现在weka skkit-learn这样的libary拿来直接可以用。那么一个data scientist仔细深度学习ML算法有啥意义
上面的已经说了，想让你学的ml算法更有用，去做实时。离线只是实时的demo，你用包做的都是离线
■网友
读书的时候我自己在加州和西雅图比较大的的tech公司做程序员实习，却很诧异的发现周围即使很牛，很受大家尊敬的engineer/程序员竟然不懂很简单的probability。。。------------------------------------可能你的英国历史不包准.............
■网友
你的看法基本没有什么问题data scientist对算法要求是比较低的。而所谓industry实际也分两种，离线的和实时的，离线随你怎么做，实时？这就是学习ML的用处所在，如果只会用lib，肯定做不了这类门槛高的工作。无论如何，ML对数学的要求都是较低的，学完高数即可，其他多学了也没有用武之地，因为算法讲究的是快，这跟你学了那么多的数学没有关系。算法就是算法，数学就是数学。所以数学学的好的话，应该去做门槛更高的工作，就比如说quant或者research。
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