難找呢(台灣 、美國、新加坡)? 而這工作職稱,應該稱作什麼? 小弟本版首發,請輕虐XD -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.65.38.19 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1532833328.A.7D7.html

07/29 12:43, 6年前 , 1F
Perceptron就是DL的前身,事實上學習DL的過程就可以順便
07/29 12:43, 1F

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摸到SVM跟其他常用方法了
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07/29 12:44, 6年前 , 3F
我倒是覺得這些方法都是使用data來進行預測,多會人家一
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07/29 12:44, 6年前 , 4F
招不管投哪個方向都是優勢~
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07/29 12:50, 6年前 , 5F
現在主流其實是DL當工具應用在各領域
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07/29 12:50, 6年前 , 6F
真正研究DL演算法的職缺門檻很高的
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07/29 15:21, 6年前 , 7F
只會DL很難解決現實會遇到的問題 除非是做researcher而
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07/29 15:21, 6年前 , 8F
非engineer
07/29 15:21, 8F
文章代碼(AID): #1RNIumVN (DataScience)
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