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1oNflow
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数据挖掘/数据科学岗位的需求量真的很多吗?

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  •   1oNflow · 2018-07-08 22:30:57 +08:00 · 2577 次点击
    这是一个创建于 2089 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    前一阵子面试某二线城市(也可以说是互联网三线)最好的软件公司之一的数据分析职位(分析的确还算不上挖掘,但这是城市里唯一带数据俩字的职位了),面试官说公司其实用不到数据挖掘的东西,工作流程就是数据的爬取、处理、分析,算法也是外包的,所以你之前的方向(其实只能算是本科实验室老师的方向)和我们做的东西关系不是很大。

    虽然在网上可以查到报告说数据挖掘的需求量很大,工资水平也不错,但实际的体验却难以说服自己。或许是城市 IT 氛围太差限制了人的视野,不过我也有些担心未来继续读研后至少是读论文、构思想法、提出数据挖掘领域的新理论、算法这样的学习和毕业要求,同时也可能被老师安排了一个比较细致独特的方向,然后毕业找工作时发现,其实没有多少公司用得到或者有能力构建真正的数据挖掘 /数据科学的人才团队,面试时公司说自己的经历(科研、项目)其实『不对口』,虽然基础知识都是共同的,但论文、项目也不能都做很宽泛,很万金油吧,那这样出路(可以申请的公司和职位)就被大大限制了吧。

    所以想问下国内一线城市和国外(因为在国外读研)对数据挖掘 /数据科学岗位的真实需求是怎样的?平时真正的工作内容是怎样的?校招比较看重的是什么?

    非常感谢。

    3 条回复    2018-07-09 00:14:19 +08:00
    fuyufjh
        1
    fuyufjh  
       2018-07-08 23:24:35 +08:00
    imn1
        2
    imn1  
       2018-07-08 23:46:36 +08:00   ❤️ 2
    数据分析始终是个「没有直接产出」的工作,并不能短时间看到成效、利益
    所以,当热潮退却,还能坚持的,形成工序的,才是有心搞的
    就是常说的那句话,潮退了才知道谁在裸泳

    如果一个企业,它同时存在产品研发(类似实验室之类)的部门,或者是比较正经在做数据的
    只有数据、却没有研发,就是赶潮裸泳的,要分清楚
    Philippa
        3
    Philippa  
       2018-07-09 00:14:19 +08:00 via Android
    数据挖掘实践中其实是数据 ETL, 还有大量的数据标注和收集, 还有涉及不同部门的办公室政治。它实质上需要相当的权力, 牵扯到很多人, 管理需要很精细, 容易淹没在日常的普通工作中。与想象中一个好想法验证比且产出一个 buff 差远了。
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