出社会之後 无论你拿到怎样的学位 其实关键还是在於自学能力 现在资源太多了 有学历又懂得自学的人会取得大幅优势 进修最快以及最有效的方式是 跟人学，跟专家学。(重点在於作业及实作) 跟着网路课程学 (重点在於作业及实作) 跟书学 (重点在於作业及实作) 但是不管怎麽学，都要建立知识目录。 目录分为由上到下 (由任务到知识)，以及由下到上 (由知识到任务)两种。 这里的上是指比较接近产品应用端，实作，hands-on 的意思。 这里的下是指比较接近理论端，就像建立阶层或金字塔等的知识 hierarchy。 列出目录，切割知识，妥善利用时间。 这里的列出目录，其实不容易。相当於拟订战术。 你说 "有碰到需要数据分析的例子" 那很好 先问为何会碰到这些例子，了解原因之後， 预测你会遇到的所有case，要解决这些case会需要那些知识技能 按照逻辑顺序列出来，一个一个花时间学习，笔记，实作，回顾。 目前我也在辅导一个学士走相关领域，也是一样的做法，没有捷径。 只是求职路上有特殊的战略与战术，拟得好，可以大幅提升战果。 关於我 原先非本科，转行於三年内年薪从50万提升至200万。 目前任职人工智慧演算法工程师与资料科学家 https://is.gd/cJIkMy 细节记载於此 (之前分享过) ※ 引述《deathwomen (嗲嘻窝门)》之铭言： : 推 deathwomen : 请问外行人学机器学习应该不太可行？ 05/21 13:00 : → loadingN : 不是不可行，是很难找到公司用你 05/21 16:46 : 推 steven0121 : 药 05/21 17:20 : 推 haseo00 : 外人想要转行，网页前後端或app，有个作品还算好转 05/21 17:29 : → haseo00 : ，如果想走什麽AI，大数据，机器学习，韧体之类的， 05/21 17:29 : → haseo00 : 乖乖去补相关学历硕士，不然几乎没公司要你 : 不好意思，我想随着这个问题问一下。 : 我本身不是这个专业的，但是最近一两年陆续都有碰到需要数据分析的例子， : 所以已经开始学习Python、R语言，也开始补强统计学基础 : 我是没想要转行，毕竟再读一个硕士然後转行，成本太高 : 只是觉得如果觉得学会一点资料分析相关的，懂得运用套件， : 是不是在日後求职上会比较有竞争力？ : 还请懂得这方面的大神能够提供一点经验分享 --

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