本帖最後由 stillgood20 於 22-10-20 15:55 編輯
hkpapa852 發表於 22-10-20 00:41 
其實DS係讀乜呢？
有關Data Science, 我作為旁觀者, 資料未必完全正確, 若有謬誤, 請見諒.
首先, 細囝點解DS. 亞囝本身數學有天賦, 但對數學興趣不太, 而且, 對某些數學部份, 水平不高, 所以, 完全唔考慮去讀純數. 況且, 純數的競爭很大, 既然無興趣, 何不另闢途徑.
大囝中學畢業, 剛好遇上前科大校長主禮, 其間, 分享他美國留學, 由修數學, 而轉為電腦科學. 因新科技和知識出現, 鼓勵同學可以向前看. 也提及了一下DS是新學科.
因此, 二話不說. 再沒有考慮其他科目. 綜觀, 亞囝係合適修讀這一科. ---
DS, 目前, 仍然”被”視為無凌兩可, 找不出特別在那裡? 這個可真有點蕪湖:
胞弟係經濟學博士/大學系主任. 每次講起DS. 都係把DS是Statistics的一門, 分支而已. 彷彿, DS 好簡單.
另一邊, DS中, 也有部份Computer Science 元素. 為何也不直接修 Computer Science. 那不是更直接嗎?
其實, DS 發展下來, 還可協作於Ai, Machine Learning, Analyse, decision making,…甚至, 有大量數據出現的地方. 商業, 金融,…. ----
我覺得, Data Science, 最主要是數據為基礎, 與Statistics不同,是數據量, 數據處理方案, 和一些”轉變”.
比如, 統計學應該是沒有AI, 無Machine Learning, 電腦programming也不是主項.
當然, statistics也在改變, 我睇 HKU Statistics master course , 內容加入一些DS元素.
可能說, DS的數據量, 運用能力, 配合現今電腦/程式系統. 並不完全一樣. ----
舉一個例, DS可配合運用AI 去運算,學習, 作出一些事項處理. AI做得好, 需要開始時, 設立好數據運算系統. ---
亞囝 year3 找intern工作時, 遇上不少困難. 其中, 大學課程與工作要求不配合. (最近, 我聽見連CS課程也未完全配合現實工作.)
所以, intern interview, programming方面, 係咩都無. 學咗簡單而沒有實際作用.
最後, 遇上 Startup公司, 他們請了10位同學, 7個Electronics Eng. 1個Media, 1個Business,1個DS. 其實, 公司做電子產品開發, 完全無人識DS. 不過, 係科技園, 想參加AI產品比賽.
好彩, 公司有不少電腦程式. 工作時間便自己學習.
Intern期間, 開會大家比下意見… 公司本身當時Apps是外判, 後期, 亞囝幫忙修改一些buds. ---
返轉頭, 不管Statistics/DS/CS, 基礎來自數學.
我無詳細問亞囝點學編程. 係屋企, 少見佢計數,從未見佢寫什麼電腦碼.
我估計亞囝學習是一種解碼和建構. 係數學邏輯思維的幫助. ---
亞囝做了4個多月, 可能做滿一年. 便返回與data science相關工作. Fresh Grad 較難搵合適工作, 因年資和工作背景因數. 只可被選擇.
如今, 做了編程工作, 可以給未來顧主一份信心. 在處理數據分析和運作分析等等. 有一個電腦能力的底子.
究竟未來點走, DS+AI/Machine Learning, DS+CS Business, DS+Statistics, …. 仍然未有方向. ---
總体, 由收集大量數據, 去思考分析. 分別於Statistics/ Maths/CS.
用另一角度, 要何學習綜合科學. 每一個學科, 有自己的思考方法. 而, 數學和電腦能力, 十分重要. ---
最終, DS究竟有咩用? 做到d咩? 有咩優勢? 真係見仁見智.
補充: AnChan sir 鼓勵向Domain Expert出發. 發揮更強作用.
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發表於 22-10-20 08:28
