作者drajan (EasoN)
看板Soft_Job
標題Re: [請益] 大數據&資料分析問題及未來發展
時間Thu Sep 22 23:11:31 2016
※ 引述《tintotinto (瘦瘦)》之銘言：
: 小妹對於大數據和資料分析有興趣，
: 大學就學時有使用過python擷取 整合資料並使用視覺化的方式呈現(主要是著重技術方
面
: 研究所也有使用過一些統計或者網絡分析的工具來做資料分析(著重如何解釋闡述資料
並?
: 想請問如果要繼續往大數據、資料分析領域走，主要是想透過數據來預測做一些商業應
用
: 還有一個問題是，大數據議題炒的很熱，甚至有學校成立資料科學研究所，不曉得如果
專
: 小妹希望在畢業以前能夠多了解大數據未來的發展，謝謝大家告訴我！
: -----
: Sent from JPTT on my HTC_M8x.
存錢，考GRE，去美國
大數據或是資料科學，在台灣都是僧多粥少的情況，去美國可以讓妳
1. 有空間發揮
2. 錢多
3. 跟業界高手學習
重要的是公司的管理階層mindset必須是data-driven, 這點台灣大部分公司辦不到
至於資料科學的前景？現在的tech company基本上就是data company, 看看現在併購玩最
大的是那些類型的公司就知道了
領域前景很好，但妳要挑對賭桌上場，才有把賭局玩對的機會
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推 stosto: 目前看到的都是半調子，都有點像手動分析 09/23 01:06
→ stosto: 資料分析優勢在於要將這種應用產品化，但是台灣看不到 09/23 01:06
→ GoalBased: 為啥要產品化..幫助內部預測下決策不行嗎 09/23 01:22
→ Murasaki0110: 去美國這件事才是最難的，H1B中籤率持續探底 09/23 01:31
→ drajan: 台灣學界絕對夠猛 業界你懂的 09/23 07:34
推 CaptainH: nvidia靠DL風潮不知道賺多少了XD 當然要說好基礎啦 09/23 09:29
推 qazsd: 樓上是指ML嗎？DL是指？ 09/23 14:04
→ Murasaki0110: deep learning 09/23 14:39
推 neo5277: 我比較熟OL 09/23 21:07
推 popxpopxpop: 羨慕樓上 09/24 02:38
推 stosto: 產品化包括在公司內部分析的產品化，不是一定要賣錢的 09/26 19:57
→ stosto: 現在問題最大的就是，一個Case就是要人去分析後才有辦法 09/26 19:58
→ stosto: 而不是我把資料撈出來丟進去就有結果，人應該只需要 09/26 19:58
→ stosto: 想一個解決辦法的模型套到系統端上 09/26 19:58