Re: [請益] 請問Java 想跟雲端結合技能樹該怎麼點?

[DrTech (竹科管理處網軍研發人員)]

※ 引述《aqua2012 (aqua2012)》之銘言：
: 謝謝各位大大回覆 :)
: 其實我是看了這張浩瀚的(? 技能圖才覺得很有趣的
: 一種星際旅行的概念 XD
: http://nirvacana.com/thoughts/wp-content/uploads/2013/07/RoadToDataScientist1.png
: 然後原來大數據、雲端、機器學習是一種"產業"!?
: 我一直以為都是一種技術:
: BigData: Hadoop/Spark/MapReduce，更有效率地找出有價值的資料。
: Clouding: 就把資料放在Cloud上面，可以不用自己建大量的資料庫，
:           然後跟行動通訊做結合，像搜尋引擎。
: Machine Learning: 讓電腦透過 Data 自己學習，是達成AI的一種方法，
:                   不過台灣不知道哪個產業的應用較多??
: 其實應該說，我還不清楚自己喜歡哪些產業(世面見的太少)
: 所以想去鑽研，一個應用面可以很廣的知識/技術，而且又能跟上趨勢。
: 不想要一輩子只維持在碼農的狀態這樣 Orz
: 三個目前看起來好像 Machine Learning 最有發展潛力~
: 可以跟 DrTech 稍微請教一下，ML 目前在業界的應用狀況嗎?
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  我常看到人說，台灣沒有大數據，台灣雲端不流行，台灣做機器學習沒工作。
  我怎麼覺得我的體會正好相反。
  現在要在生活中找到，不用大數據，不用雲端，
  不用機器學習(資料探勘)的生活或工作很難吧。
  睜開眼睛到處用的東西，大家卻要問業界應用狀況。

  打開FB，右下角的廣告，不就是前幾天有人在問的 cacafly 代理的嗎。
  先不管誰代理的，推薦廣告這件事情大家就把你附上那張技能圖，都刷光了。
  只是大家試了幾十年，發現某些演算法效果比較好，形成主流共識而已。
  現在推薦一個廣告，哪個不需要用到Big Data、Cloud、ML?

  再來打開  Yahoo首頁，右上角出現天氣，請問這天氣哪兒來的?
  應該是要去某個Service 存取吧。Yahoo又不可能自己搞氣象站。
  這不就是美國國家標準局 NIST定義雲端運算的分支，SaaS。
  繼續講Yahoo的廣告，幾年前有看過Yahoo想用Storm做即時廣告推薦。這不就大數據嗎。

  基本上現在有規模的業者，哪家不是在用 Amazon做 IaaS 或 PaaS，
  即使不用也是自己搭一個虛擬化的平台，不然根本是搞死自己。

  你要用Pchome購物，打個關鍵字去搜尋，"暖暖包子" 請問，Pchome是要把
  暖暖包子，拆成 "暖暖包" 還還是 "暖包子" 還是 "包子" 去搜尋商品?
  化妝和服装，搜尋引擎是要怎麼拆? 拆成 "化妝" "和服" 嗎?
  這不就是機器學習 NLP 底下的分詞、斷詞嗎?
  分詞斷詞用的是什麼? 一堆統計與機率，一堆常見的時間序列模型。

  打開 mail，一堆信件被歸類為垃圾信，是機器用關鍵字比對做的嗎?
  當然沒那麼簡單，相關論文與產品也都發展 20 年了。

  好啦，我完全不用電腦和手機，開車去度假好了，一上高速公路，就有一堆車牌辨識
  車牌辨識不就是影像處理最經典的文字識別嗎。

  我想逃離完全沒有 ML 與大數據的世界，走路到旅遊勝地度假好了。
  結果電信業者不斷分析你上網的數據，進行計費，進行行為分析。
  結果背後又是一堆 Hadoop Ecosystem 底下的東西。
  我把手機SIM卡丟了，在旅遊勝孤單地自拍，
  Android Face API就內建臉部辨識，不斷抓我臉在哪。
  台灣手機廠，電信商，都有在徵這種人阿。

  好，即使你就注定要當碼農，總會用到主流的 MongoDB吧。
  MongoDB 被歸類在 NoSQL 正好是大數據領域的其中一部份。
  這還是比較落後與產業單一的台灣。
  我在三年前找工作時，要完全脫離這些東西，已經幾乎找不到了。
  打開手機，打開網頁，走在路上，坐在車上，全都是ML，雲端、大數據。

  我覺得要反過來問，現在的生活，
  如何一整天都不要碰到機器學習的應用，才是最難想出來的。

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※ 編輯: DrTech (119.126.203.4), 01/06/2016 20:08:11
推 bibo9901:
推 leafwind: 的確比想像的多，我猜大家印象應該是來自於職缺數量級的
→ leafwind: 差距（vs. fireware app 系統廠）
→ leafwind: fireware是哪招，firmware
→ leafwind: 不過車牌辨識、spam mail我就不知道臺灣有哪間在做了
推 hidog: 前公司有發展過車牌辨識@@ 目前公司則是使用別人的library
→ hidog: 前公司 = ACTI  做視訊監控的~
→ DrTech: mail 分類當然少，問題是同樣技術能找的公司很多。
→ DrTech: 老是在用應用找，而不是用關鍵技術找，當然找不到。
推 vn509942: 處處留心皆技術QQ 自己要另外做時才發現很多文章
→ Lordaeron: 嗯,的確是, 只是號稱大公司, 都是用AMAZON的.
推 rubyk: COOL
推 bowin: 推 DrTech 這篇文章！
推 femlro: 我覺得會讓大家覺得沒有這麼屌的原因 單純就是薪資太低@@
→ femlro: 然後那些工作給人薪資很高的印象又很潮的印象罷了
→ femlro: 台灣不是沒那些應用 是因為薪水太低所以就變成很LOW~
→ Lordaeron: 都用AMAZON了,憑什麼拿高薪?
→ femlro: AMAZON快來台灣設分公司徵才吧@@
→ toosakarin: 真正有在養一批寫演算法的公司真的很少, 都馬是套現
→ toosakarin: 成的library兜一兜
推 femlro: 賴伯里:快 演算法:慢 賴伯里:現成買一買 演算法:燒錢未知
→ femlro: 很符合台灣硬體思維阿@@
→ femlro: 什麼都講究 快，方便，便宜，花小錢
→ toosakarin: 對呀~所以真得握有關件技術的很少
推 frank11118: 滿分文，分析的很詳盡
推 CGary: 其實用amazon在台灣比想像中少的,大多數人都是自己幹 因為
→ CGary: IBM推廣企業為安全起見應該使用「私有雲」...:P
→ CGary: anyway,其實我是不認同用amazon就不能拿高薪... 這種感覺好
→ CGary: 像20年前說都用電腦了不該拿高薪一樣 當某種工具越來越普及
→ CGary: 時,相對高薪的工作通常會出現在使用這些平台的公司...
→ CGary: 現在amazon也算是「成熟技術」了,只是台灣企業比較少用而已
推 coronach: 台灣的確很多人在做相關應用，只是公司多半沒那麼重視而
→ coronach: 已...
推 coronach: mail的話openfind應該還活著吧，車牌辨識台灣可能做得還
→ coronach: 比國外多... 台灣的安控產業那麼大。
→ coronach: 然後台灣大公司真的很喜歡自架cluster，但是root密碼可
→ coronach: 能卻又很好猜，不知道腦袋裝什麼XD
→ Lordaeron: 套別人的東西,兜一兜,知其然而不知其所以然,能做出
→ Lordaeron: 好東西, 還真的要去拜拜. 這要拿高薪, 怎麼說好呢?
推 boy955403: 推 這分析太棒了>"<b
→ leafwind: 我比較好奇扣掉call library 的應用端，有多少是真的在
→ leafwind: 作關鍵技術
→ kenwufederer: 我目前也是使用AWS，VMware，Citrix
→ kenwufederer: 但真的想達成，總是會被問能省多少錢…
→ kenwufederer: 然後就…台灣投資人才是想速成的
→ kenwufederer: 遇過蠻多想做卻卡預算，而掌控預算人卻是…
推 CGary: 用電腦分兩種,一種專精電腦 一種不專精但會用... "套別人的
→ CGary: 東西,兜一兜,知其然不知其所以然"的假設 是說任何用aws的人
→ CGary: 都是這種嗎？ 我之前說了 會出現高薪在相對成熟的應用, 而
→ CGary: 不是所有成熟應用的職缺都是高薪... 能把話反過來看 也真是
→ CGary: 太厲害了
→ Lordaeron: 你要套用到所有人, 我也沒意見.
→ Lordaeron: 在台灣, 會出現高薪, 是出現在相對不成熟的地方.
→ CGary: 可能我們各自看到的世界不同 不過我認識高薪的人 都是出現
→ CGary: 在相對成熟之處 至於你說要套用到所有的人 我就很有意見了
→ CGary: 我認識很多各方面能力都很強的人 也會用aws這類, 這跟用MS
→ CGary: office很像, 沒人沒事閒閒跑去作輪子的...:)
→ CGary: anyway, believe what you believe..吵這個也沒意義就是了
→ leafwind: 我倒覺得可能是你們對成熟的定義不同，一個說的是用成熟
→ leafwind: 的工具，另一個則是成熟的產業？還有多成熟才叫成熟？
→ leafwind: 同樣都是用別人提供的 package，有人知其所以然還可以找
→ leafwind: 到問題 contribite 回社群；有人則是完全不懂，兜起來能
→ leafwind: 動就好。這兩者天差地遠
→ Lordaeron: 比例比例!!
→ Lordaeron: 閒閒去作OFFICE 的公司有的, 但不在台灣而已. 但WORD
→ Lordaeron: 倒有.
推 lovdkkkk: 套不套別人東西 做不做得出好東西 市場買不買單
→ lovdkkkk: 公司賺不賺 員工薪資高不高 個人覺得各自是獨立事件 @@