大家好
由於身邊周遭沒有人在AI領域工作
想來此請示眾神們關於Data scientist vs computer vision
小弟現在有機會能夠加入半導體的BIG DATA團隊
就我所了解，此職位應該是要熟悉Hadoop Spark等大數據框架
演算法主要著眼於SVM TREE 等比較成熟的機器學習技法
但本身對於電腦視覺的領域還是比較有興趣
如影像分割、影像追蹤，能接觸到目前最新穎的技術
演算法也是deep learning在發展的重點
由於個人覺得走電腦視覺對於未來的發展有更多的可能性
所以猶豫是否要走BIG DATA這塊，還是其實BIG DATA的發展性也很多樣呢?
若現在選擇BIG DATA，未來經歷是否能帶入電腦視覺呢?
先謝謝眾神們的回覆了!
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 220.132.176.209 (臺灣)
※ 文章網址: https://webptt.cc/bbs/Tech_Job/M.1565442018.A.7D4.html
推文 (39)
推
ggggggh
台積電？
08/10 21:15
推
zxp9505007
大數據跟影像都做呀 不衝突
08/10 21:21
推
amiru3
哪間呢？
08/10 21:31
→
rxhivzero
找一間做大數據跟電腦視覺一起的不就好了
08/10 21:39
噓
a000000000
電腦視覺可以摸到自駕車 big data就過氣惹
08/10 22:22
噓
ruthertw
屎缺!如果是人少少那間,你自求多福囉~
08/10 22:26
噓
Gaogaigar
地! 給你好牌都不會打
08/10 22:33
推
jumber
選大公司錢多的
08/10 23:21
推
automaton
我也想進去Qq
08/10 23:23
→
celestialgod
完全不太一樣喔 要轉回去 相關性也不高 建議考慮一
08/10 23:32
→
celestialgod
下
08/10 23:32
→
celestialgod
如果是GG的話, CV大概就認defect的樣子 大資料相關
08/10 23:34
→
celestialgod
部門則做網路安全資料、良率分析、機台參數調整之類
08/10 23:34
→
celestialgod
的
08/10 23:34
→
celestialgod
基本上兩者相關性非常低....
08/10 23:36
→
celestialgod
還有一些部門號稱做big data的.... 就更慘了 不多說
08/10 23:36
→
celestialgod
了
08/10 23:36
→
lukelove
$$
08/10 23:57
推
j0958322080
gg的CV會偏向AOI吧
08/11 00:10
推
dslite
五樓彥州中評委
08/11 00:29
推
yesheyman
當然選Computer vision
08/11 00:38
推
Morphee
選Big Dick
08/11 02:40
推
Rayyh
選big deep pay
08/11 03:00
推
Griever
選CV然後有BD相關的
08/11 05:49
推
ice80712
做 都做
08/11 08:56
推
raydo
如果是 IT 的單位應該是架系統讓user 用 ML 的演算法
08/11 08:57
→
raydo
跟做 CV 應用差很多
08/11 08:58
推
exeex
應該不太行... 差太多 目前DL沒在用spark
08/11 11:34
→
exeex
spark就一般ML吧 就你說的SVM random forest
08/11 11:34
→
exeex
DL是吃gpu spark要跑GPU任務 成熟應該還要個幾年ㄅ
08/11 11:36
推
exeex
就二選一吧 不需要思考選A可以跳B這種問題
08/11 11:40
→
DrTech
大家建立模型前，都不需要用spark 做數據處理？大概是台灣
08/11 13:16
→
DrTech
產業都是 CV 吧。 或是做玩具居多。
08/11 13:16
噓
ruthertw
可以去騙吃騙喝的鬼島公司或大部門裡待著,爽爽賺5年再溜
08/11 13:35
推
chenyen
一般業界找人，大數據=IT/MIS，而CV=AOI，但覺得大部份
08/11 19:22
→
chenyen
應該都只是拿現成的東西在玩。一下子兩個都要做的，要看
08/11 19:22
→
chenyen
一下是不是真的懂，跟真的投資源下來做，要不然玩票性質
08/11 19:22
→
chenyen
居多
08/11 19:22
推
longlyeagle
https://github.com/tensorflow/ecosystem
08/11 19:24