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[請益] 轉行做資料數據分析

看板Soft_Job (軟體人)作者 (我就是我)時間8年前 (2017/09/05 16:08), 8年前編輯推噓38(40推 2噓 115→)
留言157則, 35人參與, 最新討論串1/3 (看更多)
板上各位高手好，小弟有些問題想請教，還請大家給些經驗與建議，謝謝。 先介紹我的背景好了： 目前在台北研替當中，一年後退伍。學歷是113機械、112應力碩。 論文方向是使用matlab做風速資料分析， 並參考模擬軟體演算法自己寫出程式執行，在與實際資料做比對。 畢業後先到GG輪班，後來轉調至現在公司，待退伍中。 現在工作： 當初面試進來時，公司當時需要有人從事分析風能數據的人才 這剛好與我的碩論有高度相關，因此順利進來 但任職到現在一年多，發現其實我真正在做分析數據的業務幾乎微乎其微 基本上，這間公司目前及未來的主要業務與我的背景不太相關 再加上薪資待遇很普通，所以有退伍即離職的想法。 目前我最會的應該就是python，當初用python有做一些分析風能資料 我發現我對於raw data的整理與分析，最後視覺化產生圖表，這樣的過程有高度的興趣 進而想去接觸機器學習等更多的理論 自己平常有上網看python教學，基本的套件與資料分析相關的模組都會操作 也有去台大資訊訓練班上了兩期python資料分析相關課程 現在正在coursera看林軒田老師的ML課程，自己練習寫演算法（例如PLA） 偶爾上網找書自己讀這樣。 但...總的來說，我沒有數統的背景，也沒有資訊的背景 我想我的優勢在於過去的學歷，我有自學能力，以及目前我會的「工學院的數學」 其實板上相關文章我大致都有看過 不管是針對資料分析的人才需求，或是跨行需要承擔的風險我也有考慮 也有在想是否去補習再去補一個數據科學的學歷。 希望有過來人或高手，就我的學歷背景經驗來給我建議 是繼續這樣進修自學，還是直接補習去補學歷，還是直接放棄資料分析這條路？ 謝謝～ -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 118.163.2.172 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1504598887.A.80E.html
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09/05 16:22, , 1F
為什麼放棄GG @@
09/05 16:22, 1F
推
09/05 16:24, , 2F
上面才有一串機器學習在台灣出路討論串
09/05 16:24, 2F
放棄GG原因有很多，除了兼顧生活品質外，我認為受過前四大教育的我 畢業就去輪班實在可惜，雖然錢多，但這其中的know how僅限在tsmc 除了錢多，其他因素對長久職涯發展沒有益處。 機器學習的討論串很多，我也有看，但結論似乎皆導向： 「台灣玩不起來」「要馬就去國外」「沒學歷都是屁」... 其實我承認自己能力沒多好，但依然想知道這領域自己可以涉略多少~
推
09/05 16:48, , 3F
推薦你先去 kaggle 玩玩看
09/05 16:48, 3F
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09/05 16:50, , 4F
Gg輪班才不會後悔 錢超多的。 屌打一堆同學，理工同學會沒
09/05 16:50, 4F
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09/05 16:50, , 5F
在gg上班的很少聽過領超過兩百的
09/05 16:50, 5F
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09/05 16:51, , 6F
別看不起gg輪班 只有矽谷的才能酸gg
09/05 16:51, 6F
好的，我會去kaggle嘗試看看。 另外femlro，我並沒有瞧不起GG，他畢竟算是個很成功的企業。 離開GG只是個人選擇，我也有說明雖然錢多，但其他因素不符合我的期待 坦白說，也只是想知道自己除了被綁在無塵室外，還有多少能耐 因為實在有太多案例，都是「進不去的想進去，進去了想出來卻被現實綁住」
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09/05 16:52, , 7F
話說 GG 也有分析的部門阿
09/05 16:52, 7F
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09/05 16:53, , 8F
越自動化的企業 越需要利用 data mining 提升效率
09/05 16:53, 8F
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09/05 16:53, , 9F
有112-114 不去gg浪費那張證書
09/05 16:53, 9F
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09/05 16:54, , 10F
況且裡面 data 很多，也有在用 hadoop 存 data
09/05 16:54, 10F
f496328mm：我也是最近在知道GG有資料分析的相關部門 但這一切也是在我離開設備才有機會進修資料分析
推
09/05 16:59, , 11F
當初我也是從GG作業科組長出來我懂你的感覺
09/05 16:59, 11F
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09/05 16:59, , 12F
雖然我是糞校就是了
09/05 16:59, 12F
beaprayguy原來是GG前輩呀！我想只有GG人才懂其中的感受XD 一起加油～
推
09/05 17:17, , 13F
去資策會啊
09/05 17:17, 13F
鄉民不是說有前四大還去資策會，代表自學能力有問題= =
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09/05 17:38, , 14F
那就只好自己開一間GG了@@
09/05 17:38, 14F
推
09/05 17:43, , 15F
GG年薪起碼純軟2~3倍…
09/05 17:43, 15F
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09/05 17:45, , 16F
我不認為去資策會是浪費，有人提點入門省很多力
09/05 17:45, 16F
噓
09/05 17:47, , 17F
我認為花10萬上課是浪費，沒有目的的學習工具幹嘛
09/05 17:47, 17F
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09/05 17:48, , 18F
不清楚自己要學的東西模樣是什麼上課有什麼意義。你會
09/05 17:48, 18F
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09/05 17:48, , 19F
工具後然後呢？應該是先去了解這行的課題和面對的問題
09/05 17:48, 19F
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09/05 17:48, , 20F
和處理的方法，在想要不要上課
09/05 17:48, 20F
推
09/05 17:50, , 21F
怎麼不先去GG賺一筆 跑來相對低薪的純軟是瘋了嗎
09/05 17:50, 21F
我是因為也沒有太多錢可以去資策會，然後因為網路上資源很多可以學習，就暫且先自學 。 離開GG不能大賺一筆沒錯，但相反地，我也就無法有更多心力去學新東西，待在GG只是讓 自己等領下一季分紅的時間。倒也不見得要走純軟，有看到不少公司在主打工業4.0，不 知是否可以應用到這專業？
推
09/05 18:15, , 22F
邊工作邊學 學習最夯工具並實際應用 建立portfolio 以上約
09/05 18:15, 22F
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09/05 18:15, , 23F
花大概一年半至兩年時間 然後出國去（包括中國大陸）直接
09/05 18:15, 23F
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09/05 18:15, , 24F
去找工作，或去美國念一個CS MS。臺灣最好就Appier
09/05 18:15, 24F
所以要再追求這領域的學歷，出國是唯一解? 台灣的沒什麼用是嗎? 我不是本科出身的，要進Appier應該不可能吧@@
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09/05 18:26, , 25F
樓上說A公司最好? 好的定義是什麼?? 錢?環境?發展??
09/05 18:26, 25F
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09/05 19:00, , 26F
我是覺得你在本行賺比較實際 像樓上說的你換個方向差不
09/05 19:00, 26F
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09/05 19:00, , 27F
多兩年 即使這樣台灣這邊的機會也沒很多
09/05 19:00, 27F
我覺得你說的很有道理 儘管花兩年時間補足這領域的專業，不見得能在台灣找到滿意的工作
推
09/05 19:02, , 28F
有強者，生涯發展初期首重optimize growth rate, 跟強者學
09/05 19:02, 28F
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09/05 19:02, , 29F
習 事半功倍。相反，待在充滿魯蛇的環境, 就會...
09/05 19:02, 29F
恩我也想跟強者學習，你有認識的想介紹嗎XD
推
09/05 19:09, , 30F
資訊行業就是跳，跳一跳比GG31職等有可能
09/05 19:09, 30F
還有 88 則推文
還有 23 段內文
推
09/08 02:00, , 119F
再用另一個算法，上課時數抓300小時好了，自學能力強時
09/08 02:00, 119F
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09/08 02:00, , 120F
數打6折抓180小時，每天很認真下班學2小時=90天=三個月，
09/08 02:00, 120F
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09/08 02:00, , 121F
然後找工作的時候跟老闆說我每天下班自學持續三個月，跟
09/08 02:00, 121F
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09/08 02:00, , 122F
我全職受訓4.5個月哪個比較有說服力?看作品嗎，不管哪種
09/08 02:00, 122F
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09/08 02:00, , 123F
學習方式我是都不相信junior能寫出多屌的作品啦
09/08 02:00, 123F
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09/08 07:33, , 124F
喔 資策會好棒棒，拍謝 我第一關刷履歷上寫資策會，
09/08 07:33, 124F
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09/08 07:33, , 125F
我補習班。你去看業界多少人刷掉，還是你面試不夠多？
09/08 07:33, 125F
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09/08 07:33, , 126F
去社群不夠久？沒和其他公司人聊天，他們需要的工程師
09/08 07:33, 126F
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09/08 07:33, , 127F
特質是什麼
09/08 07:33, 127F
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09/08 07:34, , 128F
我需要一個填鴨式教育的工程師嗎？資策會方式適合啟發
09/08 07:34, 128F
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09/08 07:34, , 129F
學生思考？
09/08 07:34, 129F
→
09/08 07:35, , 130F
正確答案填進去，遇到變化題就死掉解不出來
09/08 07:35, 130F
推
09/08 08:46, , 131F
照你的說法是否適合當軟體工程很大是取決於個人特質，這
09/08 08:46, 131F
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09/08 08:46, , 132F
我認同然後我發現我們的看法並不牴觸，只是根本在說的是
09/08 08:46, 132F
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09/08 08:46, , 133F
兩件事情。並不是說資策會多棒棒，上課或自學版上討論過
09/08 08:46, 133F
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09/08 08:46, , 134F
太多，我只是提供依我的學經歷選擇去上稞的原因跟分析方
09/08 08:46, 134F
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09/08 08:46, , 135F
式，你要質疑我是不是112或在講幹話隨便你吧，我懶的再回
09/08 08:46, 135F
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09/08 08:46, , 136F
了
09/08 08:46, 136F
推
09/08 13:40, , 137F
112隨便都撈的到公司吧 邊賺邊練功才是最佳解，還是現在
09/08 13:40, 137F
→
09/08 13:40, , 138F
少子化影響太大了？
09/08 13:40, 138F
推
09/08 13:42, , 139F
資策會上到後來也是老師key code 學生照key 沒有哪麼神
09/08 13:42, 139F
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09/08 13:42, , 140F
啦
09/08 13:42, 140F
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09/08 13:42, , 141F
買本大陸書裡面一堆 sample code
09/08 13:42, 141F
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09/08 16:57, , 142F
該講一個資策會收錢霸凌學生跟結業後只有三人有工作的故事？
09/08 16:57, 142F
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09/08 16:59, , 143F
目前國外很多線上課程都有開資料分析的課，比資策會有用
09/08 16:59, 143F
※ 編輯: agiwar (182.235.182.56), 09/10/2017 12:36:48
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09/10 15:19, , 144F
我倒覺得這跟資策會沒啥關係 資策會可能收20個人只有3人成
09/10 15:19, 144F
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09/10 15:19, , 145F
功找到工作 會去看線上課程大概100才出1個能找工作的吧
09/10 15:19, 145F
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09/10 15:20, , 146F
重點是 不是走什麼途徑 是自己有沒有心啊
09/10 15:20, 146F
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09/10 15:59, , 147F
說是「選擇更好」感覺滿奇怪的…不過我想就是你理解的那樣
09/10 15:59, 147F
推
09/11 21:59, , 148F
Coursera還是Edx的修課完成率記得好像才5%~10%
09/11 21:59, 148F
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09/11 22:01, , 149F
由此可窺見有多少人有足夠心力學習一項新技能
09/11 22:01, 149F
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09/11 22:02, , 150F
資策會\補習班那麼貴，花大錢了再放棄多可惜
09/11 22:02, 150F
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09/11 22:06, , 151F
其他線上課程像是Udemy，大部分都水水水，隔靴搔癢教個
09/11 22:06, 151F
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09/11 22:06, , 152F
皮毛一兩個小時沒作業沒考試也算修過課還有證書 超級水
09/11 22:06, 152F
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09/11 22:07, , 153F
這種線上課修了很難找工作一點都不意外
09/11 22:07, 153F
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09/11 22:09, , 154F
不過聽說有人去抄Udemy裡的範例 建個音樂平台就拿高薪惹
09/11 22:09, 154F
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09/11 22:11, , 155F
沒踮踮自己斤兩前別跟風學什麼很炫的AI,ML,大部分都找不
09/11 22:11, 155F
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09/11 22:13, , 156F
到對應的工作啦，找到工作進到公司有機會去用再去研究
09/11 22:13, 156F
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09/14 23:39, , 157F
某f觀念真誇張..什麼叫112-114不到gg浪費？
09/14 23:39, 157F
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