求教数据挖掘还是cv，顺带字节一面面经
背景：985非科班本硕，20届，一年前被室友鼓捣的心痒痒入了机器学习的坑，后来开题硬生生扯到了深度学习这一块，用cnn搭了个小网络水了篇小论文
现状：评估了自己的能力，再加上现在大环境的趋势，再加上实验室并没有相关的设备支持，个人并不想做cv，只想找一个数据挖掘的岗位做做风控模型，因此上一份实习也找的就是数据挖掘的岗位，也跟着做过一些风控的比赛，感觉这种准入门槛不会要求严格科班出身的还是比较适合我的。但是目前的实习的组做的就是cv，我不止一次和mentor提过我不想做cv，但是再不做总要接触一点，特别是昨天周会后给我的论文还是cv的论文。由于比较抵触cv，进度也相对比较慢，上一个很简单的架构做了快两周也没什么产出，感觉给mentor的印象也不是很好
为什么不想做cv：感觉cv的要求太高了，而且其实本身我对于图像并不是很了解，现在图像检测的架构基本也都没试过，深度学习框架也主要用keras自己瞎搞搞，所以感觉自己的能力并不够
现在的尴尬点在于，如果说投图像算法我感觉又没有底气，投数据挖掘可是现在做的跟数据挖掘又没有什么关系，我是应该继续一门心思去做数据挖掘，还是跟着现在的组做cv争取能够转正？如果确定要做cv的话，感觉要补的东西还挺多的，而我现在其实更想把重点放在复习上，现在只敢投一些机器学习的通岗，但是两者的复习方向完全不一样...所以还求大家指教
顺便提一下昨天字节的一面：
1. 全程在问深度学习的项目，怎么实现的，为什么不用双向rnn，都说了一通，感觉面试官还挺满意
2. 代码题是一个topk和一个最小堆的siftdown topk用java写结果PriorityQueue拼错了...peek()写成了peak()...
最后问了一下面试官做什么的，面试官说做cv的...就心想啊又是cv...心态爆炸
#岗位评价#
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