flujoo

您说的对，我的确是想将来有一天能够塑造一个领域，获得一些成就感，但感觉难度很大。

机器学习的话，我目前技能还不完善，只能用tidymodels做点事情，人工智能目前也是仅能使用，远远不能开发。但我比较确定的是，在世卫组织，除了开发GenAI这种领域，也用不到过于深入的技能，机器学习可能就到头了。

我对R有些感情，因为在我职业生涯的低谷期，R帮我有够用的技术找到机会进行翻盘。当然我也知道这种感情其实没什么用。想要成为R developer，目前也在研读Advanced R，但这部分内容与数据科学差别较大，现在还只能用S3写一点泛型函数，离R developer差得远。

    你的领导和同事的观点是正确的，因为很明显，如果想在任何一个专业领域进行深入的研究，纯靠自学和培训班是会遇到天花板的。

    “数据科学”和“数据科学家”的概念有点含糊。需要首先明确定义你想要的方向，进而找到明确的学科专业学习，比如：

    • 如果对统计理论和方法学感兴趣，最好去读一个统计 PhD 或生统 PhD。虽然不能保证让你在未来成为专家，但至少可以让你了解整个领域的情况，有一块敲门砖，选择自己想参与的事情。
    • 如果想做 AI 这种比较侧重应用和实践的方向，我觉得倒不必读统计或计算机 PhD：如果不在意写大量的 Python，每天跟进新文章，在 Hugging Face 上做开源，是可以成为 AI scientist 或 AI engineer 的。

      nan.xiao
      谢谢您，我读过您翻译的R语言实战第1版，受益良多。

      我会好好想想接下来的发展路径，您说的这两点中，我可能对第一点的兴趣更大一些。我看一下有没有机会去搞一个统计领域的博士学位。我也比较想在将来写一些实用的包，能够在一定程度上帮上人。

        显然我只生产锅碗瓢盆但并不炒菜，我也母鸡我咋就戴上了厨师的帽子。

        不过呢，正好我觉得我在这条路上已经快走到了尽头，我非常有兴趣把我手里的剑传给能挥舞它的人。这位少侠既然对我的职业路径有兴趣，不妨和我聊一聊，看我到底是会把你劝退还是让你接班。当然，最终你肯定不会成为我或其他人，你会是独特的你，最多参考一些别人的内功心法、在某些方向上能进展更快一点，最终还是会练成自己的独门功夫。

          7 天 后

          感觉在传统制造业，国内还处于数据分析是资深工程师的技能之一的阶段。专业化和职能化还差得远。互联网应该好一点，但是感觉也是取数工程师，基本上还是在专业领域做业务为主。
          另外觉得楼主在凡尔赛+1

            数学科学家必须要很强的概率学基础，写核心程序包同样需要一定的程序设计基础，特别是编算法时，就需要费智商；极端一点，还得考虑并行计算、GPU计算、各CPU平台等情况。
            这两种绝对不是普通人可以做到的。

            大多数人，只是单纯地写应用层面的软件包而已，会编手册、教程，就超越普通人了。

            当然，从技能层面出发，懂数据分析的管理岗位，确实可以更好地做好自己。当然，如果能印度人一样单纯会PPT也能爬上去，那最好不过。

            至于数据科学，个人认为门槛没有那么高，只是一种普通岗位而已。

              wglaive

              谢谢您，这也是最近几年我想继续在WHO发展的原因之一，怕回国后找不到合适的工作

                hellowolrd

                谢谢您，您说过的这几点我想过，概率学基础我还行，但是程序设计基础很差。我目前在这方面的知识，全都是在Advanced R里面学的，而并行计算等属于知道概念和能用furrr等包的阶段，离在自己写程序时考虑这些，差的很远。

                像您说的，单纯写软件包，我现在还刚刚处于这个阶段。

                    Claireasstronaut

                    看个人定位了，工作之余，偶尔有空写个小软件包也不错。
                    我个人还是比较喜欢stackoverflow上面的答题方式，遇到小问题，就几行代码演示。
                    之前有个问题是多种两两比较pairwise的选择，我就写了一个小程序，再用yihui老大的animation包，做成gif图，这样就比较好展示。

                    实际上CRAN软件包这么多，应用时依然需要一些小工具，比如一条龙式的分析再输出结果，多方法的对比判断，少见情况的计算，这些都可以试着完善。

                    我就知道长三角有个急诊医生写了一个医学分析的包，就是打包常见的数据分析方法，每次都提醒读者不必打赏，但请务必引用。哈，这也不错，拉高个人H指数 。

                    说起程序代码，个人看最简单的卡方分析，都发怵。官方软件包里都是规范的代码，具体是不停地判断输入的参数是否合格，整体显得特别啰嗦；真正的计算过程，反而特别精炼，一两行而已，甚至都没有注释，真难以理解。

                    说出来不怕笑话，为了方便理解，我干脆中文编程，变量都是汉字，凑合吧。反正就自己偶尔用。

                        hellowolrd

                        中文编程是这样的吗

                        召唤雷电 = function(咒语 = "三重火") {
  return(
    dplyr::case_when(
      咒语 == "冰冰雷" ~ "米瑞特之阻碍",
      咒语 == "雷冰雷" ~ "吾之大敌皆浮于空",
      咒语 == "三重雷" ~ "恩多利昂的恶之混动",
      咒语 == "雷雷火" ~ "迅猛作战之魔令",
      咒语 == "火雷火" ~ "塔拉克的天坠之火",
      咒语 == "三重火" ~ "哈雷克之火葬魔咒",
      咒语 == "火冰火" ~ "达尔文最狡猾的造物",
      咒语 == "冰冰火" ~ "科瑞克斯的杀戮之墙",
      咒语 == "冰雷火" ~ "布鲁冯特之无力声波",
    )
  )
  
}

召唤雷电()
#> [1] "哈雷克之火葬魔咒"

                          说来这还真是我第一次感受中文编程：

                          # 预备起
抽样 = sample; 匹配 = grepl; 码转字 = intToUtf8; 字转码 = utf8ToInt
`%从左到右%` = function(左, 右) 左:右
COS论坛与COSPLAY无关 = TRUE

# 看它是不是中文
它是中文 = function(字符串) {
  匹配('[\u4E00-\u9FFF]', 字符串)
}

# 随机抽一个整数，转成 UTF8 字符，如果是中文就返回它
获取随机中文字符 = function() {
  while (COS论坛与COSPLAY无关) {
    字 = 码转字(抽样(65536, 1))
    if (它是中文(字)) return(字)
  }
}
获取随机中文字符()
#> [1] "掌"

楼上方法太笨看我的 = function(要多少有多少 = 1) {
  中文范围 = 字转码('\u4E00') %从左到右% 字转码('\u9FFF')
  中文范围 |> 抽样(要多少有多少) |> 码转字()
}
楼上方法太笨看我的()
#> [1] "粘"

楼上方法太笨看我的(666)  # 好像没几个认识的，我可能上了个假学
#> [1] "瀕徻弪隔傰药勄櫯墜嬺礷叔释復疋宻..."

                          好像还不赖，感觉代码可读性暴涨。