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要不要转去Big Data部门
[版面:数据科学][首篇作者:Ktar] , 2017年09月30日01:26:05 ,2878次阅读,6次回复
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Ktar
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发信人: Ktar (Kta), 信区: DataSciences
标  题: 要不要转去Big Data部门
发信站: BBS 未名空间站 (Sat Sep 30 01:26:05 2017, 美东)

统计Master,在一家保险公司的精算部门,南加州,现在他们要找个人转去Big Data
Analytics部门,工作的title应该就是data scientist. 可以选择在南加州或者德州。
我平时的工作其实有一部分精算也有一部分的GLM regression, R或者python对于我来
说都没有大问题。
那么问题来了,要转么? 或者说这是一个比较好的机会么? 我其实对于做project还
是感兴趣的。
另外加州生活成本太高,我觉得就算等精算考试都考完,工资也就120k,生活也就温饱
。 德州的大房子还是挺吸引人的。
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magliner
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发信人: magliner (magliner), 信区: DataSciences
标  题: Re: 要不要转去Big Data部门
发信站: BBS 未名空间站 (Mon Oct  2 19:37:10 2017, 美东)

你考几门了?
考的少就去,就当转行了。
考多了,
就别去了。
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StatsGuy
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发信人: StatsGuy (StatsGuy), 信区: DataSciences
标  题: Re: 要不要转去Big Data部门
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Oct  3 05:17:32 2017, 美东)

正解

保险公司 现在都有两个tracks


【 在 magliner(magliner) 的大作中提到: 】
<br>: 你考几门了?
<br>: 考的少就去,就当转行了。
<br>: 考多了,
<br>: 就别去了。
<br>
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magliner
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发信人: magliner (magliner), 信区: DataSciences
标  题: Re: 要不要转去Big Data部门
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Oct  3 22:20:34 2017, 美东)

大数据是个万金油,乌央乌央的烙印潮水一样每年涌进来。 对其他部门大数据那是毕
恭毕敬的,都是衣食父母啊。
你要是精算考完了,工资多少先不提,做的是核心业务,不用加班,不用跟风学新工具
,和你打交道的都是有身份的人, 谁想排挤你先掂量掂量自己有没有那个title, 精算
师金字招牌在国内这么多年也是值钱的。


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dynkin
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发信人: dynkin (化神奇为腐朽), 信区: DataSciences
标  题: Re: 要不要转去Big Data部门
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Oct  8 12:53:28 2017, 美东)

如果是精算不要转,如果统计的可以考虑。

大数据其实处理的都是垃圾数据过期数据,企图利用质量低的海量数据来跳过建模来满
足业务需求,长期看是外包和云化最容易的业务部门。

【 在 Ktar (Kta) 的大作中提到: 】
: 统计Master,在一家保险公司的精算部门,南加州,现在他们要找个人转去Big Data
: Analytics部门,工作的title应该就是data scientist. 可以选择在南加州或者德州。
: 我平时的工作其实有一部分精算也有一部分的GLM regression, R或者python对于我来
: 说都没有大问题。
: 那么问题来了,要转么? 或者说这是一个比较好的机会么? 我其实对于做project还
: 是感兴趣的。
: 另外加州生活成本太高,我觉得就算等精算考试都考完,工资也就120k,生活也就温饱
: 。 德州的大房子还是挺吸引人的。



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magliner
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发信人: magliner (magliner), 信区: DataSciences
标  题: Re: 要不要转去Big Data部门
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Oct  8 19:04:47 2017, 美东)

精辟。 说穿了就是海量垃圾。
海量垃圾淘到宝,就是化腐朽为神奇;
海量垃圾淘不到宝,但能忽悠住华尔街,就是化神奇为腐朽
【 在 dynkin (化神奇为腐朽) 的大作中提到: 】
: 如果是精算不要转,如果统计的可以考虑。
: 大数据其实处理的都是垃圾数据过期数据,企图利用质量低的海量数据来跳过建模来满
: 足业务需求,长期看是外包和云化最容易的业务部门。



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