→ keel90135: 先弄個作品出來吧07/28 16:24
推 GGylin: 網頁這麼普及 沒有作品 你怎麼證明你想寫網頁 實變都沒修07/28 16:42
→ GGylin: 過 選實分析就不會上啊07/28 16:42
推 bill1992: 去做不是網頁的缺07/28 17:19
→ j0958322080: 去做資料科學或演算法啊07/28 18:11
→ MOONY135: ......找工作又不是大學分發只要丟少少幾間07/28 18:14
推 lolmap: 投網頁缺履歷寫C/C++/matlab幹嘛？先搞懂自己想走哪條路吧07/28 18:25
→ MOONY135: 剛畢業都這樣子阿07/28 18:30
推 s678131: 搞數學的跑去寫網頁..07/28 18:38
推 aidansky0989: C++投網頁缺，有創意喔07/28 18:41
推 bill1992: 刷題去Google07/28 18:48
推 jobintan: 都四大數學碩士了，去幹DL/ML/AI都比幹web app前後端還07/28 18:58
→ jobintan: 來得學以致用不是唄。07/28 18:58
沒有學過機器學習自學會有人請嗎？
推 workhardyun: 有聽到數學面到一線演算法...不知道有沒有前輩出來分07/28 19:00
→ workhardyun: 享？07/28 19:00
推 alihue: web 都沒機會，ML 更競爭好嗎XD07/28 19:04
→ alihue: 你要不要先分享那十間是怎樣的公司啊，每間公司準備方法07/28 19:06投
全沒有回信= =
→ alihue: 不一樣，有些看學歷，有些看經驗作品。沒上有可能是跟你07/28 19:06
→ alihue: 一樣的新人，履歷戰績比你豐富07/28 19:06
推 lturtsamuel: 現在成大純數仔也要屈就成前端難民了嗎QQ07/28 19:09
對前端不感興趣 比較想走後端
推 olen0622: 我誤會什麼四大數學碩搶當前端難民 是我也不會收阿07/28 19:16
※ 編輯: abcd991276 (1.174.88.240 臺灣), 07/28/2021 19:39:51
推 mercurycgt68: 會 python 就再加強 不要想不開去搞 php07/28 19:39
Php有這麼不堪嗎 python 沒有很好就業吧
※ 編輯: abcd991276 (1.174.88.240 臺灣), 07/28/2021 19:41:21
推 bill1992: 好好學c++去大公司練基礎 07/28 19:49
推 libitum: 不是只要數學系都可以做ML好嗎 要看領域啊 別亂害人 07/28 19:52
推 libitum: 你走DS or MLE的成本還不如去上資策會往後端走 07/28 19:56
→ libitum: back-end or full stack的缺比data science多太多了 07/28 19:57
推 jason2641668: 唸純數的學 ML 真的是屌打資工的 07/28 19:59
→ jason2641668: 人家優勢就在數學 07/28 20:00
→ BeastRush: 10間而已 好歹50間吧 07/28 20:00
→ jason2641668: 又不是跟某些人一樣只能做高中生都做得來的前後端 07/28 20:00
→ jason2641668: 事實就是 ML 的數學門檻 一堆大學畢業生都碰不到 07/28 20:00
推 libitum: 你可以敘述一下ML需要到哪些數學門檻嗎？ 07/28 20:25
→ libitum: 先說你分得清楚 純數跟應數的區別在哪? 07/28 20:26
→ libitum: 真正職場會專注用machine learning modeling非常少 07/28 20:28
→ libitum: 所以要求通常會以phd為主 那其他ds or mle要懂多少數學 07/28 20:28
推 Sixigma: ML當然要會個拓樸學啊，這年頭我阿嬤都應該要修過高微了 07/28 20:28
→ Sixigma: 不然只會被嘴數學不夠好還想做ML 07/28 20:29
→ libitum: 你是指哪個層級ml的數學門檻？ 07/28 20:29
推 jason2641668: MTK 的 ML 單位就要發 top conference paper 啊 07/28 20:32
→ jason2641668: 自己去找一下 top conference 的論文那個數學證明 07/28 20:32
→ jason2641668: 至少我知道一堆學店資工的看不來 07/28 20:33
→ jason2641668: 我問我數學系朋友 他說你們資工系有些寫證明都不太 07/28 20:33
→ jason2641668: 嚴謹 07/28 20:33
→ Sixigma: regression啦，最少複變幾何起手 07/28 20:33
推 bill1992: 是學店看不來不是資工看不來 07/28 20:33
→ jason2641668: 很多 ML 方面的工作都要做 Survey 07/28 20:34
→ Sixigma: 你們資工系 XDDDDD 07/28 20:34
→ jason2641668: 頂大資工系一樣一駝人會怕數學 07/28 20:34
→ jason2641668: 自己去找 system 領域的 07/28 20:34
→ Sixigma: 你找一篇CVPR的證明跟大家分享一下看不看得來 07/28 20:35
→ Sixigma: 不行的話請數學本科的指導一下 07/28 20:35
→ jason2641668: 不是啊 你看的來不代表高中前後端轉仔看的來啊 07/28 20:35
→ jason2641668: 這裡就說門檻是可以濾掉一駝學店雜魚了齁 07/28 20:36
→ Sixigma: 不是啦，就請你分享一下，因為我是覺得沒這種事情啦 07/28 20:36
→ jason2641668: 你看得懂不會改變前端轉載看得懂的事實 = = 07/28 20:37
→ Sixigma: ML頂刊證明沒什麼好困難的啦，大一微積分線代就搞定八成 07/28 20:37
→ jason2641668: 關鍵就是學店/轉仔/高中生 根本沒好好學過數學.. 07/28 20:37
→ jason2641668: 這就叫作"門檻" 07/28 20:37
→ jason2641668: 你拿 NTU 林軒田 或是 NTHU 吳尚鴻 ML 課的數學 07/28 20:39
→ jason2641668: 就可以難倒一堆非四大四中的資工系學生 = = 07/28 20:39
推 bill1992: 非四大四中的數學系也不會吧 07/28 20:40
→ jason2641668: 找頂會還太抬舉 NTU/NCTU/NTHU ML課的數學就是"門檻 07/28 20:41
推 libitum: 方便問一下你是做ds相關的嗎 07/28 20:41
→ jason2641668: 資工系不會數學能混到畢業 數學系相對難很多 07/28 20:42
推 libitum: 林軒田 李宏毅& andrew ng的ml都看過 大學程度就可以了 07/28 20:44
→ libitum: 是要多難？ 根本不需要到純數碩 07/28 20:45
→ libitum: ml方面的工作要survey? survey什麼？ 07/28 20:47
→ libitum: 理論上來說數學越好做ml越得心應手啊 但實務上勒 07/28 20:49
→ jason2641668: 我不知道你有沒有程度比較沒那麼好的同溫層 07/28 20:58
→ jason2641668: 我剛剛發給我前同事(學店,資深RD,資工系,年薪百萬) 07/28 20:59
→ jason2641668: 他說給他看10年都看不懂 = = 07/28 20:59
→ jason2641668: 這就叫"門檻" 07/28 20:59
→ jason2641668: 剛剛A一下你的 ID 研究不少統計相關的數學 07/28 21:00
→ jason2641668: ML 對你不會是太大的困難我肯定相信 07/28 21:00
→ jason2641668: 關鍵資工系有很大一部份比例的人 是沒有辦法上手 07/28 21:01
→ jason2641668: 這樣子的數學的 07/28 21:01
推 jason2641668: 那群人會自然流到不需要數學的前後端工作 07/28 21:04
→ jason2641668: 這是我所認知ML/DL/RL所謂數學門檻的定義 07/28 21:04
推 workhardyun: 好奇詢問過其他同學/學長姊畢業去哪裡嗎，認識數學蠻 07/28 21:15
→ workhardyun: 多去應數所或是統計所+寫程式分析，有些去GGIT的。 07/28 21:15
→ libitum: 想表達的是 實務上大部分需要ml職位的數學並不需要多艱難 07/28 21:25
→ libitum: 一堆black box你用多fancy的model 還是要說服人為何要用 07/28 21:26
→ libitum: 而真正需要做model tuning的 也不是一個純數碩就做得起 07/28 21:27
推 alihue: ML有門檻沒錯啊，但是現況就是台灣僧多粥少啊，這個狀況 07/28 21:32
→ alihue: 下台灣好的MLE 缺的求職者各個頂尖期刊，技術又強你知道 07/28 21:32
→ alihue: 嗎XD 07/28 21:32
→ alihue: 國外也沒比較好，敝team找MLE門檻是博士 07/28 21:33
推 alihue: 更何況原po都念完碩了，要再補一個ML碩怎麼可能 07/28 21:36
推 libitum: 台灣我不清楚 但以美國來說 phd對mle不是必須 07/28 21:40
→ libitum: 然後通常是叫做ds/da碩 但不如直接念cs選擇更廣 07/28 21:41
推 testPtt: 現在cgi有搞頭嗎? 07/28 21:41
→ testPtt: ML你夠便宜其實沒門檻啦 07/28 21:42
→ libitum: 要做ds相關要補的東西太多了 prob stat ml sql等 要短期 07/28 21:42
→ libitum: 速成太難了 07/28 21:43
→ libitum: 所以說 還不如去資策會上課 認真學 三四個月出來 一堆人 07/28 21:44
→ libitum: 看到數學碩 又有程式發表作品 搶著要 缺也多<這是重點 07/28 21:45
→ libitum: 不然就要碰運氣 找大公司只看學歷 願意從頭培訓你的 07/28 21:46
→ bella1815: 這麼有自信沒學過也能找到工作 07/28 22:37
推 j0958322080: 林軒田他有些數學是直接跳過，吳尚宏數學比較難 07/29 09:20
推 pokemonmen: 單純選錯系 同校資工所畢業面試邀請收到手軟= = 07/29 11:10
→ jason4571: 沒作品 沒工作經驗 科系又錯 先求有 07/29 12:25
推 bill1992: 刷題去fang 大公司開發流程 學習資源都比較好 07/29 12:27
推 leoloveivy: 銀行應該很多建模的吧 07/30 00:26
推 att409: GGit ML就前幾年大招人，現在非本科還能進？？ 看命啦 07/30 07:41
推 e40111c: 一直高中前後端是三小，後端難得可以很難好嗎，你是多屌 07/31 15:02
推 Jackasdf: 人家的興趣就是寫網頁 想找前後端的工作 不要一直叫人家 09/07 16:29
→ Jackasdf: 投MTK或學資結演算法… 09/07 16:29