討論串[問題] 統計與資工在資料科學的差異
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統計所看教授，現在一堆統計教授一樣在搞NN。不過基本上真的要推薦能資工就資工，真正在做工程應用不是跑跑模型就可以了，很多統計所出來的只會R，好一點會一點Python，系統層面、架構層面都不是很好。. 很多工程面的學習不是統計所能學到的，最後你還是要跑去資工所修課，資工所還是比較扎實一點。我遇過統計所
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看到有人這樣問，就讓我勾起以前一樣的疑惑，到底統研所和資工所的ML有何差別. 目前已上過統研所的ML（統研所叫統計學習或者和計算統計重疊）和正在上資工所的ML。雖然還是才疏學淺，但還是提供目前小小觀點，如果有錯，請大神指正。. 至於深度學習，我目前也只是碰一點點ＮＮ，僅此而已。所以無法提供觀點比較。
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在FB上面看到有朋友分享這篇文章. 這才第一次知道有這個板. 我的經歷還算特別，應該可以給板友當作參考. 我現任美國Google AI research SWE. 有跟其他RE以及product SWE合作. 我專攻的領域還算廣泛. 從實做SIMD加速的計算、設計符合CPU cache size的資
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也許我跟前一篇神人有共同神人朋友 小弟我是純統計人. 大學碩士博士 都是念統計 博士畢業後在一家研究機構擔任. Research Scientist - Data Science. 工作快滿四年 雖然只有在一間公司 但可以稍微分享我公司的情況. 首先 不只我的背景是純統計 我的研究領域是實驗設計 電
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