回复 15楼love_shiya的帖子 工作几年后，我多希望 能用excel就不用sql， 能sql就不写python 能跑个regression就不用什么xgboost，neural net …… wfmlover 发表于 2021-11-30 17:13
Data Science不算, 现在很多能沾上点数据的都叫data science dtjc8 发表于 2021-11-30 17:48
这些人的特点是在外都自称码农。虚荣。 耳朵的树洞 发表于 2021-11-30 17:07
Ml对数学要求很高的好像 不懂dngdnhxqs 发表于 2021-11-30 19:50
DS和DS差别非常大 我是开始面试DS以后才知道有的DS连SQL或者Python之一都不会写，全用Excel……这都啥啊 love_shiya 发表于 2021-11-30 17:11
所谓的搞machine learning的绝大多数都是调参侠，不是发明新算法，用不了什么高深数学 heydaymint 发表于 2021-11-30 19:57
感觉data scientist, machine learning 比码工的门槛要高。。 Ethanmom 发表于 2021-11-30 16:04
MLE还要看是applied那种还是自己研究写算法的那种。applied 那种比较简单，都是调用别人现成得算法，主要是feature engineering和parameter tuning，根本就没什么太高的技术含量。真正牛逼的是研究纯算法然后编程实现的。 happymc 发表于 2021-11-30 23:20
调参侠说得没错，可是调参这事也不是随便哪个码农都能干的，不信你叫个backend去看看paper学习一下模型结构和参数试试。免责声明，本id不是mle Tsubasa 发表于 2021-11-30 22:20
我觉得厉害的调参侠，一定要直接敏锐手感好。首先从每年新出的大量灌水paper里面一眼就看到真正有用的干货，适合自己的dataset，并且解决特定问题，这个就不容易。很多paper在benchmark上表现很好，实际应用中就不是那回事了。然后是对具体模型的理解和操作，怎么调，怎么做实验，哪里是坑哪里是关键点，都要明白。同样的模型，有人能很快调好，有人就是搞半天不work，很难总结规律到底是差在哪一步，每个过程都不一样。 Giovanna 发表于 2021-12-01 08:22
回复 51楼Giovanna的帖子 调参数只不过是自嘲谦虚而已 要不然，干嘛这些调参侠有着比SDE更高的工资，还大多有着PhD的学位 wfmlover 发表于 2021-12-01 14:44
你说前几个月为了2毛钱开了两个高楼的，那个号称对数据特别敏感的ds？ 你问问她有没有phd 不娶何撩 发表于 2021-12-01 14:48
哈哈哈我记得人家是为了两块钱呢 2good2betru 发表于 2021-12-01 16:41
能透露下写excel的是哪家公司么？特别想去躺平 天凉好秋 发表于 2021-12-01 16:19
洗洗睡吧，基本上好的公司面试都会考SQL,不考SQL的公司你应该也不会想去，工资不高而且同事都是一群老年人（白女黑女居多）人际关系复杂。 ps,高端的excel function也是可以用来编程的。 keluoyi 发表于 2021-12-01 16:45
瞎说。 ds分支超级多。每个公司给ds的定义也很不一样。
主要看工资吧，感觉30万才算入门 10万的码农也有，不过是被鄙视对象
工作几年后，我多希望 能用excel就不用sql， 能sql就不写python 能跑个regression就不用什么xgboost，neural net ……
Excel本身作为一个工具没问题，但是一个公司如果只有Excel能handle这么多的数据，根本不需要一个专业的DS……
什么时候自称码农也变成炫耀了？忘了码农这个词怎么来的了吗。。。
能用markdown就不用html
同意，其实码农地位很低，Data Science好歹算个science，没必要把自己划归成码农
说个码农也叫虚荣？码工地位这么高啊
基本Data scientist 就是data analyst的别称，比码农挣得少。machine learning engineer算是码农的一种
狗家的普通data scientist比software engineer挣得明显少。去levels fyi看看就行
在我们眼里不算。
一般来说，门槛比码农要低。
所谓的搞machine learning的绝大多数都是调参侠，不是发明新算法，用不了什么高深数学
True。但是想拿高薪这些都会
调参侠说得没错，可是调参这事也不是随便哪个码农都能干的，不信你叫个backend去看看paper学习一下模型结构和参数试试。免责声明，本id不是mle
这话搞笑了。以fb为例，genrally speaking，ds门槛比software engineer低，Data engineer又比data scientist低，不是带个scientist的就是科学家。。。至于machine learning那块，要看具体做什么，如果是码工里搞ML reserach那块的比如fb的fair里面的，多半是搞ML的cs phd出生，那种很牛，如果是ds下面挂个ML title的，那属于做的工作和ML相关，但本质还是DS，在公司里地位和payment都不如码工啊。
公司里最重要的是完成老板布置的任务 无论是用SQL完成的，还是自己写算法完成的 都一样
这种顶多是Da啊
applied ml要看用在什么地方 试试看解决一个百万级用户问题就知道不是那么简单了 期间会有很多创新 并不仅仅是调用算法那么简单 况且能把business problem转化成modeling problem本身就需要功力 industry需要解决的问题没人会给你well defined
那种也不nb，都是天下文章一大抄
ds就是ds，跑跑regression，调包侠/调参侠。那些算法原理都不一定搞得清楚，也不需要搞的特别清楚。
mle我不清楚，不认识也没看到过多少职位
码农一般是指的swe，尤其是后端的，前端写react之类的。应该也算。写ios android的也算。 基本上用sublime vscode 各种ide的基本都算了。
我觉得厉害的调参侠，一定要直接敏锐手感好。首先从每年新出的大量灌水paper里面一眼就看到真正有用的干货，适合自己的dataset，并且解决特定问题，这个就不容易。很多paper在benchmark上表现很好，实际应用中就不是那回事了。然后是对具体模型的理解和操作，怎么调，怎么做实验，哪里是坑哪里是关键点，都要明白。同样的模型，有人能很快调好，有人就是搞半天不work，很难总结规律到底是差在哪一步，每个过程都不一样。
那我真的可以转行DS了
说的很对，炼丹术士这名字更适合
excel也可以vba编程，做计算，动态分析网络的实时数据，提供商业决策支持。二十年前属于高技术工种。
调参数只不过是自嘲谦虚而已 要不然，干嘛这些调参侠有着比SDE更高的工资，还大多有着PhD的学位
你说前几个月为了2毛钱开了两个高楼的，那个号称对数据特别敏感的ds？
你问问她有没有phd
能透露下写excel的是哪家公司么？特别想去躺平
哈哈哈我记得人家是为了两块钱呢
通货膨胀。
话说2块钱，人家chowbus赔100， 也赚了50倍了。
还是不知足。
那些个群众，被人忽悠了还帮着数钱，数了几个月了。
ds连2毛都不分发一下
洗洗睡吧，基本上好的公司面试都会考SQL,不考SQL的公司你应该也不会想去，工资不高而且同事都是一群老年人（白女黑女居多）人际关系复杂。 ps,高端的excel function也是可以用来编程的。
我猜excel vb还是marco都比较像udf，比sql难？我不懂，瞎猜的。我好多年前实习的地方一直用acces，那个也很好玩，比sql好操作，现在很多政府部门还是坚持access。时代的洪流会淘汰很多技术，说不上是留下了的更优，只是某些机缘巧合吧。比如scala和python，最后更popular的还是python。。。
这位同学扯啥呢。DS调参侠PHD绝大多数都是转行的，一堆一堆以前学什么生物物理化学数学机械土木各种火坑转过去的。这种PHD对于计算机理解还不如个同学校科班出身的CS master。而且DS比SDE工资低10-20%，哪来的更高工资