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看到這篇文章我也想分享一下 我本來是半導體業的AE 在一年前因為覺得自己的工作很雜,也不容易學到東西 便開始自學machine learning 現在應該是略有小成 一開始是先利用每天下班時間跟週末看書自學 每天強迫自己看完10頁 在半年後就可以看完三本書 之後為了能證明自己的能力 便上Kaggle參加競賽 在一千多個隊伍裡面拿到了兩百多名 雖然說是不怎麼樣的名次 但對於自學半年的新手我覺得OK 很幸運的是剛好發展ML又是公司的大方向 我也趁機用自學跟Kaggle的競賽的經歷向主管毛遂自薦 於是被派去參加公司內部的培訓 現在培訓快要上完了 後續參加了一些大小競賽 也有機會利用公司內部的資料建一些model 除了在公司內比較受到重用之外 也連帶影響了一些朋友想要踏上Python或ML的道路 這感覺還是挺不錯的 老實說,我覺得這跟女不女女生沒有關係 我本身是男的,長得不帥也不會講話又不聰明 正因為認知到自己沒有先天的優勢,才希望學個一技之長 學了ML能不能夠受到重視或加薪 雖然很大一部分是看公司環境 但是學成了之後 也比較有本錢轉換環境 當初自學的時候真的很抖 每天都會懷疑自己花了這麼多心力 到最後真的會有成果嗎 但又想到,如果不碰碰運氣,難道真的要一輩子毫無長進,做相同的事情? 一年多過去了,這個領域的風氣越來越盛行 也有更多的網路資源可以自學 當初看的原文書其中兩本現在還出了中文版(覺得很幹) 我不會覺得反正學ML就對了 不過 要是覺得自己的職業發展卡關了 這應該是一條可以考慮的路 對很多既有的專業領域都有錦上添花的效果 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 106.105.175.30 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Tech_Job/M.1518339227.A.6AC.html
j2751349: 推 02/11 17:07
m06800825: 求書單~ 02/11 17:09
francis5478: 推 02/11 17:22
ben1357956: 推 02/11 17:35
icelaw: 推你的努力!這社會不努力 只愛找理由抱怨的魯蛇真的太多 02/11 17:37
icelaw: ! 02/11 17:37
unchained: 我都挑歐萊裡 基本不會有雷 第一本是Data science from 02/11 17:58
unchained: scratch 這本基礎理論很棒 第二是Introduction to 02/11 17:59
unchained: machine learning with Python 非常實用 02/11 18:00
unchained: 再來是Data science hand book 講資料操作 當字典 02/11 18:01
crimson11: 推 02/11 18:07
LUguan: 推 02/11 18:30
gp03dan: 推 02/11 19:14
lukelove: 想必不是沒幾篇kernel 的比賽, 不然200也不會毛遂自薦 02/11 19:49
lukelove: *是 02/11 19:55
ice80712: 請教原po 你參加的kaggle是全球且有獎金的競賽嗎 02/11 19:57
YES ※ 編輯: unchained (123.205.139.9), 02/11/2018 20:28:54
j0958322080: 原po很幸運剛好公司也有想發展ML,不然你會也沒用 02/11 21:04
buper: 整理資料,大概是所有人心中的大麻煩.. 02/11 22:56
fukuzazw: 推 認真 02/14 16:52