美国最好的工作

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晨大小白了，UX就是User Interface。Solution Architect就是老兵他老板。

还有，工程咨询公司来接你们生意的时候，主事的头衔不是Engagement Manager吗？ 这个就是专管和客户接战的，见敌必战哈

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晨枫 发表于 2016-1-24 09:47
scientist比酒店管理和记者还是强啦。

car dealer居然榜上无名

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晨枫 发表于 2016-1-24 09:49
埋头拉车惯了，对这些云里雾里的头衔，我总是不甚了了。

更正一下，UX是User eXperience, 手快写错了

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老兵帅客 发表于 2016-1-25 06:22
瞎说，我老板可不是什么Solution Architect，人家是director。至于Solution Architect嘛，我见过的加拿大 ...

你老板以director的title，整天干Solution Architect的事，而且还干得不怎么样

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晨枫 发表于 2016-1-25 19:13
那怎么解决数据的相关性和causality问题呢？

模型只解决相关性，不解决因果性。解决因果性的是人脑袋

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老兵帅客 发表于 2016-1-25 19:43
一个疑问，“要求从业人员对商业问题与数据之间的转化和关联有深刻和细微的体察”，这种经验应该是与行业 ...

做企业级应用的人，不管做不做大数据，市场价值都是两部分组成的：技术能力和行业经验。因此你这个问题对企业级应用的从业人员都成立。

换行当有的经验是可以举一反三的，有的是要重新学习的，这个没什么新鲜的。我的经验是换跑道的时候要么依托同样的技术转换行当，要么依托同样的行当学习新技术，一下子跳两步比较危险。

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晨枫 发表于 2016-1-25 21:02
模型只解决输入数据和输出数据之间的相关性，对于输入数据内在的相关性还是抓瞎；因果性不来自人的脑袋， ...

你这个是自动控制的角度，大数据的model的用处，是present给决策者各种相关性，这些相关性当然是因果性的candidate，然后决策者在从里面看哪些是真的因果性。

然后还有老酒说的，我只care相关性，不care因果性。比如说我不需要知道油价跌和股市跌之间到底谁是因谁是果，抑或两者都是强美元的果。如果我的模型告诉我油价和股市几乎等于1的正相关，我就可以反做两个市场来对冲，或同向做两个市场来放大收益。这是数量基金的基本原理，当然每次相关性反转的时候总会死一批人

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晨枫 发表于 2016-1-25 21:23
classic stats我的理解就是parametric modeling，machine learning是non-parametric的吗？可以和神经元类 ...

模型本来就是对客观世界的近似，没有对客观世界的正确理解，肯定是不行的。

所以大数据世界里面cream of the crop是modeler，然后劳动密集型不怕失业的是data curator，只会玩tool的就像老兵说的迟早变白菜

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晨枫 发表于 2016-1-25 21:25
哈，抬头往上看58楼。

有点理解为什么花街那么screwed up了。

模型搞到最后，已经不是人脑能够理解的了，it's a runaway train～～

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老兵帅客 发表于 2016-1-26 07:11
公开诳人啊。

开个逼格达挞群吧，过几个月又可以卖勋章了

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老兵帅客 发表于 2016-1-26 09:03
逼格达挞群成立了，欢迎加入！http://www.aswetalk.net/bbs/forum.php?mod=group&action=manage&fid=220  ...

骗子！没权限加入

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杂役头儿 发表于 2016-1-26 20:00
这里的engagement mgr，是说people engagement还是业务类别的呀？

业务，其实就是咨询公司的项目(engagement)经理