Career Planning, Goal Setting, Data Science, Gradient Descent.
很多時候以為可以從起點到終點的方向其實是錯的。比如說，面試練習的重點可能不對，或是打 Kaggle 對於找資料科學家工作的幫助其實有限，如果勇往直前反而有可能會離自己的目標越來越遠， 因此，我自己其實是以 Gradient Descent 的方式再往職涯目標前進。 把達成職涯目標想像成「最佳化的問題」 我個人認為，「達成職涯目標」其實更像是利用 Gradient Descent 解「距離極小化」的問題。假設自身的條件為 x，基於自身條件離目標的距離為 d(x)，那麼達成職涯目標其實就像是解 min_x d(x) (可能也會有一些 x 的限制式)，而我們就是想要讓自己達到使距離極小化的 x。