一般的ds年薪多少了？ Leucophyllum 发表于 2020-12-25 14:36
回复 2楼大喜妞的帖子 赞业内人士的分析！想请教一下，data sciense这行吃青春饭吗，还是比较看经验 friday2017 发表于 2020-12-25 14:46
这两年比前两年要难找很多了，原来是没有ds这个专业，大家都是转行的，现在各大学校都开了ds专业，两年毕业的硕士什么都能干，比转行的phd还好用 sissibest 发表于 2020-12-25 15:00
我在这行，一直在招人，我来说说。 我说的主要是focus在公司里偏商业的，不适合于vision领域大牛，自动驾驶大牛那种。那种基本都是phd就做这个，还没毕业就被抢走了，不会上来问这种问题。 想要高工资的，要求很高了。除了具体的建模技术，还要会建pipeline,包括读数据的Pipeline,和deployment。还要有商业敏感性，交流能力，因为ds的任务就是把商业问题转化成数据，然后用数据指导商业决策。有这类技术的人，风毛菱角，人称独角兽。如果你是这一种，非常好找。请站内信短我。 一般泛化的ds，基本就是做个sql,分析一下数据，套个模型，会python之类的就可以了，但是你拿不到传说中的高工资。这一类人才现在很多了。 大喜妞 发表于 2020-12-25 14:34
一直好奇文科转码的都选ds，说是门槛低。但没数学背景的真的可以干吗？光是跑跑sql的话工资很低的吧。 chore 发表于 2020-12-25 15:21
你是不是把data scientist和data analyst和在一起说了？不过一般的公司也确实和在一起，pay的都很低的，和在一起那种公司几万块钱随便打发了。 okyes 发表于 2020-12-25 15:26
因为和coding比起来真的容易很多……我就很想做这个 pineappletin 发表于 2020-12-25 15:30
能不能具体说说怎么学习和提高建pipeline 和deploy production level model 上学是肯定学不到 工作公司有BI DE MLE 更是碰都碰不到 吕涵紫 发表于 2020-12-25 15:22
这范围太广了 和行业，方向，地域，经验都有关系 比如 湾区做ML的四十来万 中西部做SQL的七八万 得先定义什么是一般的DS才好讨论收入 oqo 发表于 2020-12-25 15:01
做sql的能算ds?不是叫data analyst吗 公用马甲34 发表于 2020-12-25 15:54
回复 23楼pineappletin的帖子 为什么说比 coding 容易呢？实际面试起来，不光要会 coding 还要会 ML, statistics, modeling, business sense 这些乱七八糟的 sdgafdgsfhgfhgf 发表于 2020-12-25 15:54
business sense比什么ML难多了 诚然，真的搞模型的人很厉害，但很少很少 其它所谓做ML的人，个个都是调参侠，没什么技术含量 能把business搞明白、并且以一种manager听得懂的方式讲明白，不是一件容易的事，是能够影响公司决策的 wfmlover 发表于 2020-12-25 17:27
我也在这个行业，business sense和communi cation很重要，还要懂model，其他都不难 nehz 发表于 2020-12-25 17:57
我也是，我反倒是business sense和communication更强，但是coding和model这块儿还需要更加努力😓 201120152019 发表于 2020-12-25 23:52
复习的范围太广了，性价比低 kengdie 发表于 2020-12-26 09:25
我在这行，一直在招人，我来说说。 我说的主要是focus在公司里偏商业的，大部分转行的都集中在这个方向。不适合于vision领域大牛，自动驾驶大牛那种。那种基本都是phd就做这个，还没毕业就被抢走了，不会上来问这种问题。 想要高工资的，要求很高了。除了具体的建模技术，还要会建pipeline,包括读数据的Pipeline,和deployment。还要有商业敏感性，交流能力，因为ds的任务就是把商业问题转化成数据问题，然后用数据指导商业决策。有这类技术的人，风毛菱角，人称独角兽。如果你是这一种，非常好找。请站内信短我。 一般泛化的ds，基本就是做个sql,分析一下数据，套个模型，会python之类的就可以了，但是你拿不到传说中的高工资。这一类人才现在很多了。 大喜妞 发表于 2020-12-25 14:34
适合女生吗 会计可以转吗 去哪里学些课程啥的 fadeintoyou 发表于 2020-12-26 13:25
DS范围太广 要想干的久 首先要选好行业 然后积攒行业相关经验 尤其是不能被简单自动化和替代的技能 要根据个人情况和兴趣选择职业发展方向 要么偏统计和ML走技术路线 要么偏商业决策走管理路线 底层的只会SQL，Tableu和简单Python 没有大的发展，收入上不去 年纪大了也不稳定 oqo 发表于 2020-12-25 14:55
那Facebook那个ds analytics不是最适合你吗？虽然三十多万工资就到头了吧，也可以凑活了 shuibao 发表于 2020-12-25 23:58
说实话码农能拿40W+的有多少？狗家L5或以上了。。很多人一直在L4或FB E5就不动了 2good2betru 发表于 2020-12-27 03:36
板上l8大把的，l5不就是板上说的本科毕业3年就能拿到的title 公用马甲34 发表于 2020-12-27 04:00
想转行到data scientist， 不知道这行现在的就业情况怎么样？相比于software engineer，哪个行业更容易转过去？ friday2017 发表于 2020-12-25 14:30
你要是误入火坑的top2+藤校phd背景，哪个都很容易，你要是本科至少国内985+美国说得过去的学校的理工类phd，努努力也能转。剩下的别听这里人瞎忽悠了，人生前几十年都不是佼佼者，一刷题转码，人生就能开挂，可能吗？ holiday2016 发表于 2020-12-25 14:38
想去大厂DS的可以试试各家玄学OA 灰蓝哀huihui3 发表于 2020-12-28 23:14
有绿卡非常好找，别要求半个米的包裹就行 daoran 发表于 2020-12-25 15:18
sde 并不是coding难，而是需要懂的面更广。 比如说个简单的，你即便不是full stack的，但是前端后台，数据库你都要懂，否则，你怎么调试code呢 你总不能说我是写Java的，然后前端js你看不懂，后台的sql语句你也看不懂吧。所以你对整个infrastructure 你都得明白，虽然不要求你configuration很多东西，但是按照人家的qsi你的会把程序跑起来，要不然怎么调试你的那一部分呢。 okyes 发表于 2020-12-25 15:42
对于转行, 有建筑类Master的大龄, 暂时也没有准备上CS的degree, 都靠网上自学python和machine learning, 现在考虑接下来是走kaggle练习的路还是leetcode刷题的路, 也就是转data类的容易些还是software developer容易些? 知道都不容易, 但比较的话, 对于无经验无相关学历的哪个更可能些呢? 不在乎第一份工作的报酬以及今后的发展程度, 光从找到第一份转行工作的可能性来说。目前language只会python, 刷题的话只用python了。ml的会的多些, 做过不少简单的projects。但发出的ml或da或ds之类简历, 没有任何回应, 感觉坑不多, 特别是对junior level的不多。sde的话, 光会python也不行吧。能给些建议哪个对转行更友好些呢? Sunnyclouds 发表于 2020-12-28 23:20
回复 73楼wfys的帖子 I/O控制 考什么？ 千渔千寻 发表于 2020-12-28 23:37
玄学OA是什么? Sunnyclouds 发表于 2020-12-28 23:29
是的。美国这边的专业课已经是少得不能再少了。计算机组成原理，汇编这些美国找工作都不考了。但是几个基础专业课还是需要好好学习：数据库，算法与数据结构，计算机网络（包括TCP/IP协议），操作系统（主要是线程进程以及I/O控制)。 wfys 发表于 2020-12-28 23:34
你说的这些除了算法，其他都蛮容易的吧。。。忽然对自己有了信心 pineappletin 发表于 2020-12-28 23:49
确实不好学。尤其是production pipeline，没那个海量数据和infrastructure做基础，缺乏学习条件。 我观察到的这部分人，基本就是数理和编程背景好，有兴趣，能钻研，悟性高，边做边学。master 和PhD的比例高。文科转这行可能难度会比较大。不是打击积极性，就是提供一下我的观察，为你心目中的分布提供个数据点。 大喜妞 发表于 2020-12-25 15:51
如果是以前三大咨询公司的consultant，自己学个编程，很容易转 yaya6688 发表于 2020-12-29 02:33
算法其实是最容易的。因为普通马工面试，一般到动态规划之前就结束了，不会考到后面什么np-hard的问题。以前没有学习过算法课程的人，第一次面对动态规划几乎不可能下得了手，科班优势太大，出于公平考虑大家都不考动态规划以及后面的算法了。 数据库的课程主要看你上什么学校的。美国很多大学的数据库课程要求学生自己实现一个基于B-Tree的引擎。如果不考虑实现transaction,不要求ACID是的确很容易实现，但是一旦加上什么ACID，自己去实现乐观锁悲观锁，还有甚至multi-view的control，基本上最后做出来就是一坨mess。我们做TA的时候，给学生打分的过程就是从一坨一坨的mess里面挑亮点。 计算机网络也不容易。国内的马工几乎每个人都会背的TCP三次握手，但是TCP/IP和应用层的网络一般问得很仔细，特别是HTTP之类的跟前段开发很密切。如果公司本身就是做网络的，什么TLS，HTTPS这些基于加密的网络协议是肯定逃不掉了，而这些内容，老掉牙的教材还不一定有讲解。 操作系统是美国学生公认最难的课程。因为每个大学的操作系统都要你自己实现一个kernel。作业比重大过期末考试。而操作系统里面涉及的内容太广了。作为面试来说，我觉得除了背题库，没有办法准备。但是常规的中断处理，多线程，并发，I/O控制是要明白其原理的，到了面试就只有看个人造化和忽悠能力了。而现在面试的系统设计题目，其实无一例外都是间接考察操作系统的概念和知识深度。 wfys 发表于 2020-12-29 00:47
回复 80楼wfys的帖子 OS和compiler这些课向来就是难。北航CS的compiler课暑期交proj，抓到抄袭的一抓一大把。裤子大OS课1/3当掉。 千渔千寻 发表于 2020-12-29 15:15
回复 80楼wfys的帖子 没有吧。几年前bloomberg的面试，还遇到过dynamic programming。现在更卷，题目上千，以前才300道。 千渔千寻 发表于 2020-12-29 15:12
我说的主要是focus在公司里偏商业的，大部分转行的都集中在这个方向。不适合于vision领域大牛，自动驾驶大牛那种。那种基本都是phd就做这个，还没毕业就被抢走了，不会上来问这种问题。
想要高工资的，要求很高了。除了具体的建模技术，还要会建pipeline,包括读数据的Pipeline,和deployment。还要有商业敏感性，交流能力，因为ds的任务就是把商业问题转化成数据问题，然后用数据指导商业决策。有这类技术的人，风毛菱角，人称独角兽。如果你是这一种，非常好找。请站内信短我。
一般泛化的ds，基本就是做个sql,分析一下数据，套个模型，会python之类的就可以了，但是你拿不到传说中的高工资。这一类人才现在很多了。
不过看lz背景,有些人的背景就是很适合data scientist
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2万到100万不等
赞业内人士的分析！想请教一下，data sciense这行吃青春饭吗，还是比较看经验
我说的偏商业应用的这种，一开始要非常hands on，嗷嗷猛干，从码代码到做presentation。到后来就很看经验了，因为你在商业上已经很了解动向，技术上了解新的工具和应用，基本就是总设计师的感觉了。
范围很大很大，从几万到几十万。
绝对是一个看经验的行业，而且入行之后还要不断更新知识。
DS范围太广 要想干的久 首先要选好行业 然后积攒行业相关经验 尤其是不能被简单自动化和替代的技能 要根据个人情况和兴趣选择职业发展方向 要么偏统计和ML走技术路线 要么偏商业决策走管理路线 底层的只会SQL，Tableu和简单Python 没有大的发展，收入上不去 年纪大了也不稳定
这范围太广了 和行业，方向，地域，经验都有关系 比如 湾区做ML的四十来万 中西部做SQL的七八万 得先定义什么是一般的DS才好讨论收入
嗷嗷猛干
太有喜感了，你是琐男吧。
位置多申请的也多 不过很合适的也很难找 一个位置几百个申请 符合基本条件能面试的也就几个 好不容易有个不错的给offer 还有可能不来
不吃。
能不能具体说说怎么学习和提高建pipeline 和deploy production level model 上学是肯定学不到 工作公司有BI DE MLE 更是碰都碰不到
你是不是把data scientist和data analyst和在一起说了？不过一般的公司也确实和在一起，pay的都很低的，和在一起那种公司几万块钱随便打发了。
因为和coding比起来真的容易很多……我就很想做这个
可以这么说。现在的情况就是ds这个行业技能和要求跨度很大，没有一个明确的定义。 很多公司给个ds的名分，让你做da的活儿。
你说那个应该是da，不是ds或者那种把da和ds都分不开和着用的公司，pay的都很低，如果是大农村的话，起步价五六万。不信你去h1b抽签网站搜搜工钱就行了。 ds的要求其实很高的，如果是大厂的正规ds的话。那种分不清da和ds的公司就不说了 正规大厂ds，你除了写code不用太厉害，能写python基本上就行，框架那些相对要求弱一点。你还要会统计模型，数学基础得有，否则，那些公式推导虽然不要求你会，但是你要懂原理啊，比如一个常用的贝叶斯模型，你都看不懂公式，也不理解，你还咋整呢。
这种确实是门槛低收入低。 所以离开具体工作内容讨论ds的收入那就是耍流氓。
要具体问题具体分析。
确实，能拿大包的一般不会问这种问题
sde 并不是coding难，而是需要懂的面更广。 比如说个简单的，你即便不是full stack的，但是前端后台，数据库你都要懂，否则，你怎么调试code呢 你总不能说我是写Java的，然后前端js你看不懂，后台的sql语句你也看不懂吧。所以你对整个infrastructure 你都得明白，虽然不要求你configuration很多东西，但是按照人家的qsi你的会把程序跑起来，要不然怎么调试你的那一部分呢。
为啥金融要转码，金融也很多赚大几十万的工作啊
确实不好学。尤其是production pipeline，没那个海量数据和infrastructure做基础，缺乏学习条件。
我观察到的这部分人，基本就是数理和编程背景好，有兴趣，能钻研，悟性高，边做边学。master 和PhD的比例高。文科转这行可能难度会比较大。不是打击积极性，就是提供一下我的观察，为你心目中的分布提供个数据点。
为什么说比 coding 容易呢？实际面试起来，不光要会 coding 还要会 ML, statistics, modeling, business sense 这些乱七八糟的
做sql的能算ds?不是叫data analyst吗
DS这个头衔现在都被乱用了. 原本就是个简单的analyst 偏偏安个scientist, 所以才会pay得低。
因为coding并不比这些容易，而coding又是sde面试里最简单的一环。单说coding，sde/mle的coding和ds的coding要求高得多。
做ds的核心技能是ml, stats之类的，coding只是个工具而已。ds 对比码农对coding的要求还是不一样的，只是上手的话一门新语言也就两周时间，个人经验。
re，而且每个公司的情况都不一样，他们面试问的business方面问题很有可能超出你的常识区。。。
我也是，我反倒是business sense和communication更强，但是coding和model这块儿还需要更加努力😓
那Facebook那个ds analytics不是最适合你吗？虽然三十多万工资就到头了吧，也可以凑活了
同意，能转码，就不要Data Scientist。又不是刷不出来题的人
真个算我目前的专业。。。 之所以想转ds也是因为不想把之前的工作经验浪费了
又不小心点到踩，sorry😭
没错。跟做数据的团队合作太多，商业敏感性真的太关键了。模型做的再花哨，不对路解决实际商业问题最后都白做扔在那儿。最好的是能够对商业需求有前瞻性，高屋建瓴的自己搭建模型架构，并且知道如何在企业里跟必要部门讨论调整模型，而且能够有强有力的sponsor，做出来的数据和分析才能用到实处。
这个不好一概而论啊。 要不美女先去Udemy之类的买个python for data analysis之类的课程，看看有没有chemistry. 有的话，学完这个课程自己大概就能感觉出该往哪个方向努力了。没感觉的话也太费钱和精力。
re
请问data science和data analyst是同样的工作吗？
说实话码农能拿40W+的有多少？狗家L5或以上了。。很多人一直在L4或FB E5就不动了
板上l8大把的，l5不就是板上说的本科毕业3年就能拿到的title
这牛吹的。。。。
software engineer的基本都是计算机本科。如果是不是科班出身，投出去的简历基本被秒拒。先读一个cs master比较好。
但是正规学校的cs master申请之前，需要你相关基础课学分。所以，专业跨度比较大的话，实际上你还需要去社区学校或者本校先修很多计算机科学本科基础，实际上等于你读了1.5个硕士学位。
完全同意
两个字，瞎扯。
玄学OA是什么?
我们家的就是有绿卡的，还是在机会很多加州湾区。光有绿卡还不行。还要有ds的工作经验或者ds相关学历。如果两个都没有，光一个绿卡，找了很久很久都没戏。
5-6年前可能可以。自从4年前开始，工作机会逐步减少，竞争激烈。没有相关工作经验或者学历的，基本上简历在sourcer那边就被筛除了，连recruiter都见不到。
是的。美国这边的专业课已经是少得不能再少了。计算机组成原理，汇编这些美国找工作都不考了。但是几个基础专业课还是需要好好学习：数据库，算法与数据结构，计算机网络（包括TCP/IP协议），操作系统（主要是线程进程以及I/O控制)。
I/O控制
考什么？
没相关经验、学历很难入行的，最好有人介绍你去小公司混点经验。认识几个转行的都是有熟人帮忙
何必呢？无相关工作经验+无相关学历，这种转行只存在于5，6年前的风头。现在这个行业没那么多容易了。大批科班出身的学生都还领着简历到处投，苦于找工作。这种双无的，简历关都过不了，刷题再厉害也没多大用处。
还不如好好找个学校读个CS master，也就1年多一点毕业。其实在第一年读书的时候，就可以申请暑期实习，然后很多在暑期实习结束就可以拿到return offer了。这样学得也扎实一些，更多地方有老师和同学的帮助，反而学习效率更高，比自己一个人瞎折腾好得多。
基本的操作系统的I/O啊。blocking和non-blocking的I/O。然后发展出来的什么生产者消费者模式，还有各种分布式同步算法等等，这都是现在大数据系统的核心。
就 每个公司考的完全不一样啊，更别说on site。我是不看好DS反正，大多数职位都是supporting role,有的公司有钱了会投资一个ds组做research没钱整个组连锅端。钱多的爱招ivy new grads,钱少的爱找本公司DA熬上来的忽悠精
你说的这些除了算法，其他都蛮容易的吧。。。忽然对自己有了信心
算法其实是最容易的。因为普通马工面试，一般到动态规划之前就结束了，不会考到后面什么np-hard的问题。以前没有学习过算法课程的人，第一次面对动态规划几乎不可能下得了手，科班优势太大，出于公平考虑大家都不考动态规划以及后面的算法了。
数据库的课程主要看你上什么学校的。美国很多大学的数据库课程要求学生自己实现一个基于B-Tree的引擎。如果不考虑实现transaction,不要求ACID是的确很容易实现，但是一旦加上什么ACID，自己去实现乐观锁悲观锁，还有甚至multi-view的control，基本上最后做出来就是一坨mess。我们做TA的时候，给学生打分的过程就是从一坨一坨的mess里面挑亮点。
计算机网络也不容易。国内的马工几乎每个人都会背的TCP三次握手，但是TCP/IP和应用层的网络一般问得很仔细，特别是HTTP之类的跟前段开发很密切。如果公司本身就是做网络的，什么TLS，HTTPS这些基于加密的网络协议是肯定逃不掉了，而这些内容，老掉牙的教材还不一定有讲解。
操作系统是美国学生公认最难的课程。因为每个大学的操作系统都要你自己实现一个kernel。作业比重大过期末考试。而操作系统里面涉及的内容太广了。作为面试来说，我觉得除了背题库，没有办法准备。但是常规的中断处理，多线程，并发，I/O控制是要明白其原理的，到了面试就只有看个人造化和忽悠能力了。而现在面试的系统设计题目，其实无一例外都是间接考察操作系统的概念和知识深度。
🐂
好奇层主是湾区大厂的吗？那个？
看来咨询公司brain drain很严重。转行的话其实更适合做Product，不适合做DS.
没有吧。几年前bloomberg的面试，还遇到过dynamic programming。现在更卷，题目上千，以前才300道。
OS和compiler这些课向来就是难。北航CS的compiler课暑期交proj，抓到抄袭的一抓一大把。裤子大OS课1/3当掉。
就业市场还行呢
详细说说啊，我都没想过还能进大厂😓
麻烦关键字能不能用英文？方便google。
大概是因为我学计算机网络的，我觉得挺容易的
把7个layers搞清楚就可以了吧
Compiler好像现在不用考了，转专业的可以不用为难了。OS还是需要。
我在湾区两个大厂都做了很久的面试官，都明确有说了，不要考DP。