《為什麼“高大上”的演算法工程師變成了資料民工?》閱讀筆記
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只有人能夠理解資料,演算法對錯需要依據人的經驗或者業務指標判斷。
重要的是對業務的理解。
業務中技術性困難由於歷史出現過的眾多工具,剩下的已經很少了。
核心觀點:大部分程式設計師,大部分所謂的“科技”公司,所面臨的技術問題比想象的要少的多。
做一些“高層的、能看到專案整體的”、以及“和人打交道,能夠把自己的想法向外推動,併產生價值”的工作。
轉型為業務和產品導向。
把注意力集中到資料的理解、清洗、預處理、人肉特徵、業務應用上來。
機器唯一不能替代的就是對資料的理解,這是演算法工程師存在的價值。深入理解資料、業務和產品,尋找模型和它們的結合點,將成為演算法工程師的核心競爭力。
目前做機器學習模型相關的專案,在改進的時候,基本上都採用試錯的方式。
關注“人”的問題——比如前面提到的“如何推動自己的想法”,“軟實力”之類,大的包括機遇,小到“發郵件應該抄送給誰”這種細節。
如果真的想做技術,那麼去做一些真正的技術。否則,就需要多多關注技術以外的東西。
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