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双非本科，数据开发 4 年有余，现有一机会，至少三年内可以潜心搞机器学习，深度学习，想着是不是就此转机器学习，但是得自己耕耘，没有人带。 公司的数据量比较庞大，应该是有充足数据支撑做机器学习算法的，也能容忍我去潜心研究，也是在有这样的环境下，才萌生这种想法。
想问下各位前辈，相比之下转过去是不是更好，眼下正在做的是比较传统的数据开发，Hadoop 、Spark 、Flink，最近业内也有一些往实时数仓去做的倾向，结合大环境，我是继续做大数据开发，还是去往机器学习岗位转更好，大家给些建议，不胜感激！
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levelworm 2021-03-17 10:00:53 +08:00 via Android  1
相当于是数据工程转机器学习算法这块了？看你的兴趣吧，机器学习我觉得要博士以上，但是还是兴趣最重要。
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chesterzzy 2021-03-17 10:09:39 +08:00 1
我是搞图像的，怎么说呢，现在算法这个领域比较卷，主要体现在学术界和工业界的割裂。研究人员研究出各种牛逼算法，基本都是在实验室特有数据集上的结果，能推动工业界进展的没那么多。
如果有大量数据，除非公司不要求你产出，研究研究还行。大多数情况下没有产出和落地价值，时间上也是一种耽误，做着做着也很烦，因为搞机器学习需要的不是多么多么高深的算法理论，更多是对业务和数字的敏感程度。 |
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dayeye2006199 2021-03-17 11:05:29 +08:00 1
可以去做机器学习平台，和大数据平台开发有很多相似之处
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miscnote 2021-03-17 11:08:15 +08:00 1
ml/dl 需要学历与资历。我在这行多年了。每个方向搞的不深入，其实都是坑。也挺卷的。
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zooo 2021-03-17 12:18:12 +08:00 1
1. 有数据支撑公司允许，可以搞，机器学习方向前景还是不错的。
2. 大公司确实需要高学历，但是我认为吧，公司还是看实际应用价值的，如果你可以落地，学历没得，进大公司完全可以。 3. 确实卷，如同二楼说的，但是搞机器学习算法在某一领域的应用，比如结合你公司的具体场景，搞深入，这是刚毕业的人没法比的，所以你会有很大优势。 4. 机器学习需要有好的数学功底，看复杂理论公式，这个要看你自己感兴趣，能沉下心不。 也是刚入坑这个，自己想法，供参考 |
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zooo 2021-03-17 12:19:28 +08:00 1
据我接触的项目来说，感觉应用原来越广泛了，虽然还是有一些机器学习没法解决的，但是大的方面机器学习表现的效果要好很多。
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