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Artrobot 2016-02-18 20:08:38 +08:00
话说,楼主是数学专业?
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heyf 2016-02-18 20:16:41 +08:00 via iPhone
https://www.zhihu.com/question/31430100/answer/52103428
…顺带提一下,目前知图科技里面,产品 /工程 /学术 的人员比例大概是 1/3.5/1 。… 从知图 CTO 的说法来看,工程人员的比例还是很高的! |
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modkzs OP @heyf 好像看到了一些,但是这些工作基本都属于公司的核心部分,感觉实习生不会接触到或者我没有找到这样的实习岗位。而且 deep learning 的那一套感觉基本都是用于 nlp 和 cv , ml 一些更广泛的应用像是推荐和广告这些感觉用的很少。如果不是专门做 nlp 或者是 cv 的,感觉基本都不会用 deep learning 的东西,更多的是简单算法。
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yangyaofei 2016-02-19 09:14:09 +08:00 via Android
好羡慕你会………我垃圾学校毕业,边学边做 nlp ……
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xiaohaohao 2016-02-19 09:21:34 +08:00 1
知识发挥作用才是学习的最主要目的。知识发挥作用的方式是『解决问题』。想发明一种新的『方法』,或者希望用『特别高深的方法』解决问题以让人不明觉厉,这些都是想太多。用适合的方法,简单的方法,效率高,效果好的方法,解决问题,才是牛 B 。见过太多名校数学或者机器学习专业的毕业生,遇到现实的问题就一筹莫展,无从下手。和学校不一样,实习或者工作中遇到的问题是更加真实的,有很多你需要自己去思考才能解决的方案和细节;真实问题的反馈也是非常『实打实』,你可以根据反馈快速调整自己的方法,以更好满足需求或者需求的变化。这些都是学校无法给你的机会。所以,用好学校里面学习的方法,去解决真实世界中的问题,你积累的是经验,是对方法理解的加深,让你的知识发挥更大的作用,这才是一个工程师或者数据科学家的追求。
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xiaohaohao 2016-02-19 11:53:26 +08:00
目前我们公司正在校招 /社招数据挖掘的职位,我的邮箱 [email protected] ,欢迎投递~
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