双非本科,数据开发 4 年有余,现有一机会,至少三年内可以潜心搞机器学习,深度学习,想着是不是就此转机器学习,但是得自己耕耘,没有人带。 公司的数据量比较庞大,应该是有充足数据支撑做机器学习算法的,也能容忍我去潜心研究,也是在有这样的环境下,才萌生这种想法。
想问下各位前辈,相比之下转过去是不是更好,眼下正在做的是比较传统的数据开发,Hadoop 、Spark 、Flink,最近业内也有一些往实时数仓去做的倾向,结合大环境,我是继续做大数据开发,还是去往机器学习岗位转更好,大家给些建议,不胜感激!
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levelworm 2021-03-17 10:00:53 +08:00 via Android 1
相当于是数据工程转机器学习算法这块了?看你的兴趣吧,机器学习我觉得要博士以上,但是还是兴趣最重要。
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chesterzzy 2021-03-17 10:09:39 +08:00 1
我是搞图像的,怎么说呢,现在算法这个领域比较卷,主要体现在学术界和工业界的割裂。研究人员研究出各种牛逼算法,基本都是在实验室特有数据集上的结果,能推动工业界进展的没那么多。
如果有大量数据,除非公司不要求你产出,研究研究还行。大多数情况下没有产出和落地价值,时间上也是一种耽误,做着做着也很烦,因为搞机器学习需要的不是多么多么高深的算法理论,更多是对业务和数字的敏感程度。 |
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dayeye2006199 2021-03-17 11:05:29 +08:00 1
可以去做机器学习平台,和大数据平台开发有很多相似之处
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miscnote 2021-03-17 11:08:15 +08:00 1
ml/dl 需要学历与资历。我在这行多年了。每个方向搞的不深入,其实都是坑。也挺卷的。
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zooo 2021-03-17 12:18:12 +08:00 1
1. 有数据支撑公司允许,可以搞,机器学习方向前景还是不错的。
2. 大公司确实需要高学历,但是我认为吧,公司还是看实际应用价值的,如果你可以落地,学历没得,进大公司完全可以。 3. 确实卷,如同二楼说的,但是搞机器学习算法在某一领域的应用,比如结合你公司的具体场景,搞深入,这是刚毕业的人没法比的,所以你会有很大优势。 4. 机器学习需要有好的数学功底,看复杂理论公式,这个要看你自己感兴趣,能沉下心不。 也是刚入坑这个,自己想法,供参考 |
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zooo 2021-03-17 12:19:28 +08:00 1
据我接触的项目来说,感觉应用原来越广泛了,虽然还是有一些机器学习没法解决的,但是大的方面机器学习表现的效果要好很多。
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