推 a12345x: 想問蠢問題這樣工作還會去看papers，為了跟上最新的技術 04/29 00:26
→ a12345x: 嗎 04/29 00:26
會阿，我們會自己推導一些資料科學的基本理論與模型，
有問題會去找教科書或學術論文。
但不太會去追最新技術，因為光是想把簡單的東西做好，
就已經要面對很多非資料科學的困難了。
資料儲存傳輸、因DB問題或人為修改，踩到的前處裡地雷、跨部門溝通等等...(累~)
公司大部分時間都嘛在做這些事，
只有學生時期，花時間最多比例在資料科學理論上（顯示為相當懷念）
※ 編輯: backprog (114.46.115.182), 04/29/2017 00:55:12
推 jason91818: 哈哈哈 混口飯吃 04/29 01:02
推 drajan: 你講的都是資料科學裡面最花時間的步驟 也是最複雜的部份 04/29 02:43
→ drajan: model「通常」是最簡單最不花時間的部分 04/29 02:44
推 buper: 資料預處理會先搞死人w 04/29 10:01
推 Vios3: 推 淺顯易懂 04/29 13:33
推 manorboy: 淚推 04/29 15:49
推 remmurds: 推 04/29 15:57
→ remmurds: 覺得搞到最後都變成 Excel 部門 好杯具 04/29 15:59
推 lukelove: 想知道原po再哪高就 04/29 18:34
哪有高就，只有低就而已。
待遇沒有多到要繳稅、我朋友去博弈寫前端的起薪都比我高
推 lonysancho: 推最後一句 04/29 20:11
※ 編輯: backprog (61.226.118.176), 04/30/2017 00:28:09
推 hangigi: 推 文筆好到有種身歷其境的感覺 04/30 16:03
推 spiderway: 合理 05/01 03:39
推 stu51211: 拍拍 05/01 04:37
推 Sindragosa: XDDDDDD 09/23 20:31