[請益] 很想做AI大數據相關 該從哪裡補足

[muscle1204 (星嵐悠)]

我研究所畢業 論文就是寫數據相關
我對於資料前處理 數據預測 模型 監督 半監督 這些都懂理論 也拿到經濟部巨量資料證照 有程式開發基礎 物件導向觀念
但我去面試AI相關的工作我還是被刷掉

原因是我沒有實務開發經驗
只會用weka orange跑建模 跑預測 出結果

我想補足這方面有實務開發AI的經驗我該怎麼做?該去外面花錢上課嗎?還是該繼續投履歷亂槍打鳥直到能錄取為止
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.32.19.102 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1611025239.A.C98.html
→ loser113: 我覺得找kaggle 找個幾個主題報告比較快讓人懂
→ loser113: 主題就挑你擅長比較懂得 也不是每間都很care理論
→ loser113: 台灣課程 技術來說我覺得不如找udemy上就好了
→ loser113: 但去上課可以認識人脈 應徵來說人脈內推也滿重要
推 gnseed: 因為你認為的AI跟業界認為的AI不同。
→ gnseed: 往分析類可能比較有機會，AI型的，以你目前列的技能可能
→ gnseed: 比較難上
→ gnseed: 數據分析、大數據、AI這三個詞常常掛一起，但細節上有些
→ gnseed: 差異
→ alihue: 分析的也沒吧，有哪些職缺是真的叫分析的嗎，台灣應該比
→ alihue: 較少
→ OforU: 有沒有可能那些只是你自以為自己會 但公司不覺得你會啊 所
→ OforU: 以才會說你沒實務經驗
→ puffs: kaggle 打幾個比賽，拿到好名次就有人要了
→ superalf: 呃，weka/orange 就能跑得動的東西能稱為巨量資料嗎？
推 aidansky0989: 打kaggle拿到錢就有人要了
→ normaldistr: kaggle要拿錢，首先要有足夠的電腦配備
推 sunkao1035: 你如果是用 python 肯定會加分
推 Morphee: 到底是有多不會找工作阿？ 可以搞成這樣
推 paopaosw: “AI相關的工作” 是指 data scientists 嗎？還是backen
→ paopaosw: d？這樣看不出來你要面試的職務很難給建議
→ f496328mm: 只會用weka orange，不會寫程式??
→ f496328mm: https://pttcareers.com/Tech_Job/1VlHzV8Z
→ f496328mm: 不是拿到 offer 了，然後來問這是??
推 aa06697: 可能缺學歷
噓 chocopie: 123哪間
→ jigfopsda: Kaggle 跟著打 前10%就不錯啦!
推 Morphee: 可憐
推 ILYY: 打kaggle
推 runa33: 我只能說有找人工智慧的缺 你沒kaggle名次或研討會得獎
→ runa33: 真的很難
→ audibmw888: 呃..... 刷題？
推 Morphee: 我一題都沒刷 啥k狗沒認真玩過 頂會也沒 還不是三年就破2
→ Morphee: 00了 現在整天看履歷找人 只能說會爬的就是會爬
→ Morphee: 更別提我根本一堂資工的課都沒修過
推 sherees: 我自己的經驗是 面試說懂理論懂觀念但沒有實作的人
→ sherees: 大部分理論也是一問就倒
→ sherees: 另外"經濟部巨量資料證照" 這東西有沒有用我也是存疑
→ sherees: 看你用的工具 我覺得比較適合的職位應該是數據"分析"
→ audibmw888: 有的公司有內推就很好進去的。呵呵。
→ audibmw888: 不用多厲害。
→ neo5277: kreas,tensoflow去打排名
→ bear1414: 實作題目 講出你的創意和結果 即便是複現都比現在好
→ bear1414: 不一定要KAGGLE 任何數據集 或論文中的題目皆可
→ DrTech: 都什麼年代了，還在用weka 實驗室有夠混的
噓 neil2003tw: weka orange算是什麼AI
推 luli0034: 現在沒有人要新鮮人了吧
推 joey11121: 碩論都相關了，有這麼難找？
推 HungDa: 你這個是數據分析吧跟AI沒什麼關係啊？pytorch和tensorflo
→ HungDa: w你會嗎？有實務經驗嗎？都沒有一定被刷的啊，至少要證明
→ HungDa: 自己會看paper能用GitHub上的跑model會調參是最基本的
→ HungDa: 經濟部那張太基本了不足以證明你懂不AI
推 HungDa: 台灣很多AI相關的比賽有些很好得名
→ f422661: Kaggle拿錢，台灣沒幾個，會不會想太多
推 mago: 資料分析 資料科學 機器學習在公司可能都是不同部門，你想
→ mago: 往那塊走？