求建议，我适不适合大数据/机器学习？
本人码农一枚，对编程也比较喜欢，看到程序能够运行觉得很开心。不过对将来发展还是不太乐观，毕竟做一辈子码农不现实。由于现在Data，ML实在太火了，所以有些心痒。但是，我读书时候方向偏通讯数字信号处理，硕士论文也是Matlab建模和仿真的课题，觉得跟编程比起来较枯燥，不喜欢。
有没有内行可以指导一下，大数据/机器学习和数字信号处理相似吗？像我这样的喜好适合吗？ 如今DL真的都封装的挺好的，但是如果不求甚解，只是用工具的话，有时候跑出的结果也是让人一头雾水无从下手。还有真没觉得DL 在德国很火，感觉有明确市场需求的基本都是自动驾驶那块，其他都是市场在试探，或者往所谓的工业4.0上凑，根本没有明确的需求。 1. data science machine learning 本质还是码农，如果你觉得码农有一天没出路或太枯燥，那 DS ML 也逃不掉。
2. 现在 ML 算法都封装得很好，你其实并不需要了解背后是怎么运作的，除了极少数公司的极少数职位没人真的关心算法推导。求职市场是过热没错。但吃瘪的是像我这样的从数学转过来，懂算法不懂代码工程，会 Python 不会 Java C++ 的。反之，有工程经验不太懂数学的，相对吃香。
3. 现在德国市场对初级职位是已经不太友好了，而这一点上法英美中更激烈。需要注意。大家都只想找 senior 员工上来就能用的。这点比较烦躁，因为倘若你花一两年自学自练出 senior 的能力，那个时候市场口味又变刁了。
4. 信号处理对将来学图像和音频的深度学习会非常有益吧？
5. 这个大行业有 data engineer（hadoop spark kafka...），BI 和深度学习这么几个大方向，过热的是深度学习但如果计算机功底好可能 data engineer 会比较不错？
Kosmonaut 发表于 2018-10-17 04:45
1. data science machine learning 本质还是码农，如果你觉得码农有一天没出路或太枯燥，那 DS ML 也逃不掉 ...
谢谢如此详细的回复。可能只有Data Engineering 适合我吧，深度学习就不搞了，不喜欢图像/音频处理。 我所在学校有关ML 或者DL 的课程都是爆满的，似乎理工科系的学生都会去听。
话说德国ML 或者DL 的就业前景如何。
我自己觉得楼主可以先了解一些ML的相关知识，比如公开课，如果理解很容易，应该是问题不大的。
泛泛的说，你既然喜欢码农，但是又不准备做一辈子码农，那你到底未来规划是什么？只有明确了目标才知道选择这个方向是否对你真的有用
另外，个人非常不建议什么热就去做什么，如果你不喜欢这个方向，我很难相信你会做到很深入的程度，如果只是很普通的水准，在哪搬砖都差不多，我只建议做你感兴趣的方向，只有自己愿意做才能做到比较高的水准，而水准到了一定程度你不需要担心收入问题 本帖最后由 Kosmonaut 于 2018-10-17 13:32 编辑
谢谢老大和楼主打赏！
我对楼上的评论的看法是这样的：
看哪儿好发展就去哪儿本身没错，不一定非要感兴趣不可。问题是 DS ML 好发展吗？热不等于好发展，往往恰恰相反。现在这个时间进 DS ML 就有点像邻居大妈都在筹钱进股市了，你才开始学金融。
搬砖也要看哪让你搬。DS ML 水涨船高得非常快，我看有风险。 mj250 发表于 2018-10-17 10:21
谢谢如此详细的回复。可能只有Data Engineering 适合我吧，深度学习就不搞了，不喜欢图像/音频处理。
如果对计算机网络通信、系统、代码工程那套很熟悉，那么自然是入手 data engineer 最好。这个分支目前的行情目测是只要你能证明你 hadoop spark kafka 用得比较熟，好工作不敢说，但在德国找到工作那是分分钟。 shrek_munich 发表于 2018-10-17 11:57
泛泛的说，你既然喜欢码农，但是又不准备做一辈子码农，那你到底未来规划是什么？只有明确了目标才知道选择 ...
赞 算是距离我比较近的thema，随便说说~
第一，大数据和人工智能都是很大的方向，里面包括的东西很多。
第二，现在火的东西不见得十年之后还在火。
第三，很火的如雷贯耳的东西往往是整个产业链其中的一部分，也是最吸引投资的一部分。但这一部分往往变化也是最快的，这也是之前有童鞋说大家都想找senior的原因。
综上所述，作为个人的职业发展，需要考虑的不是现在的三五年 ，而是未来的三十年。个人精力有限，产业链不可能样样精通，仅凭现在很火就着手去学习，其实已经比较晚了。毕竟有个学习的过程。外加你的兴趣不在此的话，很难做的长久做的精细，那么大批senior产出的时候，你还有什么优势呢。
PS：全球网络越来越健全，年轻人越来越多直接涌入，我们应该考虑的是什么样的方向可以让自己在50多岁的时候仍然赚到想赚的钱，而不是被年轻一代甚至人工智能所取代。
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