→ Weky:要錢請讀研究所 05/27 09:16
→ ericinttu:3C愛好者不足以成為動力. 05/27 09:19
→ askeing:抱持著愛好3C的心態來碰程式設計…我是不覺得會撐得久 05/27 09:33
→ askeing:稍微了解一下這行業在做什麼會比較好，愛車跟設計車不一樣 05/27 09:34
推 howardandy:如果你是看受用長久，研究所，資策會是點妳一下 05/27 09:38
→ howardandy:剩下要不要讀，還是看你。 05/27 09:39
→ howardandy:就業力實在和經歷與經驗有關，資策會小弟嚴格說來 05/27 09:40
→ howardandy:屬於 帶入門，剩下都都還是要靠工作經驗居多。 05/27 09:40
感謝推文的大大們
如果我去補習考研究所(大碩之類的)
似乎沒有機會學習到寫程式 就是補研究所考試科目
而去資策會 似乎是指導寫程式為主
※ 編輯: jizz56 來自: 59.115.86.229 (05/27 09:59)
→ timTan:念研究所吧 05/27 10:16
推 zanyking:要錢去唸研究所？唸了出來就會有人要嗎？ 05/27 10:26
→ zanyking:除非你能考上前面幾間國立的，不然光環是沒有的。 05/27 10:27
→ zanyking:至於寫程式，像這樣就算國立唸畢業也還是不會寫的。 05/27 10:28
→ zanyking:那時可是三年以後了，這賭的可大了。 05/27 10:29
→ zanyking:去唸資策會出來直接找工作，一年內你就知道你想不想待 05/27 10:30
→ zanyking:在這個產業，想待，規劃一下未來再去唸研究所也不遲。 05/27 10:31
→ zanyking:至於受用長久，沒有自己學習的能力那一切都是假的。 05/27 10:32
→ zanyking:我到現在出社會也快十年了，前幾天晚上還是照看資料探勘 05/27 10:34
→ zanyking:的教科書，因為我覺得我需要的東西裡面可能會有。 05/27 10:34
→ zanyking:資料探勘講一大堆線性代數不懂怎麼辦？不怎們辦，K啊 05/27 10:35
推 abien:非本科系的考研究所都蠻威的 05/27 11:48
→ Minilogo:小弟慚愧= =本科系現在才知道資料探勘有一大堆線性代數 05/27 11:57
推 andymai:推ZK大~不過原PO可以先去書局找書來看看~如果沒有一本書看 05/27 12:24
→ andymai:得下去~那...應該連資策會都不用去了... 05/27 12:24
→ Lordaeron:我也想知哪一本DM 的書有一大堆線代的,請zanyking講一下 05/27 12:39
推 larbin:DM會用到小波或SVM,裡面就有用到LA,但通常用時不須理解數學 05/27 13:50
推 zanyking:DM裡的東西很雜，找跟我需要東西有關的部份會需要懂。 05/27 14:14
推 cavitylapper:我記得資策會的課還滿貴的 不過相對的也滿精實的 05/27 15:43
推 aoksc:建議上資策會的課 上研究所不會教你怎麼寫程式 還是得自己學 05/27 16:54
→ aoksc:一堆人研究所畢業還是不會寫程式阿 05/27 16:55
推 jojo1865:如果真的沒寫過程式...還是建議先去資策會學看看...不過 05/27 17:16
→ jojo1865:因為學習跟當飯碗有很大的壓力落差...所以你先去學基本程 05/27 17:17
→ jojo1865:式,加強能力後找間願意培養你的公司做做看...若你真有興 05/27 17:18
→ jojo1865:趣,再去唸研究所也不遲...不過就我用人的經驗,研究所出來 05/27 17:18
→ jojo1865:不見得程式功力就比較好..看跟的老闆吧...給你參考 05/27 17:19
→ Lordaeron:請問是哪本書用到, 請告知我書名. 謝謝. 05/27 20:37
推 Aqery:DM我覺得比較需要統計方面的知識 05/27 21:29
推 kingdeath:DM真的要做得好 數學一定要好 統計跟線代都很重要 05/27 21:38
→ kingdeath:當然你要跑跑資料集 不看演算法 那也是枉然 05/27 21:39
→ Lordaeron:統計跟線代? 還是快說是哪本書啦,哪本DM用很多線代 05/27 22:05
推 piadoro:我也想問 有哪個演算法用到哪部分的線代? 05/27 23:01
推 jonastan:如果把輸入與許多的樣本用向量表示,搜尋的時候就計算 05/28 03:52
→ jonastan:向量的夾角或是距離,這就是將線性代數應用上了 05/28 03:53
→ jonastan:機率, 統計, 與線性代數. 不過都不會太深, 如果不知道這 05/28 03:55
→ jonastan:些數學, 大概到第五章就讀不下去了 05/28 03:55
推 jonastan:書名: Introduction to Information Retrieval 05/28 04:00
→ jonastan:Cambridge University Press 05/28 04:01
→ Lordaeron:哪不是國高中數學? 再說IR = DM? 05/28 08:28
推 lovdkkkk:Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 05/28 08:49
→ lovdkkkk:(Fundamentals of Algorithms) [Paperback] 05/28 08:49
→ lovdkkkk: DM 這些年來成長很多 學校教的是基本概念 較古典的方法 05/28 08:52
推 jonastan:IR是不等於DM, DM更general,使用的知識都是通用的 05/28 09:11
推 jonastan:我沒讀過專門的DM課本,從WIKI的DM來看,不就含了一堆現代 05/28 09:14
推 jonastan:你覺得是國高中數學,好吧, 那有沒有現代? 05/28 09:19
→ jonastan:DM也會採用support vector machine,不然你覺得svm是什麼? 05/28 09:20
→ Lordaeron:SVM -> pattern recognition,再說, 你從不去發明自己的 05/28 09:29
→ Lordaeron:SVM做法, 頂多是套用台大的lib 05/28 09:29
→ Lordaeron:不要跟我扯說,我算1+1=2還會先用代數證明1存在 05/28 09:30
→ Lordaeron:+存在, =存在, 2 存在, 然後1+1=2 再被你證明是對的 05/28 09:31
→ Lordaeron:另外，lovdkkkk還真能找的呢,哪本基本上前幾章都在教 05/28 09:39
→ Lordaeron:線代,後面的基本上屬Pattern recognition,只是書名 05/28 09:40
→ Lordaeron:帶DM 的, 但你要說DM 跟PR 不好分也可以 05/28 09:40
→ Lordaeron:但哪本書講的內容,基本上大學資工必然修過,也沒多深 05/28 09:45
→ Lordaeron:而tensor的部分,也講很很很淺. 05/28 09:45
推 jonastan:DM是一門應用科學,本來就使用了一堆PR的東西 05/28 09:49
→ jonastan:DM與PR這兩個我畫不出一條明確的線來區隔開來 05/28 09:50
→ jonastan:好啦, 原PO不必被這些推文唬到, 你先做三件事: 05/28 09:51
→ jonastan:(1)專精一種程式語言, (2)演算法, (3)離散數學. 05/28 09:52
推 lovdkkkk:修過是修過 不過關於修過的東西嘛... (遮臉) 05/28 10:10
→ Lordaeron:你畫不出來沒關係,但現在已經很多書是清楚的叫PR了 05/28 11:19
→ Lordaeron:而有一個簡單的分法,DM 找關聯不作分類,PR 作分類不找關 05/28 11:20
→ Lordaeron:聯 05/28 11:20
→ TonyQ:* 這篇m的理由是推文資料豐富。XD 05/28 11:29
→ mphstw:推文是很豐富..不過直接回應文章不是更好XD 05/28 14:33
推 littlethe:不建議完全沒底子的人去研究所,因為研究所不是教寫程式 05/28 14:45
→ littlethe:的地方 05/28 14:45
推 doomsnake:我有個剛離職的碩士同事,他說如果要他重選一次,一定會選 05/29 01:07
→ doomsnake:資策會,不過可能跟他念的系所有關,他是企業管理相關的. 05/29 01:08
→ doomsnake:跟你的情況或許類似... 05/29 01:09
推 hukhuk:業界要的是實戰人才，而非其他 05/29 18:21
→ Lordaeron:interview 時需要學歷的人才 05/29 19:43
→ Weky:但是研究所是很多面試的入門卷 很殘酷的 05/31 14:35
推 badbadook: 大家都是研究生 06/01 14:42
※ 編輯: jizz56 來自: 220.129.27.158 (10/26 10:35)