其实讲太多细节 很多人一定还是不懂 直接看这篇文章比较快 AI大战》ChatGPT怎麽玩？优缺全解析，一文看懂 https://www.cw.com.tw/article/5124860 好 重点来了 美国卡内基梅伦大学（Carnegie Mellon University） 电脑科学教授克尼策（Vincent Conitzer） 认为风险最高的4类白领工作： https://www.cw.com.tw/article/5124718 1.科技工作（程式设计师、软体工程师、数据分析师） 2.金融工作（金融分析师、个人理专） 3.法律工作（法律助理） 4.媒体工作（行销、内容创造、技术写作、新闻） --------------------------------------------- 就是这样 现实很残酷 跟不上最新科技的脚步 就会被时代的巨轮淘汰 ※ 引述《a78998042a (Benjimin)》之铭言： : 如果你对数据分析转职感兴趣 : 如果你周遭有人想要转职到这个领域 : 请把这篇文章给他看，这将帮助他节省2年以上的时间 : 我在22年秋季开始，开始了免费的数据转职谘询服务 : 期间接触到超过50+的人谈论他们的疑惑 : 有人曾参加转职辅导，有人加入线上课程，有人自学超过两年 : 但共通的点是，它们仍在成功转职的路上努力着 : 错误的观念会让你虚度 2-3 年 : 而正确方向仅需要一次的会议 : 但因个人能力有限，我无法无限期提供谘询服务 : 於是我将这段期间内的谘询内容拍成影片 : 这部影片跟其他影片不同在於： : 1. 它不是一个人的经验分享，而是 50 个人的集体问题 : 大家的疑难，很可能也是你的问题 : 2. 我与我谘询的对象均处於台湾，而网路上许多的案例有的在美国，有的在欧洲 : 它们的经验很宝贵，但我将给你另一个观点 : 3. 我谘询的对象，有尚未毕业的学生，有30多岁想切换领域的主管 : 背景从社科外语、管理财金到资讯电子，我的目标就是提出让每个人都有机会成功的 : 解方 : 这部影片仅仅 20 分钟，但只要你看完： : 1. 你将省下 2 小时：这是我一场谘询的平均时数 : 2. 你将避免 2 年的浪费：这是一次错误规划的成本 : 3. 你将能大大提高转职的成功率 : 这支影片的大纲如下： : 1. 为什麽想转职数据分析的人都失败了 : 2. 失败的第一步，我要学会数据分析 : 3. 圣经就该摆在床头柜；你不该学些什麽 : 4. 天下武功唯快不破；成功的学习途径 : 5. 别跟数学系比算法；跟资讯系比程式：面试准备的方式 : 6. 总结 : 希望大家能有所收获 : 影片链结如下： : https://www.youtube.com/watch?v=9EcOu_GLsfA&ab_channel=HsuBen : 如果你看完影片仍有一些个人问题，可以填写问卷，我会尽量回覆 : 问卷链结如下： : https://forms.gle/V3z3RsL5NbiYyx9U6 -- Q 人类基本需求2.0 ◢◣ █ 自我实现 创意.问题解决.真伪.自发性 S ◢██◣ █ 尊重需求 自尊.自信.成就感 W ◢████◣ █ 社交需求 E ◢██████◣ █ 安全需求 E ◢████████◣ █ 生存需求 空气.水.食物.住所 T ▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄ █ WiFi█ 电池 --

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