עבודה כ data scientist

[teeto]

שלום

שמי אסף, אני סטודנט למדעי המחשב, ממוצע ציונים 85-90, מסיים בעוד שנה את לימודיי.
יש לי ניסיון של כשנה בפיתוח תוכנה, ספציפית בפייתון.

אני לא מתכנן לעבוד בחצי שנה הקרובה, ויש לי כיומיים פנויים בשבוע,
אותם אני רוצה להקדיש ללמידה והעמקה בתחום מדעי הנתונים / machine learning / AI,
כשהמטרה הסופית היא השתלבות בתעשייה בעוד כחצי שנה - שנה.

כמה שאלות:

1. האם ריאלי להיכנס לתחום עם תואר ראשון בלבד, או שאני חיי בלה לה לנד?
   מכירים אנשים בתעשייה באופן אישי, שהם עם תואר ראשון בלבד?
   ציפיות שכר?
2. מה, לדעתכם, הדרך הטובה ביותר ללמוד את התחום?
   התמקדות ב kaggle? קורסים טובים באינטרנט? ספרים כלשהם?
   שילוב כזה או אחר?
   (בכלל, אשמח לשמוע על מקורות עליהם אתם ממליצים)
3. לדעתכם, שווה לעשות תואר שני?
   אני לא חושב שאני רוצה להמשיך לתואר שני, שכן מרובו המכריע של התואר הראשון אני לא נהנה,
   אולם ממה שאני מכיר ושומע מאנשים, נורא מכבדים תואר שני בתעשייה, בדגש על התזה.
   למה זה? מה כ"כ משמעותי בתזה, במה היא כ"כ תורמת?

יש לי מושג על התחום, אולם הוא דיי בסיסי,
ורובו נובע מניתוח מידע פיננסי, פיתוח אסטרטגיות מסחר / הקצאת נכסים וכיוב.

אשמח אם תוכלו לפרט על עצמכם - עיסוק / תפקיד / השכלה,
כדי ככה לקבל רקע על מי שנמצא מאחורי התגובה.

תודה רבה
אסף

 

[adamshalev]

ממליץ בחום להתחיל מזה, ולהריץ את כל הפרקים במחברת Jupyter:
https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook

ומשם אתה יכול ללכת לכל מני כיוונים שמעניינים אותך.
להתנסות ב-Kaggle זה טוב, אבל זה מלמד אותך סט כישורים מאד צר - עבודה עם דאטא נקי בתנאי מעבדה. עבודה אמיתית היא מלוכלכת, משתנה ולא תמיד ברורה.

אם וכשתרצה להכנס לתחום ה-Deep Learning, ממליץ בחום להתחיל אך רק מהקורסים של fast.ai ולא שום דבר אחר. חד וחלק.
האמת שגם הקורס שלהם על Machine Learning רגיל הוא מעולה ותעשה אותו גם.

תצתרך ללמוד ולהתנסות מעוד הרבה מקורות נוספים, מה שרשמתי זה לא מספיק, אבל אלו מקורות חובה בעיני.

תואר שני לדעתי זה בזבוז משווע של זמן, אלא אם כן את רואה את עצמך כאקדמאי שאוהב אקדמיה ונושם אקדמיה.
99.9% מהמקרים, מה שמשנה זה קיומו של תואר ראשון בתחום, נסיון, יכולות והתמחות. תואר שני רלוונטי רק למספר מצומם של תפקידים.

• האם ריאלי להיכנס לתחום עם תואר ראשון בלבד, או שאני חיי בלה לה לנד?
  מכירים אנשים בתעשייה באופן אישי, שהם עם תואר ראשון בלבד?
  ציפיות שכר?

אני לא חושב שאתה חי בלה לה לנד, אבל כן חשוב שתצבור כמה שיותר נסיון מעשי בזמן שיש לך. תלמד קורסים מעשיים (לא תיאורטיים, כלומר ממש לא Andrew Ng למרות שאנשים אוהבים להמליץ עליו), תכתוב פרוייקטים ב-GitHub כמה שיותר יותר טוב - בכלל, כל דבר שאתה עושה תעשה כקוד פתוח ב-GitHub, אפילו את המחברות שאתה מתרגל בקורסים שציינתי למעלה). תתנסה ב-Kaggle אם אתה רוצה, אבל לדעתי זה יכול להיות יותר מזיק ממועיל (בזבוז זמן יקר והתמקדות בדברים הלא נכונים היום).
ציפיות שכר הן כמו של מתכנת מתחיל עם תואר ראשון, אז תסתכל בטבלאות שכר.

 

[ת.אוקהם]

שלום

שמי אסף, אני סטודנט למדעי המחשב, ממוצע ציונים 85-90, מסיים בעוד שנה את לימודיי.

מכללה או אוניברסיטה? משנה לסיכויים להשתלב בתחום.

1. האם ריאלי להיכנס לתחום עם תואר ראשון בלבד, או שאני חיי בלה לה לנד?
   מכירים אנשים בתעשייה באופן אישי, שהם עם תואר ראשון בלבד?
   ציפיות שכר?
2. מה, לדעתכם, הדרך הטובה ביותר ללמוד את התחום?
   התמקדות ב kaggle? קורסים טובים באינטרנט? ספרים כלשהם?
   שילוב כזה או אחר?
   (בכלל, אשמח לשמוע על מקורות עליהם אתם ממליצים)
3. לדעתכם, שווה לעשות תואר שני?
   אני לא חושב שאני רוצה להמשיך לתואר שני, שכן מרובו המכריע של התואר הראשון אני לא נהנה,
   אולם ממה שאני מכיר ושומע מאנשים, נורא מכבדים תואר שני בתעשייה, בדגש על התזה.
   למה זה? מה כ"כ משמעותי בתזה

1. ריאלי (מכיר לא מעט). יותר קשה מאשר עם תואר שני.
2. יש קבוצה בפייסבוק שעוסקת בתחום ויש בה המון טיפים.
Machine&deep learning Israel
3. תואר שני עם תזה מעיד על עניין במחקר ועל יכולות מחקריות שנרכשו במהלך התזה.
אני אישית עשיתי תואר שני ומאוד מרוצה מהבחירה.
לדעתי אם סבלת בתואר הראשון זה לא בהכרח המסלול בשבילך.
קח בחשבון שיש אחוז לא מבוטל מהמשרות שדורשות תואר שני או דוקטורט ואליהן לא תוכל להתקבל.

 

[DavidA]

אני לא מגיע מרקע של תכנות, אף שיש לי יידע ב R ו PYTHON, אני בתחום הפיננסי. בוא נגיד ככה, בארץ כל בתי ההשקעות הם דינוזאורים בתחום של שילוב מדעני נתונים ( בקטע של כאלה שיודעים לתכנת משהו חוץ מ VBA) אבל בארה"ב יש המון חברות פיננסיות שמחפשות רק אנשים עם רקע כלשהו ( 2SIGMA, CITADEL). לגבי האם תואר ראשון מספיק להכנס, אני חושב שכן- בארה"ב למשל מקבלים לפעמים אנשים עם תואר ראשון בלבד לחברות כמו AMAZON, GOOGLE, FACEBOOK וכאלה... בארץ אני לא יודע כמה יש INTERNSHIPS אבל אני חושב שזה קיים.

יש לי חבר טוב שאין לו תואר אפילו ( בקושי בגרות), הוא למד לבד JAVASCRIPT ונגזרות שלה, היום הוא מפתח FULL STACK בגיל 27 עם משכורת של של שש ספרות ( בדולרים). הוא התקבל אך ורק על פי פרוייקטים שהוא עצמו עשה לכיף וצירף מידע עליהם בקורות חיים שלו. כך שמה ש @adamshalev נראה לי מאוד נכון בנושא הזה. פרוייקטים שסיימת הם דרך לצבור ניסיון בלי לעבוד עבור מישהו, וגם מראים יכולות אחרות שמעסיקים מאוד אוהבים.

 

[teeto]

ממליץ בחום להתחיל מזה, ולהריץ את כל הפרקים במחברת Jupyter:
https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook

אם וכשתרצה להכנס לתחום ה-Deep Learning, ממליץ בחום להתחיל אך רק מהקורסים של fast.ai ולא שום דבר אחר. חד וחלק.
האמת שגם הקורס שלהם על Machine Learning רגיל הוא מעולה ותעשה אותו גם.

רשמתי לי.

תואר שני לדעתי זה בזבוז משווע של זמן, אלא אם כן את רואה את עצמך כאקדמאי שאוהב אקדמיה ונושם אקדמיה.
99.9% מהמקרים, מה שמשנה זה קיומו של תואר ראשון בתחום, נסיון, יכולות והתמחות. תואר שני רלוונטי רק למספר מצומם של תפקידים.

עד כדי כך?
אלה שכן המליצו לי / חושבים שתואר שני אכן שווה את זה - היו בעלי תואר שני ומעלה בעצמם.
אז ייתכן שיש פה איזשהו bias מצידם

מכללה או אוניברסיטה? משנה לסיכויים להשתלב בתחום.

לומד באוניברסיטה הפתוחה.
אני מניח שיש מראיינים שייתרשמו יותר, וגם יש כאלה שפחות.
either way not much i can do about it.

3. תואר שני עם תזה מעיד על עניין במחקר ועל יכולות מחקריות שנרכשו במהלך התזה.

מה עושה בנאדם עם יכולות מחקריות לכזה?
אשמח אם תוכל לפרט (שמעתי את הטענה הזאת לא מעט, אבל אני לא מבין מה בפועל המשמעות של "יכולות מחקריות").

בארץ כל בתי ההשקעות הם דינוזאורים בתחום של שילוב מדעני נתונים

טוב לדעת
היית אומר שזה נכון בכלל לשילוב תוכנה בבתי ההשקעות? (אני חושש שכן, הרי בסוף הם לא חברת הייטק)
בהחלט יכול לראות את עצמי מתחיל שם. גם התחום מעניין אותי מן הסתם, וגם נראה שהרמה לא גבוהה מדיי.
מצד שני, מבאס לעבוד בסביבה "בינונית". well i guess i cant have it all.

( 2SIGMA, CITADEL).

בהחלט ענקיות בתחום, יש גם בודדות בארץ (final למשל).

תודה רבה על התגובות

 

[Aranchik]

@adamshalev , בהמלצתך אני מתרגל עכשיו את Python Data Science Handbook, נהנה מאוד.
האם אתה יכול להמליץ על משאב טוב לתרגול סטטיסטיקה הרלוונטי לתחום?
חשבתי על הספר הנ״ל:
https://books.google.co.il/books/ab...AAQBAJ&source=kp_book_description&redir_esc=y

 

[adamshalev]

@adamshalev , בהמלצתך אני מתרגל עכשיו את Python Data Science Handbook, נהנה מאוד.
האם אתה יכול להמליץ על משאב טוב לתרגול סטטיסטיקה הרלוונטי לתחום?
חשבתי על הספר הנ״ל:
https://books.google.co.il/books/ab...AAQBAJ&source=kp_book_description&redir_esc=y

בהצלחה! לא מכיר משהו ספציפי לסטטיסטיקה.

 

[Menashe]

ממליץ בחום להתחיל מזה, ולהריץ את כל הפרקים במחברת Jupyter:
https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook

ומשם אתה יכול ללכת לכל מני כיוונים שמעניינים אותך.
להתנסות ב-Kaggle זה טוב, אבל זה מלמד אותך סט כישורים מאד צר - עבודה עם דאטא נקי בתנאי מעבדה. עבודה אמיתית היא מלוכלכת, משתנה ולא תמיד ברורה.

אם וכשתרצה להכנס לתחום ה-Deep Learning, ממליץ בחום להתחיל אך רק מהקורסים של fast.ai ולא שום דבר אחר. חד וחלק.
האמת שגם הקורס שלהם על Machine Learning רגיל הוא מעולה ותעשה אותו גם.

תצתרך ללמוד ולהתנסות מעוד הרבה מקורות נוספים, מה שרשמתי זה לא מספיק, אבל אלו מקורות חובה בעיני.

תואר שני לדעתי זה בזבוז משווע של זמן, אלא אם כן את רואה את עצמך כאקדמאי שאוהב אקדמיה ונושם אקדמיה.
99.9% מהמקרים, מה שמשנה זה קיומו של תואר ראשון בתחום, נסיון, יכולות והתמחות. תואר שני רלוונטי רק למספר מצומם של תפקידים.


אני לא חושב שאתה חי בלה לה לנד, אבל כן חשוב שתצבור כמה שיותר נסיון מעשי בזמן שיש לך. תלמד קורסים מעשיים (לא תיאורטיים, כלומר ממש לא Andrew Ng למרות שאנשים אוהבים להמליץ עליו), תכתוב פרוייקטים ב-GitHub כמה שיותר יותר טוב - בכלל, כל דבר שאתה עושה תעשה כקוד פתוח ב-GitHub, אפילו את המחברות שאתה מתרגל בקורסים שציינתי למעלה). תתנסה ב-Kaggle אם אתה רוצה, אבל לדעתי זה יכול להיות יותר מזיק ממועיל (בזבוז זמן יקר והתמקדות בדברים הלא נכונים היום).
ציפיות שכר הן כמו של מתכנת מתחיל עם תואר ראשון, אז תסתכל בטבלאות שכר.

מה ההבדל בין הלינק לגיטהאב לfast.ai? איפה כדאי להתחיל?
הבנתי שהלינק הוא לdata science וfast.a מתמקדים יותר בdeep learning
אז בעצם השאלה שלי היא מה ההבדל בין כל התחומים הללו? כל הbuzz words שצצות לאחרונה ? \DL\ML\AI\DS?
וכמובן איפה הכי כדאי להתחיל?למישהו שמגיע עם 0 ידע.

 

[adamshalev]

מה ההבדל בין הלינק לגיטהאב לfast.ai? איפה כדאי להתחיל?
הבנתי שהלינק הוא לdata science וfast.a מתמקדים יותר בdeep learning
אז בעצם השאלה שלי היא מה ההבדל בין כל התחומים הללו? כל הbuzz words שצצות לאחרונה ? \DL\ML\AI\DS?
וכמובן איפה הכי כדאי להתחיל?למישהו שמגיע עם 0 ידע.

תתחיל מפה ללא ספק:
https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook

fast.ai זה מצויין, אבל זה נושאים מתקדמים.

 

[Mr. Bigglesworth]

מה עושה בנאדם עם יכולות מחקריות לכזה?

אני דוקטורנט אז אענה מהפרספקטיבה שלי:

הכי חשוב: יכולות מחקריות זה היכולת לדעת להגדיר לנהל ולבצע פרויקט.

למרות שמבחינת ידע אתה לרוב נהיה מאד ממוקד בתחום ספציפי, בחיפוש אחר תשובות לשאלות קשות אתה מוצא את עצמך לומד המון דברים מסביב.

חלק חשוב נוסף הוא מצגות וכתיבה. היכולת להסביר רעיון מורכב בע"פ ובכתב זה תמיד משהו רצוי.

דבר רביעי הוא הנטיה של אנשים שעושים תארים מתקדמים להיות סקרנים ומעוניינים במה שהם עושים יותר מהממוצע של מסיימי תואר ראשון, שזה תמיד סימן חיובי למראיין פוטנציאלי.