thảo luận [Thảo Luận] Data Analysis, ML, DL, AI (All Levels vào đây chém gió nào)
- Thread starter Thích Màu Hường
- Start date
khoaikho
Senior Member
3 classes thì cái cuối phải dense(3)
hvhvhh
Senior Member
Tư duy kiểu mấy thím đó thì khác j
end user :vprecision873
Junior Member
Thế bác bảo có bao nhiêu người làm AI hiện nay không phải là end user, bao gồm cả mấy ông researcher luôn nhé. Có bao nhiêu paper có nền tảng toán học tử tế? Hay là toàn "t bỏ thêm layer này vào, t có SOTA nên t đúng". Ablation study thì tùy hứng mấy bố ý làm chứ đùng nói đến giải thích kiến trúc mới bằng toán
cxntrxl
Junior Member
E thấy vậy là practical chứ chẳng có gì xấu cả. Neural net beat traditional ML thì dĩ nhiên ng ta sẽ chọn NN rồi. Nếu ko phải những bài toán rất niche, ít data và là tabular thì chắc k còn ai quan tâm đến trad ML nữa
Last edited:
nguyenducst
Đã tốn tiền
Hi các bác, em muốn xin tư vấn về việc theo học Data Science rất mong được các tiền bối chỉ giáo thêm 
. Background của em là tự động hoá, hiện em đang làm nhúng. Sau khi trải qua 1 vài công ty từ lớn đến nhỏ, từ công nghiệp tới software thì em thấy khá hứng thú với ngành DS vì được làm việc với business của công ty 
. Do vậy em đang dự định đăng ký theo học master ngành DS vào năm sau, hiện tại em tính mua khoá trên datacamp để nghiên cứu trước. Lý do em chọn theo học master là vì ngành em tốt nghiệp có thể đăng ký học master DS được và em dự định trong quá trình học master sẽ học thêm iElts để sau có nhiều cơ hội việc làm hơn. Em rất mong nhận đc góp ý từ các bác, cảm ơn các bác đã đọc
. Background của em là tự động hoá, hiện em đang làm nhúng. Sau khi trải qua 1 vài công ty từ lớn đến nhỏ, từ công nghiệp tới software thì em thấy khá hứng thú với ngành DS vì được làm việc với business của công ty . Do vậy em đang dự định đăng ký theo học master ngành DS vào năm sau, hiện tại em tính mua khoá trên datacamp để nghiên cứu trước. Lý do em chọn theo học master là vì ngành em tốt nghiệp có thể đăng ký học master DS được và em dự định trong quá trình học master sẽ học thêm iElts để sau có nhiều cơ hội việc làm hơn. Em rất mong nhận đc góp ý từ các bác, cảm ơn các bác đã đọc
mtran612
Senior Member
theo hướng genetic algorithm làm đề tài thì bạn cứ lấy mẹ đề tài hoặc paper nào đó chạy bằng gradient optimization rồi thay thuật toán optimization = genetic, so sánh kết quả loss, acc... giải thích pro and cons.
Thím nào đang tìm hiểu về DA hoặc đang tìm job intern, fresher có thể vào link dưới làm khảo sát giúp em gái mình nhé. Nó trước học logistic ngoại thương sau nhảy sang DA, giờ cũng đang tìm đồng đội.
Edit link mới: https://forms.gle/fWYBeKDF9uNUwWkC9
Edit link mới: https://forms.gle/fWYBeKDF9uNUwWkC9
Last edited:
namcungkiem
Senior Member
Mấy ae làm DE có làm luôn việc Data Collection ko nhỉ ?
kimTaeHee01
Member
Hi các bác, em muốn xin tư vấn về việc theo học Data Science rất mong được các tiền bối chỉ giáo thêm
học dev web back end hay front end đi cho nhanh có tiền, có nhiều job dễ xin.Hỏi thật chứ bạn học data science làm gì, không nên, Không hiểu sao giờ ai cũng nhảy vào data mặc dù job thì ít, job ngon càng hiếm, lương thì chả cao hơn dev, thậm chí còn thấp hơn vì dev có khả năng nhận second job. Còn mấy lí do viển vông như làm với business công ty nói thật vứt vào sọt rác đi, không thực tế gì cả. Mình có kinh nghiệm làm data với business đụng tới sếp cao nhất của công ty nên hiểu rất rõ ngành này, mà mình cũng thuộc loại siêu may mắn, chứ 99,99% là chả được vậy. 10 đứa bạn mình chuyển ngành hỏi mình ngành data thì 10 đứa bỏ giữa chừng, việc vừa chán, vừa chả hơn gì dev.
JAPAN GLOBAL
Junior Member
Bác đó giỏi Data Science bác. Backend với Frontend khó. Người ta giỏi thứ gì thì làm thứ đó bác. Nói dễ ăn như bác thì công nhân nông dân đi làm dev hết rồi.
nguyenducst
Đã tốn tiền
Lý do em muốn học DS k phải vì em giỏi DS, background của em là học tự động hoá, k dính dáng gì tới DS cả. Em muốn chọn DS là vì trong quá trình tìm hiểu thấy nó hấp dẫn vì được làm với nhiều mảng business khác nhau. Còn về FE hay BE thì em k thấy hứng thú lắm, do vậy mong các bác góp ý thêm
forwardman
Senior Member
Mình thấy genetic algorithms hơi kém hiệu quả vì phải chạy fitness function quá nhiều, nên hướng phát triển có vẻ cũng hạn chế. Nếu làm khóa luận cho xong thì đơn giản là kiếm một cái application rồi ốp genetic algorithms vào, chứ còn để publish paper thì chắc khoai.
kimTaeHee01
Member
Ăn vả cực mạnh chưa lêu lêu bác nhật bản
Tại bác nghĩ thế thôi, data science nói thật rất chán (mình nói ở vn), chán hơn bác đi code backend/front nhiều lắm. Mình có kinh nghiệm mentor kha khá người chuyển ngành, và làm data science cả cho business từ to đến rất to. Nói thật không phải vì vị trí của mình ngon thì mình nhảy qua dev từ lâu rồi, một số bạn dưới mình nhiều người đã quay về dev hết. Bác tìm hiểu hay đọc bên ngoài thì thấy data science nó hay thế, thật sự làm 10 project data, chỉ khoảng 2-3 mang lại impact cho business, trong 2-3 cái đó ma ra được một cái là thành công lớn, mà nhiều khi làm 10 cái ra mà chả dùng được gì fail cả team luôn nữa kìa.
dannymai2022
Senior Member
Hình như 2 chỗ bôi đậm thím nói mình thấy không đúng lắm nhỉ?
- Lượng job:
Đây là số lượng job mà từ ngày 1/10 đến ngày 23/10 mà mình thu thập được. Tổng cộng 36 job DA mà đây là mình lười, mình mới chỉ xem job đa phần trên group fb ấy, chưa đào Linkedin, ITviec, Vietnamwork,v..v.. ấy chứ.
dannymai2022
Senior Member
-Còn tính thực tế :
Đây là một bài toán mà DA/DS làm nè, đâu cần phải thượng tầng gì ghê gớm đâu thím? Trong công việc còn có nhiều cấp độ nữa mà. Chẳng hạn Dashboard builder cũng là một vị trí (ở cty lớn đến rất lớn) hoặc là một task của DA/DS. Thì người làm chứ máy nào làm được cả.
Đây là một bài toán mà DA/DS làm nè, đâu cần phải thượng tầng gì ghê gớm đâu thím? Trong công việc còn có nhiều cấp độ nữa mà. Chẳng hạn Dashboard builder cũng là một vị trí (ở cty lớn đến rất lớn) hoặc là một task của DA/DS. Thì người làm chứ máy nào làm được cả.
dannymai2022
Senior Member
Thím nói mình cũng chưa hiểu luôn.Thím đang làm DS, vị trí ngon, "chỉ 2-3 mang lại impact" , vậy ngon là ngon chỗ nào? Tại nếu performance tệ vậy mà công ty còn giữ team DS của thím ? Cái này hỏi thật không phải ý gì nhe thím.Ăn vả cực mạnh chưa lêu lêu bác nhật bản
Tại bác nghĩ thế thôi, data science nói thật rất chán (mình nói ở vn), chán hơn bác đi code backend/front nhiều lắm. Mình có kinh nghiệm mentor kha khá người chuyển ngành, và làm data science cả cho business từ to đến rất to. Nói thật không phải vì vị trí của mình ngon thì mình nhảy qua dev từ lâu rồi, một số bạn dưới mình nhiều người đã quay về dev hết. Bác tìm hiểu hay đọc bên ngoài thì thấy data science nó hay thế, thật sự làm 10 project data, chỉ khoảng 2-3 mang lại impact cho business, trong 2-3 cái đó ma ra được một cái là thành công lớn, mà nhiều khi làm 10 cái ra mà chả dùng được gì fail cả team luôn nữa kìa.
Hm, để note lại rồi kiểm chứng ý kiến của thím sau.
kimTaeHee01
Member
Chuyện này cũng bình thường thôi mà, trong 2-3 cái thành công đấy số tiền mang lại là vượt trội, đủ đem lại tiền để chứng mình giá trị và để team sống tiếp được. Thành công là theo nghĩa nó vào business được, thậm chí trở thành key để business phất lên.
Mà team đâu có phải mỗi chuyện đưa data vào business, còn những công việc nhàm chán không tên để duy trì hệ thống data của công ty nữa. Mấy cái đấy không thấy hay nhưng nó ảnh hưởng đến vận hành toàn công ty.
Last edited:
Similar threads
