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作者moodoa3583 (金牌台灣啤酒)
標題[請益] 有Kaggle成績在台灣好找工作嗎
時間Wed Jan 30 22:56:31 2019
原文PTT 原始連結 ↗
嗨，大家好 我平常是在做網頁前端 但工作之餘也常不務正業寫寫python 寫著寫著也對ML產生興趣 有空時會玩kaggle 目前做的都是監督式學習比較多 最佳成績約莫是並列前8% 而最近年末公司改組 因此興起想轉職的念頭 我想知道的是在台灣 類似kaggle這種用features做predict的工作大概有哪些職位 如果要找intern的話是好找的嗎？ 或是還有什麼得準備的呢？ 感謝各位 先預祝各位新年快樂 萬事如意 ----- Sent from JPTT on my HTC_D10i. -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.137.59.46 ※ 文章網址: https://webptt.cc/bbs/Tech_Job/M.1548860194.A.23F.html

推文 (32)

→ bellman 你哪間大學 01/30 23:04
推 j0958322080 可以啊，不過kaggle的東西大概只能在電腦上用吧，在 01/30 23:43
→ j0958322080 一些需要影像的會太吃效能 01/30 23:43
→ wrt 半年前好找，現在還在在意kaggle的公司大部分應該都還沒找到 01/30 23:54
→ wrt 自己的商業產品。代表公司薪水不會高或是撐不久。 01/30 23:54
→ wrt 現在已經有方向的公司應該都是準備要收前後端比較多 01/30 23:54
→ wrt 大部分已經有產品的公司都已經認清ml價值不在類似kaggle做pre 01/30 23:58
→ wrt dict，那個隨便做都可以。價值是怎麼跟消費者接上，還有怎麼 01/30 23:58
→ wrt 取得更廣泛全面的data。所以現在價值比較在領域專業而不在ml 01/30 23:58
→ wrt 理論，你如何利用自己的領域專業讓少少的資料有更廣泛的代表 01/30 23:58
→ wrt 性可以產生好的模型 01/30 23:58
推 a78998042a 有幫助，但kaggle許多提升準確率的技巧在實務沒用，有 01/31 00:13
→ a78998042a 實習機會就多去刷，會更有代表性。 01/31 00:14
推 purpleboy01 去年年底找資料相關工作時 有些面試官說履歷放Kaggle 01/31 00:43
→ purpleboy01 經歷會讓他們有興趣看 01/31 00:43
推 w60904max 看你想找什麼 kaggle前10% 只是剛好勾上本系的入門 01/31 01:45
→ w60904max 你用網頁前端技術 去自己爬資料做個ML網頁應用放git 01/31 01:46
→ w60904max 更有用 比起千篇一律的 pd.read_csv~confusion_matrix 01/31 01:48
推 hotbeat wrt內行的 01/31 09:06
推 jboys75 應該很好找，大公司會在意這個的 01/31 09:16
→ yolasiku 北科的可以嗎? 01/31 09:30
→ a038998 推wrt 01/31 09:41
→ Murasaki0110 前8名可以，8%太容易 01/31 09:50
→ qmqmqm Kaggle可以證明 但領域知識是重點 不過我得說這其實是公司 01/31 11:05
→ qmqmqm 自己對於商業模式的設計問題 如果公司沒摸索到那前段班來 01/31 11:05
→ qmqmqm 也沒用 所以就變成這樣 而不是想說找一堆高手來就會賺錢 01/31 11:06
推 a3294814 如果做房價預測 或 鐵達尼號那種比較久的 或是 你講不出 01/31 12:20
→ a3294814 你用什麼特別方法 可能就沒什麼用了 01/31 12:20
推 Morphee 8% 就要拿去秀？ 01/31 13:12
推 AndyCheng1 房價/鐵達尼這種knowledge類的鑑別度不高吧 01/31 13:36
推 Linlosehow 8%說的出口嗎？ 01/31 19:32
推 wxtn 推wrt 講到重點了 02/02 02:31
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