jurassic2 : 2016-10-29
#1
人过四十的中年大叔，刚被layoff，正在认真思考前路。论坛高人多，请帮忙分析给些建议。先谢谢大家。说是码农其实不太准确，应该是IT软件系统支持和开发人员。写代码自然是要的，但基本在现有系统修修补补。不能和正规军相比。主要编程语言要么是古老的COBOL或后来在加拿大工作的一个非常小众语言（proprietary language, 也是OOP，但更专注于业务逻辑）。Java web 开发早几年也短暂做过或自学过一些项目，所以基础Core JAVA, html/css/javascript, servlet及流行的框架SSH，都有基础。
目前我只有两个大方向：一）更新technical skill（Java web,现在大多数系统都是这个了）继续找下家从事目前类似岗位；二）转型。我总结了一下我转型的可能方向。希望大神可以给予指点和建议，尤其是大数据方面
2.1） BA方向：一直在同一个行业（保险业），工作十几年了。一直想往这边转，因为发现自己有时真为公司的某些BA着急。更根本原因是development的活越来越多外包了。所以提出了申请转BA。但为人做事太直接，之前指出过几次BA的错误。结果，于是最终就... 从反面也证明了我不合适这个方向，不善于office politics, 或者就是太认死理。我自信语言没问题，更多是性格和习惯吧。
2.2）WEB Developer：失业一开始，准备朝这个方向努力。花了几个星期认真准备考个OCP Java programmer（1.6的那个，较难但只要考一次） 。通过应该没问题。必须承认确实学了不少东西，但开始觉得这个证的作用可能不大。主要是十几年了市面上沉淀了许多优秀的Java程序员。而且前后端的新技术层出不穷，招工广告上期望你啥都会。如果能沉下去，认真努力一年半载，应该也会有机会。但还是得从entry level做起，和几十上百的年轻人竞争，全无优势可言。
2.3）大数据方向，知道这个大热，只是最近才开始留意，并认真考虑可能性。这个其实也很广，按我现在的认识大致分成以下类别，希望有经验的朋友指正：
数据分析员（Data Analyst -DA，我理解就是较低端的,用用现有的工具如SAS准备准备数据，弄个报表啥的）
大数据开发人员（Big Data Developer - BDD, 在更大型的分布式数据库中捞数据，得用Hadoop, spark 之类的工具来做到这一点）
Data Scientist（DS）高端人才，对业务和数学精通，这类别里的高富帅吧。
我的优势：自学能力强，语言好。精力较好，目前有大把时间；工作经验教多，技术接触教广；在我在工作中，尤其是支持类的，基本都是和数据打交道，所以SQL基础很好，而且特别喜欢分析数据，解决过很多系统问题都是通过分析数据找出异常然后才解决程序问题的。提取数据做报表自然不在话下。劣势：年龄（看脸多少会有点的），技术不够精。
基于此，我设想目前找工作，不妨试试DA，也考个SAS证啥的；认真学习大数据的技术，语言，考个Hadoop/spark的（Cloudera/Hortonworks 之类的证）期望混进BDD的队伍。进去了再看情况，是否往DS 那边混。以前学物理的，数理统计也学过。虽然现在忘得精光，实在下决心来，也不是没可能啊。
下面这些问题要请教高人，如果您在这个行业请不惜赐教。
1）到底前景如何,是否进入的人太多，而真实的需求却没那么大，好像以前的精算师热？
2）Learning path，资源, 自学考证或者上学系统学习，等等的具体建议。
3）如何混入DA队伍，进而如何混入Entry level BDD的队伍，是否都很难？
命运又给了我一次挑战，也许是一个新的机会也说不定。欢迎大家讨论。欢迎不同意见，但请避免政治性的甚至人身攻击的东西。再次谢谢大家！
stonegump : 2016-10-29
#4
我觉得走CCA Spark and Hadoop Developer方向比较好，反正你转Java开发什么的也没优势，考个OCP Java Programmer只能证明你没有实际Java开发经验，还不如直接搞最火的。我是你所说的那种十几年市场沉淀下来的Java程序员，正在看Programming in Scala，准备看完之后过一下python、Hadoop、Spark，考个CCA Spark and Hadoop Developer，看能不能公司内部转大数据开发。Spark毕竟比较新，大家都在玩吧，加拿大做的成功的可能没几个。
hr1551 : 2016-10-29
#6
做保险的你不学点gosu都不好意思说.学了gosu问题就没有了.
olivier09 : 2016-10-29
#8
劣势：年龄（看脸多少会有点的），技术不够精.
现有（用得上的）技术，学精，不是比新学容易的多？起点高的多？时间短的多？
parisien : 2016-10-29
#9
大数据、机器学习、深度学习也吹了几年了，感觉也是泡沫，过几年怕是也火不了多长时间。
Nebula.Trek : 2016-10-29
#10
不明白，楼主说的这些东西，都要我学很多年才能学完。
楼主是不是要求的薪水太高了呀？
另外家园网怎么现在成了IT家园了。
SPIKE : 2016-10-29
#11
被雷也得看原因，如果是部门关闭或大量减员，可以再找，有工作时学习新的相关知识会好多了，一般的公司也会补贴一些学费的，犯不着拿着那点EI背着生活压力去学。如果是业务不好被雷，也就是组里100个雷两个就轮上了，那得多加强自己十几年的业务，而不是急着去涉及新的，这种转换不好。
riseup : 2016-10-29
#12
不明白，楼主说的这些东西，都要我学很多年才能学完。
楼主是不是要求的薪水太高了呀？
另外家园网怎么现在成了IT家园了。
除了IT，还有几个行业能多赚点钱？
liveInMiss : 2016-10-29
#13
直接找吧，我看这里找工作只要适当的吹牛，真的干起来，大家都半斤八两，边学边干也没问题
节节草 : 2016-10-29
#15
数据分析员（Data Analyst -DA）的工作是会一点SQL就能干的工作，那些加拿大白人也没有上过什么大学，就靠自己学习一些课程，就能干的工作。楼主的水平太高了，干一个数据分析员（Data Analyst -DA）太可惜啦！
flywind : 2016-10-30
#16
其实我觉得你提到的办公室政治这个话题很好 可以多讨论
我一直在办公室政治的漩涡里斗争
碰了很多西人的利益 斗的精疲力尽
chris_cc : 2016-10-30
#17
可以考虑考Cloudera或者Hortonworks的Hadoop认证。Spark认证现在只对有hands-on经验的开放，但是推荐Edx上UC Berkeley开的关于Spark的系列课，毕竟是Databricks的母校，虽然后面的有些水但算是现在Spark最好的课程了。
考Hadoop的话注意一般有三个方向：Admin，Developer和Analyst。Admin类似DBA，Developer主要是用Java写MapReduce，Analyst（有时候也叫developer，这个各家厂商命名不一）主要是用Hive（SQL over Hadoop），pig，sqoop等做数据清理、导入导出和查询，基本不用写MapReduce。
我个人会比较推荐第三个。Admin比较适合DBA和Linux管理员转型。developer的话，首先Java的学习成本比较高，其次现在的趋势是把MapReduce包装起来而不是直接写MR。甚至Spark，Kafka这些后Hadoop时代的平台都已经逐渐弃用MapReduce了，所以可能花了很大力气去学最后这门技术又被替代了。第三个最贴近于应用，虽然说pig，sqoop这些现在也开始落伍了，但hive和类似hive的，可以在Hadoop/Spark这些平台上运行SQL的工具，如Impala，Presto，SparkSQL等等还方兴未艾，短期内看不到被淘汰的迹象（想想SQL已经存在多少年了）。而且大数据平台下最多的活说白了就是ETL，而目前Hadoop的ETL主流方式还是写SQL。。。。
机器学习/深度学习是完全另一回事，学习路径和体系都完全不一样。我个人认为和大数据相比，这两者前途更广大。你看Google现在都AI优先了。
如果想就这些话题深入讨论的话可以私信我。
mammy : 2016-10-30
#18
政府机构，很多人拿6位数。他们有工会，自由党怕他们。政府就是公司，现在老板是自由党，他们用钱大方，不怕赤字，钱不够了会涨税印钱，他们是资本家的对头，工会的朋友，不会削减他们的，所以现时进这些机构工作没错
foxnonono : 2016-10-30
#20
在Kaggle上找几个project做一下，就会机器学习了
chris_cc : 2016-10-30
#21
在Kaggle上找几个project做一下，就会机器学习了
我是Kaggle金牌得主
joycegu : 2016-10-30
#22
关注。
我也有同样的问题。5月份失业的，还没找工作，因为不知道干什么。原来的职位继续找，应该也能找到，但是干几年是不是又失业了？关键是，没太大兴趣。
我SQL也比较好，也想转数据分析这种介于业务和技术之间的职位，或者BI行业的BA。相对大部分中国程序员而言，我的英语，沟通能力比较好，也爱讲话。在加拿大的第一份工作是技术销售，做了三年。但我的技术不行，学得快，但是因为没兴趣，钻不下去，糊完工作，完全不想再看。看着自己简历上列出的那一堆术语，确实每样我都干过，但是哪一样我也都不精。相对写SQL 查询还好一点，能写存储过程，能做优化，能写大数据量的查询。
顺便自我推销一下吧，我现在人在蒙城，但是决定搬出魁省。在找安省，BC省的职位。
https://ca.linkedin.com/in/joyce-gu-7940b717
简历在此，欢迎联系。
sallay : 2016-10-30
#25
我是Kaggle金牌得主
lz牛，能不能介绍一下machine learning的学习方法和途径？
节节草 : 2016-10-30
#29
楼上的各位都是高手呀！数据分析员（Data Analyst -DA）工作就是轻松自在，混日子的工作。大部分加拿大的白人在这个领域里混呢！写SYNTAX都是非常简单的，select 哪个哪个，from 哪个哪个,where 哪个哪个.最后转到Excel上制成一个报表。公立医院或者政府机构给的最低工资是一年七万以上的。
民工加拿大 : 2016-10-31
#30
人过四十的中年大叔，刚被layoff，正在认真思考前路。论坛高人多，请帮忙分析给些建议。先谢谢大家。说是码农其实不太准确，应该是IT软件系统支持和开发人员。写代码自然是要的，但基本在现有系统修修补补。不能和正规军相比。主要编程语言要么是古老的COBOL或后来在加拿大工作的一个非常小众语言（proprietary language, 也是OOP，但更专注于业务逻辑）。Java web 开发早几年也短暂做过或自学过一些项目，所以基础Core JAVA, html/css/javascript, servlet及流行的框架SSH，都有基础。
目前我只有两个大方向：一）更新technical skill（Java web,现在大多数系统都是这个了）继续找下家从事目前类似岗位；二）转型。我总结了一下我转型的可能方向。希望大神可以给予指点和建议，尤其是大数据方面
2.1） BA方向：一直在同一个行业（保险业），工作十几年了。一直想往这边转，因为发现自己有时真为公司的某些BA着急。更根本原因是development的活越来越多外包了。所以提出了申请转BA。但为人做事太直接，之前指出过几次BA的错误。结果，于是最终就... 从反面也证明了我不合适这个方向，不善于office politics, 或者就是太认死理。我自信语言没问题，更多是性格和习惯吧。
2.2）WEB Developer：失业一开始，准备朝这个方向努力。花了几个星期认真准备考个OCP Java programmer（1.6的那个，较难但只要考一次） 。通过应该没问题。必须承认确实学了不少东西，但开始觉得这个证的作用可能不大。主要是十几年了市面上沉淀了许多优秀的Java程序员。而且前后端的新技术层出不穷，招工广告上期望你啥都会。如果能沉下去，认真努力一年半载，应该也会有机会。但还是得从entry level做起，和几十上百的年轻人竞争，全无优势可言。
2.3）大数据方向，知道这个大热，只是最近才开始留意，并认真考虑可能性。这个其实也很广，按我现在的认识大致分成以下类别，希望有经验的朋友指正：
数据分析员（Data Analyst -DA，我理解就是较低端的,用用现有的工具如SAS准备准备数据，弄个报表啥的）
大数据开发人员（Big Data Developer - BDD, 在更大型的分布式数据库中捞数据，得用Hadoop, spark 之类的工具来做到这一点）
Data Scientist（DS）高端人才，对业务和数学精通，这类别里的高富帅吧。
我的优势：自学能力强，语言好。精力较好，目前有大把时间；工作经验教多，技术接触教广；在我在工作中，尤其是支持类的，基本都是和数据打交道，所以SQL基础很好，而且特别喜欢分析数据，解决过很多系统问题都是通过分析数据找出异常然后才解决程序问题的。提取数据做报表自然不在话下。劣势：年龄（看脸多少会有点的），技术不够精。
基于此，我设想目前找工作，不妨试试DA，也考个SAS证啥的；认真学习大数据的技术，语言，考个Hadoop/spark的（Cloudera/Hortonworks 之类的证）期望混进BDD的队伍。进去了再看情况，是否往DS 那边混。以前学物理的，数理统计也学过。虽然现在忘得精光，实在下决心来，也不是没可能啊。
下面这些问题要请教高人，如果您在这个行业请不惜赐教。
1）到底前景如何,是否进入的人太多，而真实的需求却没那么大，好像以前的精算师热？
2）Learning path，资源, 自学考证或者上学系统学习，等等的具体建议。
3）如何混入DA队伍，进而如何混入Entry level BDD的队伍，是否都很难？
命运又给了我一次挑战，也许是一个新的机会也说不定。欢迎大家讨论。欢迎不同意见，但请避免政治性的甚至人身攻击的东西。再次谢谢大家！
不要放弃自己的专业，转做其他的你都不行。相信我
Superintender : 2016-10-31
#31
suggestion!! still follow up JAVA career path !!! not to change new career direction
lloopp : 2016-10-31
#32
我是Kaggle金牌得主
Superintender : 2016-10-31
#33
关注。
我也有同样的问题。5月份失业的，还没找工作，因为不知道干什么。原来的职位继续找，应该也能找到，但是干几年是不是又失业了？关键是，没太大兴趣。
我SQL也比较好，也想转数据分析这种介于业务和技术之间的职位，或者BI行业的BA。相对大部分中国程序员而言，我的英语，沟通能力比较好，也爱讲话。在加拿大的第一份工作是技术销售，做了三年。但我的技术不行，学得快，但是因为没兴趣，钻不下去，糊完工作，完全不想再看。看着自己简历上列出的那一堆术语，确实每样我都干过，但是哪一样我也都不精。相对写SQL 查询还好一点，能写存储过程，能做优化，能写大数据量的查询。
顺便自我推销一下吧，我现在人在蒙城，但是决定搬出魁省。在找安省，BC省的职位。
https://ca.linkedin.com/in/joyce-gu-7940b717
简历在此，欢迎联系。
Used Oracle, Cognos, datastage and Unix
you can find job in Bank(RBC,CIBC,BMO...)
joycegu : 2016-10-31
#34
Used Oracle, Cognos, datastage and Unix
you can find job in Bank(RBC,CIBC,BMO...)
我上一份工作确实是银行业。
Superintender : 2016-10-31
#35
Don't worry too much. keep going to interview.
Superintender : 2016-10-31
#36
lots of coding guys are going to change to your career direction.
cancan16 : 2016-10-31
#37
人们都说在加拿大找第一份工才是最难，你已经有北美的工作经验了，语言又没问题，直接重新找工作就行了，为什么要转型。从来都是先生存，再谈发展的。为什么你不利用自己的优势去找工作呢？坚持找就对了。
Superintender : 2016-10-31
#38
人们都说在加拿大找第一份工才是最难，你已经有北美的工作经验了，语言又没问题，直接重新找工作就行了，为什么要转型。从来都是先生存，再谈发展的。为什么你不利用自己的优势去找工作呢？坚持找就对了。
Recently, especially this year, most of IT guy who are looking for new job , totally feel it difficult to get new job. as I known, one of my friends ,she is .net developer, she has been at home to finding a new job with 4 months already. 15 years ago she immigrant to Canada.
LaPlace : 2016-10-31
#39
错过了。
能详细介绍一下你的学术背景，目前工作情况以及kaggle的获奖项目具体信息么？
chris_cc : 2016-10-31
#40
错过了。
能详细介绍一下你的学术背景，目前工作情况以及kaggle的获奖项目具体信息么？
"Springleaf Marketing Response" and "Talking Data Mobile User Demographics"
LaPlace : 2016-10-31
#41
"Springleaf Marketing Response" and "Talking Data Mobile User Demographics"
非常不错。
我现在是Math & CS本科第四年，硕士打算继续CS专业数据分析方向。数据分析实在是太宽了，不知道你在哪个细分领域里做研究还是工作。
frank_guo : 2016-11-05
#43
Recently, especially this year, most of IT guy who are looking for new job , totally feel it difficult to get new job. as I known, one of my friends ,she is .net developer, she has been at home to finding a new job with 4 months already. 15 years ago she immigrant to Canada.
Where is she living? I knows there are lots of .net opportunities in Vancouver job marketing. Did she get many interviews but not pass it or not even get many interviews?
frank_guo : 2016-11-05
#44
只能对我还算熟悉的邻域给点建议。
我在温哥华，根据这几年对招聘网站的跟踪，感觉Java和.NET Web开发的机会特别多， 特别是.NET Web, 但这个好像和你的老本行不太关联。 如果真想转行，其实最好是工作着，然后利用业余时间学习和寻找新技术新工作。如果当前失业，可能还是最好先找个老本行工作比较容易，让自己的职业记录保持延续更好，除非你的老本行真的很难找工作。
Superintender : 2016-11-07
#45
Where is she living? I knows there are lots of .net opportunities in Vancouver job marketing. Did she get many interviews but not pass it or not even get many interviews?
lots of .Net opportunities in Vancouver does not mean every developer is able to get job in short terms, that's depend on how many candidates to compete one position.
LaPlace : 2016-11-10
#46
"Springleaf Marketing Response" and "Talking Data Mobile User Demographics"
前辈，给你留言和私信都没回，是不是嫌我天资太低啊？
proman : 2016-11-16
#47
楼主，我感觉C#很有前途。
另外，四十多岁了，又有工作经验，不用去学校深造。在家里坐电脑前下个PDF学学就行。
我就是打雷波之余窝在出租屋内在网络上自学的C#，然后出去找了专业工作的。
这样可以省好几年上学时间，当然如果你手头有足够闲钱除外。
fieldmarshal : 2016-12-03
#48
07年就用hadoop了，啥大数据忽悠我们，俺们稳定的干着java好得很，：）
Superintender : 2016-12-03
#49
07年就用hadoop了，啥大数据忽悠我们，俺们稳定的干着java好得很，：）
原来的技术好好的，这经济状况，很少公司冒险去用新技术。
chris_cc : 2017-01-28
#50
大数据的概念吹得有点过。不过有的use cases确实没法用传统办法来做。比如你有50TB的data需要用来分析，那么用传统数据库基本上是没法解决的。即使能，成本也是天价。这个时候Hadoop/Spark/MPP就有用了。
但是如果数据就几百个GB，那还是省省吧。
proman : 2017-01-30
#51
大数据的概念吹得有点过。不过有的use cases确实没法用传统办法来做。比如你有50TB的data需要用来分析，那么用传统数据库基本上是没法解决的。即使能，成本也是天价。这个时候Hadoop/Spark/MPP就有用了。
但是如果数据就几百个GB，那还是省省吧。
不是有个数据库教程吗？《大型数据库从删库到跑路》
菠菜45 : 2017-02-07
#52
搭车问一下，10多年的IT经理准备长登多伦多，转行学习大数据技术然后找一份工是否实际？
直接找IT经理的工作不太容易，没有本地教育和工作经历，语言一般，怕管不了老外。
fieldmarshal : 2017-02-07
#53
搭车问一下，10多年的IT经理准备长登多伦多，转行学习大数据技术然后找一份工是否实际？
直接找IT经理的工作不太容易，没有本地教育和工作经历，语言一般，怕管不了老外。
啥叫大数据，嘿，简历怎么写？
jchi : 2017-02-08
#54
我觉得走CCA Spark and Hadoop Developer方向比较好，反正你转Java开发什么的也没优势，考个OCP Java Programmer只能证明你没有实际Java开发经验，还不如直接搞最火的。我是你所说的那种十几年市场沉淀下来的Java程序员，正在看Programming in Scala，准备看完之后过一下python、Hadoop、Spark，考个CCA Spark and Hadoop Developer，看能不能公司内部转大数据开发。Spark毕竟比较新，大家都在玩吧，加拿大做的成功的可能没几个。
自己學 能成嗎? 還是說要去哪裡上課?
jchi : 2017-02-09
#55
可以考虑考Cloudera或者Hortonworks的Hadoop认证。Spark认证现在只对有hands-on经验的开放，但是推荐Edx上UC Berkeley开的关于Spark的系列课，毕竟是Databricks的母校，虽然后面的有些水但算是现在Spark最好的课程了。
考Hadoop的话注意一般有三个方向：Admin，Developer和Analyst。Admin类似DBA，Developer主要是用Java写MapReduce，Analyst（有时候也叫developer，这个各家厂商命名不一）主要是用Hive（SQL over Hadoop），pig，sqoop等做数据清理、导入导出和查询，基本不用写MapReduce。
我个人会比较推荐第三个。Admin比较适合DBA和Linux管理员转型。developer的话，首先Java的学习成本比较高，其次现在的趋势是把MapReduce包装起来而不是直接写MR。甚至Spark，Kafka这些后Hadoop时代的平台都已经逐渐弃用MapReduce了，所以可能花了很大力气去学最后这门技术又被替代了。第三个最贴近于应用，虽然说pig，sqoop这些现在也开始落伍了，但hive和类似hive的，可以在Hadoop/Spark这些平台上运行SQL的工具，如Impala，Presto，SparkSQL等等还方兴未艾，短期内看不到被淘汰的迹象（想想SQL已经存在多少年了）。而且大数据平台下最多的活说白了就是ETL，而目前Hadoop的ETL主流方式还是写SQL。。。。
机器学习/深度学习是完全另一回事，学习路径和体系都完全不一样。我个人认为和大数据相比，这两者前途更广大。你看Google现在都AI优先了。
如果想就这些话题深入讨论的话可以私信我。
到哪裡去學 Hadoop (從頭學)?
菠菜45 : 2017-02-09
#56
图书馆网站上有电子书可以下载
自己自学肯定没问题，问题是招聘单位认可你自学的技能嘛？估计还是找个地方培训一下比较好，同问哪里提供培训？政府有此类免费培训机构吗？
fieldmarshal : 2017-02-09
#57
没有实际项目经验要找senior的岗位就基本不可能，那再热门方向，junior岗位有啥好干的？
jchi : 2017-02-09
#58
没有实际项目经验要找senior的岗位就基本不可能，那再热门方向，junior岗位有啥好干的？
那是沒戲了嗎？
fieldmarshal : 2017-02-09
#59
只是从找工作角度出发肯定是要把你的项目经验和你的知识实际结合起来，不然就是编没有实际场景也很难发挥啊
jchi : 2017-02-09
#60
只是从找工作角度出发肯定是要把你的项目经验和你的知识实际结合起来，不然就是编没有实际场景也很难发挥啊
那只能死馬當活馬醫了 要從頭來了 十幾年的經驗廢了
jchi : 2017-02-09
#62
不過還是要去學 所有的東西 都要研讀 看老天給不給機會了
chris_cc : 2017-02-09
#63
Hadoop自学门槛还是有点高，主要是光搭环境就够麻烦的。虚拟机也可以但是太慢。比较可行的方法是用rasberry来搭cluster...
课程的话网上一堆。我个人会推荐直接参考Hortonworks的tutorial。
另外，Hadoop是个大坑，慎入。
真想入这行的话，可以参考数据应用学院的data engineer课程。利益相关：本人是数据应用学院的客座讲师。
jchi : 2017-02-09
#64
Hadoop自学门槛还是有点高，主要是光搭环境就够麻烦的。虚拟机也可以但是太慢。比较可行的方法是用rasberry来搭cluster...
课程的话网上一堆。我个人会推荐直接参考Hortonworks的tutorial。
另外，Hadoop是个大坑，慎入。
真想入这行的话，可以参考数据应用学院的data engineer课程。利益相关：本人是数据应用学院的客座讲师。
六千美金的費用 還真吃不消 而且加拿大的銀行 吃不吃這一套 還很難講
fieldmarshal : 2017-02-09
#65
六千美金的費用 還真吃不消 而且加拿大的銀行 吃不吃這一套 還很難講
我看到有两个银行post一些Hadoop相关职位，但是就业机会肯定不如普通dev，毕竟岗位太少。
别说你们半路出家，俺有实际项目经验也就是猎头找我，银行都不找我面试Hadoop，呵呵，当然我也不想去比划，这玩意自学极难，写程序倒是不太难，但是讲故事太难了，俺总共就一个项目打过酱油，没法吹牛啊，你说你碰到过啥问题，解决过啥问题，有啥思路都没有面试个毛啊。不过不知道junior岗位是不是好点，总之我感觉更适合美国，加拿大最好还是找个职位多的方向。
jchi : 2017-02-09
#66
我看到有两个银行post一些Hadoop相关职位，但是就业机会肯定不如普通dev，毕竟岗位太少。
别说你们半路出家，俺有实际项目经验也就是猎头找我，银行都不找我面试Hadoop，呵呵，当然我也不想去比划，这玩意自学极难，写程序倒是不太难，但是讲故事太难了，俺总共就一个项目打过酱油，没法吹牛啊，你说你碰到过啥问题，解决过啥问题，有啥思路都没有面试个毛啊。不过不知道junior岗位是不是好点，总之我感觉更适合美国，加拿大最好还是找个职位多的方向。
可能還是學些皮毛 如果有人問 至少求有 不求精 也許 Web UI 容易些
jchi : 2017-02-09
#67
我看到有两个银行post一些Hadoop相关职位，但是就业机会肯定不如普通dev，毕竟岗位太少。
别说你们半路出家，俺有实际项目经验也就是猎头找我，银行都不找我面试Hadoop，呵呵，当然我也不想去比划，这玩意自学极难，写程序倒是不太难，但是讲故事太难了，俺总共就一个项目打过酱油，没法吹牛啊，你说你碰到过啥问题，解决过啥问题，有啥思路都没有面试个毛啊。不过不知道junior岗位是不是好点，总之我感觉更适合美国，加拿大最好还是找个职位多的方向。
所以只是上上課 銀行也不要 對嗎?
jchi : 2017-02-09
#68
我是做Eclipse UI的 做了十多年 Eclipse的工作找不到了 只能從頭開始了 看來 Big Data 行不通 原來就不是 j2ee / backend developer 這Big Data其實就是 Database一種 我幾乎不用 database 你沒有個環境 那太難了 看來我應該 學 JavaScript 或是 Android / iOS programming 或是一些簡單的網頁技術 也許還能殺出一條生路 謝謝大家這些天來的指教 如果找不到 那我就做labour工了
fieldmarshal : 2017-02-09
#69
我是做Eclipse UI的 做了十多年 Eclipse的工作找不到了 只能從頭開始了 看來 Big Data 行不通 原來就不是 j2ee / backend developer 這Big Data其實就是 Database一種 我幾乎不用 database 你沒有個環境 那太難了 看來我應該 學 JavaScript 或是 Android / iOS programming 或是一些簡單的網頁技術 也許還能殺出一條生路 謝謝大家這些天來的指教 如果找不到 那我就做labour工了
eclipse也是用java吧，好好把jdk和算法巩固一下，面试时候基本并没有什么你以为的那些外围知识，基本八九成都是jdk和算法。你最大的要克服的就是如何获得面试机会。
chris_cc : 2017-02-09
#70
说实话做sde的话现在js是王道。
三年前的node，两年前的angular，去年的react，都是火的不行。
然而对于老司机，最宝贵的核心优势还是来自于行业背景，这个比技术栈更重要。举个不恰当的例子，金额背景的C#程序员找到金融行业java工作的机会比通信行业java程序员找到金融行业java工作的机会更大。
兄其实不必太纠结技术，目前来说，准备好简历才是重中之重。简历过关的标示就是开始有猎头开始不断联系你。这时候就可以开始集中精力准备面试了。
至于具体的技术，中国人嘛，只要面试过关了现学不是问题。
加油加油！
fieldmarshal : 2017-02-09
#71
金融行业没啥好的，技术落后工资也不高，就是岗位需求量大而已。做java只要把jdk学透了，哪哪不是轻松，：）
jchi : 2017-02-09
#72
金融行业没啥好的，技术落后工资也不高，就是岗位需求量大而已。做java只要把jdk学透了，哪哪不是轻松，：）
光 JDK不行吧? 所以準備J2EE SDK還是有機會嗎?
jchi : 2017-02-09
#73
说实话做sde的话现在js是王道。
三年前的node，两年前的angular，去年的react，都是火的不行。
然而对于老司机，最宝贵的核心优势还是来自于行业背景，这个比技术栈更重要。举个不恰当的例子，金额背景的C#程序员找到金融行业java工作的机会比通信行业java程序员找到金融行业java工作的机会更大。
兄其实不必太纠结技术，目前来说，准备好简历才是重中之重。简历过关的标示就是开始有猎头开始不断联系你。这时候就可以开始集中精力准备面试了。
至于具体的技术，中国人嘛，只要面试过关了现学不是问题。
加油加油！
所以不碰big data 只學 js +frameworks 也能生存嗎?
jchi : 2017-02-09
#74
金融行业没啥好的，技术落后工资也不高，就是岗位需求量大而已。做java只要把jdk学透了，哪哪不是轻松，：）
這說的是J2EE吧?
fieldmarshal : 2017-02-09
#75
光 JDK不行吧? 所以準備J2EE SDK還是有機會嗎?
和你说了面试大头是jdk和算法，尤其是大公司！
j2ee我一次都没有在面试中碰到，工作实际干什么和面试问题两回事。像类库什么其实大家都知道只要人不笨上手很快！可以说大部分地方面试是看你的基础知识和聪明程度！你不要用国内面试的思路想象，国内面试太注重能否直接上手，这边面试除非很小的公司，否则一般不会这样。真的问这类问题也往往是open question，没有丰富实际经验基本没可能回答好。我以前公司用spring和hibernate，但是我们面试别人一个这相关的问题都没有，不过算法问题真的很难，不完全统计某题无人会做，：）
不过你没有相关背景最大要克服的是如何有面试机会！
fieldmarshal : 2017-02-09
#76
所以不碰big data 只學 js +frameworks 也能生存嗎?
你做了那么多年java不继续干，搞js给自己找过不去啊，：）
那玩意对java程序员真是一种折磨，：）
fieldmarshal : 2017-02-09
#77
给你们来个总结吧，背景和简历决定你是否有面试机会，CS基础知识和你的intelligence决定你是否能通过面试！
jchi : 2017-02-09
#78
和你说了面试大头是jdk和算法，尤其是大公司！
j2ee我一次都没有在面试中碰到，工作实际干什么和面试问题两回事。像类库什么其实大家都知道只要人不笨上手很快！可以说大部分地方面试是看你的基础知识和聪明程度！你不要用国内面试的思路想象，国内面试太注重能否直接上手，这边面试除非很小的公司，否则一般不会这样。真的问这类问题也往往是open question，没有丰富实际经验基本没可能回答好。我以前公司用spring和hibernate，但是我们面试别人一个这相关的问题都没有，不过算法问题真的很难，不完全统计某题无人会做，：）
不过你没有相关背景最大要克服的是如何有面试机会！
我總結一下 你的意思是 繼續走CORE JAVA + 算法 的路 JS 我也是沒經驗 對嗎?
LaPlace : 2017-02-10
#79
和你说了面试大头是jdk和算法，尤其是大公司！
j2ee我一次都没有在面试中碰到，工作实际干什么和面试问题两回事。像类库什么其实大家都知道只要人不笨上手很快！可以说大部分地方面试是看你的基础知识和聪明程度！你不要用国内面试的思路想象，国内面试太注重能否直接上手，这边面试除非很小的公司，否则一般不会这样。真的问这类问题也往往是open question，没有丰富实际经验基本没可能回答好。我以前公司用spring和hibernate，但是我们面试别人一个这相关的问题都没有，不过算法问题真的很难，不完全统计某题无人会做，：）
不过你没有相关背景最大要克服的是如何有面试机会！
什么算法这么高深莫测？说来听听。
话说去年年底，一个朋友去面试图像处理行业的码农，我告诉他：拉普拉斯算子，索贝尔算子两者必考其一，结果真的考到了拉普拉斯算子。很有成就感。
LaPlace : 2017-02-10
#80
我现在在读硕士，做的方向就是数据分析。
1、现在的所谓大数据，从数据分析方法的角度看，和一般数量的数据并没有什么差别。主要的差别还是在搜集，清洗，存储等其他的方面。
2、做数据分析，数学要好，统计要更好。这就是为什么数学和统计学专业的人转行到数据分析领域会相当容易。
chris_cc : 2017-02-10
#81
我现在在读硕士，做的方向就是数据分析。
1、现在的所谓大数据，从数据分析方法的角度看，和一般数量的数据并没有什么差别。主要的差别还是在搜集，清洗，存储等其他的方面。
2、做数据分析，数学要好，统计要更好。这就是为什么数学和统计学专业的人转行到数据分析领域会相当容易。
大数据和数据分析/数据科学/机器学习还真是两回事，不过现在大部分都分不清它们的区别。
图像处理也是个巨坑，这两天正在研究用U-net/cnn做segmentation……
LaPlace : 2017-02-10
#82
大数据和数据分析/数据科学/机器学习还真是两回事，不过现在大部分都分不清它们的区别。
图像处理也是个巨坑，这两天正在研究用U-net/cnn做segmentation……
本科刚开始的时候做过点图像处理的项目，后来慢慢转到各类数据分析（医学，行为学，药学，气象，地理。。。。），现在硕士的方向是时序分析。
你的这个segmentation，是unsupervised还是supervised？
如果用cnn的话，我猜是后者。
chris_cc : 2017-02-11
#83
传统方法是先segmentation(unsupervised)再classfication(supervised)。目前的state-of-art是直接用U net做classification。U net基本上是若干个cnn的组合，因为其架构像一个“U”而得名。
深度学习这几年改变了很多以前的分析方法，time series方面的话LSTM RNN据说效果很好，不知道你试过没有。
LaPlace : 2017-02-11
#84
传统方法是先segmentation(unsupervised)再classfication(supervised)。目前的state-of-art是直接用U net做classification。U net基本上是若干个cnn的组合，因为其架构像一个“U”而得名。
深度学习这几年改变了很多以前的分析方法，time series方面的话LSTM RNN据说效果很好，不知道你试过没有。
正在改进它的算法。
Musers : 2017-02-13
#85
大数据和数据分析/数据科学/机器学习还真是两回事，不过现在大部分都分不清它们的区别。
图像处理也是个巨坑，这两天正在研究用U-net/cnn做segmentation……
请问如果想进入Data Science or ML这个行业，Python是不是必需的呢（目前我从事JAVA WEB 开发）？
fieldmarshal : 2017-02-13
#86
请问如果想进入Data Science or ML这个行业，Python是不是必需的呢（目前我从事JAVA WEB 开发）？
你java干的好好的你搞这些所谓时髦干啥，我们这行这么不堪么？你别看这些好像时髦，其实程序员也就那样，除非你名校博士毕业，研究方向有点含量，找个大公司，否则没啥了不起的，工资待遇不比我们这java强多少，就业机会就少太多了，有啥好的？
你好好努力努力以后干个architector，工资比他们高，就业机会也比他们多。自己看着办，嘿。
chris_cc : 2017-02-14
#87
你java干的好好的你搞这些所谓时髦干啥，我们这行这么不堪么？你别看这些好像时髦，其实程序员也就那样，除非你名校博士毕业，研究方向有点含量，找个大公司，否则没啥了不起的，工资待遇不比我们这java强多少，就业机会就少太多了，有啥好的？
你好好努力努力以后干个architector，工资比他们高，就业机会也比他们多。自己看着办，嘿。
对，SDE就业前景更好。Data science，machine learning这些，除非你自己喜欢，不然门槛又高，就业面又窄………
不过话说回来，现在AI是个大风口，不见Google内部都已经开始大面积对SDE培训Machine Learning了。最近几年内，具有扎实代码和软件工程功底，又懂Machine Learning的程序猿，会是市场上最抢手的资源。
举个例子，知乎某大V回上海创业，data science相关，给data scientist和data engineer开出了60-100万人民币的薪水。高吗？问题不是薪水，是适合的人不好找。
chris_cc : 2017-02-14
#88
请问如果想进入Data Science or ML这个行业，Python是不是必需的呢（目前我从事JAVA WEB 开发）？
会Python当然更好，不会的话也没关系，R，Java，Scala也可以，工具而已。
关键是数学基础和对算法的理解及应用到实际问题的能力。
fieldmarshal : 2017-02-14
#89
对，SDE就业前景更好。Data science，machine learning这些，除非你自己喜欢，不然门槛又高，就业面又窄………
不过话说回来，现在AI是个大风口，不见Google内部都已经开始大面积对SDE培训Machine Learning了。最近几年内，具有扎实代码和软件工程功底，又懂Machine Learning的程序猿，会是市场上最抢手的资源。
举个例子，知乎某大V回上海创业，data science相关，给data scientist和data engineer开出了60-100万人民币的薪水。高吗？问题不是薪水，是适合的人不好找。
想当年我就是data team的，主要还是solution层面需要专门学这个的，程序员其实很容易上手。但是公司环境很重要，自学就算成才没有就业经历支持很难找相关工作
chris_cc : 2017-02-14
#90
想当年我就是data team的，主要还是solution层面需要专门学这个的，程序员其实很容易上手。但是公司环境很重要，自学就算成才没有就业经历支持很难找相关工作
个人不觉得Data Science/Machine Learning对于大部分程序员上手容易。都是带“data”的词，database和data science是完全不同的体系。我是Oracle的OCP，BI也做过多年，但转Data Science的过程中还是遇到很多挑战，主要来自于数学和统计方面。觉得容易的可以去读读NIPS的paper，基本上思路都讲得很清楚，公式也推出来了，就差一个程序员来把代码给实现了， LOL。能毫无障碍做到这一点的，我负责的说，可以帮推荐到FLAG，Airbnb，Uber这些公司去，薪酬不是问题。
fieldmarshal : 2017-02-14
#91
个人不觉得Data Science/Machine Learning对于大部分程序员上手容易。都是带“data”的词，database和data science是完全不同的体系。我是Oracle的OCP，BI也做过多年，但转Data Science的过程中还是遇到很多挑战，主要来自于数学和统计方面。觉得容易的可以去读读NIPS的paper，基本上思路都讲得很清楚，公式也推出来了，就差一个程序员来把代码给实现了， LOL。能毫无障碍做到这一点的，我负责的说，可以帮推荐到FLAG，Airbnb，Uber这些公司去，薪酬不是问题。
我这个data当然不是说database，就是干着你们说的ML和数据分析，Hadoop也用着，总的来说程序员只用理解不需要自己来比较那个方法好，我没觉得有什么难度，和你说的其实就是一个公式实现而已！
fieldmarshal : 2017-02-14
#92
其实我的建议就是如果公司里面有机会搞，那么是个非常好的方向。但是自己强行去自学就要考虑自己情况。没有工作背景做支撑也很难找相关工作，未必是个好的选择！
Musers : 2017-02-14
#93
其实我的建议就是如果公司里面有机会搞，那么是个非常好的方向。但是自己强行去自学就要考虑自己情况。没有工作背景做支撑也很难找相关工作，未必是个好的选择！
不过DATA SCIENCE应该是未来的大方向，坦白说，一个JAVA WEB 10年的程序员，跟3年经验的没有太大的差别。
fieldmarshal : 2017-02-14
#94
不过DATA SCIENCE应该是未来的大方向，坦白说，一个JAVA WEB 10年的程序员，跟3年经验的没有太大的差别。
工资至少差50%，这就是差别，哈
chris_cc : 2017-02-14
#95
我这个data当然不是说database，就是干着你们说的ML和数据分析，Hadoop也用着，总的来说程序员只用理解不需要自己来比较那个方法好，我没觉得有什么难度，和你说的其实就是一个公式实现而已！
我还就真较下真，敢问元帅兄用的什么分析方法，所谓的“一个公式实现”是指哪个算法？
LaPlace : 2017-02-14
#96
请问如果想进入Data Science or ML这个行业，Python是不是必需的呢（目前我从事JAVA WEB 开发）？
python干脏活比较适合，数据清洗，输入输出。
r干分析的活比较合适，因为r就是为分析而生的。
fieldmarshal : 2017-02-14
#98
我还就真较下真，敢问元帅兄用的什么分析方法，所谓的“一个公式实现”是指哪个算法？
非要唤醒我十年前的回忆，相煎何太急呢，呵
我就干过哪一个项目，主要是大量的文本分析出结论来，半监督学习，有用向量机，贝叶斯，噪音算法等，噪音算法什么很多都用了一些open source实现。
Musers : 2017-02-15
#99
你java干的好好的你搞这些所谓时髦干啥，我们这行这么不堪么？你别看这些好像时髦，其实程序员也就那样，除非你名校博士毕业，研究方向有点含量，找个大公司，否则没啥了不起的，工资待遇不比我们这java强多少，就业机会就少太多了，有啥好的？
你好好努力努力以后干个architector，工资比他们高，就业机会也比他们多。自己看着办，嘿。
个人对DS和ML真的蛮感兴趣的。
有一点倒说得很对，DS的工作机会真的少太多了，如果不是名校博士或项士有些研究项目经验的，真的很难找到相关工作。
J.X : 2017-02-18
#101
加拿大作data science的工作很少啊，要是在加州，估计这里很多人都可以去干这个。分析数据的分支很多啊，会python也行，会sas，会tableau，任何一样都可以。这里的要求是全会，是不是搞笑啊
fieldmarshal : 2017-03-07
#102
又收到邮件，问你要去美国工作么？我们还提供Hadoop等免费培训，：）真的感觉美国这两年都抢人抢疯了，我好多朋友公司都有一千多headcount，然后玩命招都招不到几个，呵呵
想干大数据你们就赶快南下吧