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liuyubobobo

2022-06-12

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你在的领域并不是我熟悉的领域，所以我只能根据我的经验泛泛而谈。

简单而言，你的问题是具体学习什么方向对你现在的工作最有意义。能够回答这个问题的最佳人选，是你的导师或者老板，而不是我。这并不是一个领域固定的问题，不是说你在什么领域，就一定学习某个方向或者技术栈是最优解。对于一个领域而言，不同的方向，不同的技术栈，都有意义，但最关键的是，贴合你现在的工作，学习什么方向是最佳的？这个问题，你的导师，老板，直接管理者或者间接管理者（老板的老板）最有发言权。你应该直接问他。

从我个人的角度，我的经验是这样的：

1）如果你在学术界，去深入学习深入学习。原因很简单，深度学习最火，最容易发论文。（或者说现在其实也不容易了，但是没有深度学习更难。）

2）如果你在工业界，我比较难判断出当下对于你来说，深度学习还是数据挖掘对你的意义更大（其实这二者有不小的交集），我的建议是咨询你的导师。但是在这里，我想提一个不一样的思路：

我的观察是，很多业界的问题，尤其不是业界的研究院研究的问题，而是实打实要用在真正生产环境的问题，其实很多时候重点并非是算法，而是“基础设施”。

什么叫“基础设施”？比如数据采集的精度，数据采集中出现异常的警报，对异常的处理，数据管道的建设，数据的检测，每一道工序可能的自动化（或者是更加自动化）的处理，数据的存储，等等等等（都在数据分析或者数据挖掘的前面）。这些步骤，其实还有很多可以完善的地方。

“数据分析”看起来很“高级”，但其实一方面都是基于前期的工作；另一方面，可替代性其实挺强的，门槛也并不高。（当然，门槛不高不代表做不出成绩。前端的门槛也不高，做到尤雨溪的水平没几个人。）

我给你举个小例子，我认识的朋友，在金融领域做大数据方面。金融领域算是相当相当依赖数据分析的了，但是，他主要做数据存储相关，在我看来是最吃香的。他想跳槽，高端猎头排着队找他，其中不乏海外大厂。但是他们企业做数据分析的，就远远没有这么吃香。我个人听说的走“算法”线，特别吃香的，主要是学术水平超高的学术人才。

一家之言，仅供参考。如果我后面说的内容不是你现在关注的重点，也并不是让你转方向。道理上每一个方向都能取得不俗的成绩。我只是给你一个思路，供参考。在强调一遍，你当下选择怎么走，对你当下的工作最有意义，你的导师或者直接领导者的意见最有用。

继续加油！：）

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慕仙3296778

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liuyubobobo

非常感谢bobo老师

2022-07-15

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