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运筹学IEOR如何转型data science（机器学习machine learning）?
本人正在在读运筹学IEOR的研究生，本来是应该注重在supply chain中的分析应用，但是在偶然的机会下在工作中上了一些machine learning的公开课，粗略入门了一下，目前只能做一个入门python调包侠，所以想问一下以后如何更深入地学习一下machine learning相关的知识。虽然知道找工程师，data scientist 之类的工作与科班出身的同学很难竞争，但是如果能够独立比较好地解决一些问题，找一下相关IT/DATA consultant之类的职位可能更合适一些，想必各位大牛也看不上吧LOL 另外发现在Supply Chain领域中弄六西格玛优化的时候发现machine learning的一些方法还真能起到效果，例如预测产品缺陷、需求，找出关键影响因素之类的，感觉这两个领域说不定将来还真可以结合在一起，目前只是我脑洞大开了一下- -||
回复 ( 1 )
其实是一样的。都是建立模型，解决领域问题。只是领域不一样，数据量不一样，适合使用的模型不一样。
可以预见，未来在制造业供应链这类的优化问题上，也是需要专业的软件产品和分析师的。