推 DCTmaybe: 都只會基本的話就找你比較想做的前端啊10/23 16:35
瞭解!
→ benqm300: 才碩二安啦,一大堆玩四年的連物件使用前要先New都不知10/23 16:47
→ benqm300: 道,還不是活的好好的,最多就是前期辛苦一點,熟能生10/23 16:47
→ benqm300: 巧啦。10/23 16:47
但願這樣也行
→ testPtt: 去面試看看
10/23 16:47
有打明年儘早開始面試,但又怕會卡在開始上班時間...
推 lion741205: 前端做得好 待遇不會比ML差 有興趣鑽研最重要10/23 16:55
瞭解~
推 tataTangQQ: 私立資管洗到中字資工碩的我比你更廢10/23 18:41
→ tataTangQQ: 實驗室也在做NLP,但我自己是想專注在後段10/23 18:41
→ tataTangQQ: 後端10/23 18:41
一起再加油吧QQ
推 w0005151: 前端一堆轉行的在搶,你本科的跟人家擠幹嘛,何況你也10/23 19:51
→ w0005151: 不熟,把握自己的優勢好嗎10/23 19:51
其實好像就是不知道自己優勢在哪裡,也沒什麼信心...
→ zo6596001: 先找一個領域,學到能夠過面試門檻,剩下的靠熱情10/23 22:09
→ zo6596001: 不過碩士跑去寫網站... 有點大材小用的感覺。10/23 22:10
常常被這樣說,所以才會一直猶豫不決是不是應該往機器學習鑽研
→ viper9709: 聽起來好像不是很有興趣...10/24 00:32
→ lyuping: 前端太雜了 不推薦10/24 08:45
→ lyuping: 新興框架太多 變化太快 CP值很低10/24 08:45
推 JK520nsk: 選沒興趣的話會很痛苦的10/24 08:57
想問以上幾位大大那相較之下會比較推薦機器學習這個領域嗎?
※ 編輯: chuneee (27.242.192.154 臺灣), 10/24/2019 09:42:24
推 ccvs: 邊做邊google不是基本的嗎10/24 12:35
推 lion741205: 看到學弟妹在教授要求下 都跑去研究機器學習了10/24 12:47
→ lion741205: 如果未來某天 人才市場供大於求 那肯定是不好的10/24 12:48
而且現在(就自己有遇到的)感覺不少新創都在擠這一塊,覺得滿可怕的如果不小心進錯
公司
推 tataTangQQ: 我自己覺得ML這領域跟前端一樣一堆非本科在搶10/24 12:52
→ tataTangQQ: 而且大多是台清交非本科組讀書會一起研究那種 10/24 12:52
機器學習也一堆非本科在搶!?完蛋了肩膀好像更沉...
推 snailpon: 建議可以提早找工作,但先不要開放履歷,找一些次要的公10/25 08:32
→ snailpon: 司,一方面練面試經驗,另一方面可以藉此知道業界開缺要 10/25 08:32
→ snailpon: 的是什麼能力的人 10/25 08:32
瞭解,筆記筆記
※ 編輯: chuneee (1.160.183.129 臺灣), 10/25/2019 21:53:52
→ DrTech: 找自己有興趣的事,往 "深" 的地方走。是關鍵阿。多數人卡 10/26 17:03
→ DrTech: 死在粗淺的 API調用。連機器學習也只剩調用API。後端就只 10/26 17:03
→ DrTech: 會框架的常用功能,薪資當然上不去,當然淪為一直跟轉行的 10/26 17:03
→ DrTech: ,剛畢業的新人競爭。 10/26 17:03