作者s51603000 (s51603000)
看板Soft_Job
标题[请益] 关於资策会Data Engineer课程
时间Tue Feb 23 14:06:13 2016
原PO毕业於四大应用数学系大学部
未来想从事资讯方面的工作
近期看到资策会有举办Data Engineer 巨量资料分析就业养成班
有意报名参加
但因刚出社会不久 也不是本科系的学生
对此领域跟资策会的出路不是很了解
请问版友可以给我一些建议吗
对於巨量资料分析的就业市场及是否值得在资策会花半年时间研习
还有巨量资料分析是怎麽样的一个职业
先谢谢各位版友了!
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1F：推 sevenw: 推 也好奇这个课程 02/23 14:15
2F：推 RunRun5566: 你是四大理科 完全不需要花半年 02/23 14:19
3F：推 cobrasgo: 第一行就可以找工作了，很多公司会给你机会 02/23 14:20
4F：→ RunRun5566: 去修这个 对你学历其实是扣分的 02/23 14:21
5F：→ cobrasgo: 不信的话开104履历 02/23 14:21
6F：→ RunRun5566: 找你在念资工or资讯的朋友请教一下最快 02/23 14:22
7F：→ RunRun5566: 我相信他们应该未来都会比资策会的老师强 02/23 14:22
8F：→ johnny94: 不如去试试udacity 的 nanodegree 02/23 14:39
9F：推 abola921: 再修一个四大数学相关硕士学位，巨量资料职缺自己会找你 02/23 14:44
10F：推 CRPKT: 先问你为什麽会对这个领域有兴趣？ 02/23 14:50
11F：→ s51603000: 主修统计学加上看过一些Big data的书 感觉很有挑战性 02/23 15:15
12F：→ s51603000: 但是对此领域并不是那麽了解 想请教版友 02/23 15:16
13F：→ s51603000: 先谢谢大家的建议! 02/23 15:17
14F：推 JackBaska: 如果目标是中型以下的话完全不用去,中大型企业的话只要 02/23 16:18
15F：→ JackBaska: 找'资料分析师'即可 ,入门最难的是data clean,其他後端 02/23 16:19
16F：→ JackBaska: 还有演算法不是你的工作内容,这点很多人没弄清楚就是 02/23 16:19
17F：→ MOONY135: 不要去工厂端的公司 类似KKBOX PCHOME的公司会比较 02/23 16:29
18F：→ MOONY135: 有发展 不然多半也是对方要的跟你想的不一样而已 02/23 16:29
19F：→ Wush978: 我目前正在资策会担任该课助教 02/23 18:17
20F：→ Wush978: 我负责R相关的教材制作 02/23 18:18
21F：→ Wush978: 教材本身是open的: 02/23 18:18
23F：→ Wush978: 但是我不知道其它部分的教材内容 02/23 18:21
24F：→ Wush978: 以上内容给你参考 02/23 18:21
25F：→ s51603000: 谢谢助教的分享! 02/23 18:45
26F：→ leafwind: 「四大数学硕士，巨量分析职缺找上你」是认真？ 02/23 19:43
27F：→ leafwind: 台湾业界有这麽友善？或是资料分析职缺这麽多？ 02/23 19:46
28F：推 JackBaska: 资料分析根据量是两回事 02/23 20:12
29F：推 Morphee: 四大去这个是扣分 表示没自学能力 02/23 22:35
30F：推 z5612365: 台湾在资科领域根本没有所谓的本科生 有兴趣就去吧 02/23 23:12
31F：推 olen0622: 我也是四大也上过这课阿 事实上走资料分析很多都非本科 02/23 23:14
32F：→ olen0622: 不过以工作来说 事实上没这麽多资料分析职缺 02/23 23:15
33F：→ olen0622: 资策会内容主要上ETL和简单的资料分析算是带你入门 02/23 23:17
34F：推 olen0622: 如果想学要抱着之後就是写程式的想法很有可能碰不到本科 02/23 23:21
35F：→ manaup: 台湾没有巨量资料啦 02/23 23:27
36F：推 JackBaska: 更正,是台湾真正做巨量的都是我们碰不到的 02/23 23:39
37F：推 CRPKT: 台湾现况是, 把 big data 挂嘴边的绝大部分都是一窝蜂 02/23 23:49
38F：→ CRPKT: 讲资料分析的话倒是有一些厂商是玩真的 02/23 23:50
39F：→ CRPKT: 应数与统计也是真的对资料分析有帮助 02/23 23:50
40F：推 CRPKT: 你可以先了解一下 big data 出现以前, 欧美的 business 02/23 23:53
41F：推 JackBaska: 一般真实巨量多半是金融後端,工业产线等地方,而巨量分 02/23 23:53
42F：→ JackBaska: 巨量资料分析其实有分後端跟前端,统计算是前端的部分 02/23 23:53
43F：→ CRPKT: intelligence 在做什麽, 现在又多做了什麽 02/23 23:54
44F：→ JackBaska: big data人才不是一个人做全部,而是每个人都有各自的 02/23 23:54
45F：→ JackBaska: 工作,统计背景人才是必要,但是会这麽红是因为是大众好 02/23 23:55
46F：→ JackBaska: 理解的,像是你跟大众讲GPU跟CUDA 应该没人知道你说啥 02/23 23:56
47F：推 CRPKT: 与其说是大众好理解, 不如说是好想像吧 XD 02/23 23:57
48F：推 JackBaska: 恩,同一个算法GB跟TB是不同的问题,不是什麽都可以给你 02/23 23:59
49F：→ JackBaska: 一次load进记忆体一次完成的,光近GB等级就已经很容易 02/24 00:00
50F：→ JackBaska: 切到recursive的上限了 02/24 00:00
51F：推 drajan: 怎麽入门data engineer? 找家玩Hadoop 操作上T资料的公司 02/24 00:06
52F：→ drajan: 练功 02/24 00:06
53F：推 JackBaska: d大这个建议我觉得不妥耶,本岛很多还不知道Hadoop什麽 02/24 00:14
54F：→ JackBaska: 时候该用的公司,照样用Hadoop处理资料,然後觉得不够快 02/24 00:14
55F：推 kniver999: 真的有兴趣的话可以去听看看课程说明会再决定要不要报 02/24 06:35
56F：推 coronach: 四大应数的话直接去上MOOC就好，看要不要念个资工硕(老 02/24 08:41
57F：→ coronach: 师要找对)，然後直接拚出国，台湾Data相关的职缺不多， 02/24 08:41
58F：→ coronach: 业界的重视跟理解程度都不够。 02/24 08:41
59F：→ coronach: 然後资料的领域分析跟处理是两件事，要看你是喜欢数学多 02/24 08:44
60F：→ coronach: 还是写code多XD 02/24 08:44
61F：推 JackBaska: 两个都有兴趣的话有个坑叫做Algorithm XD 02/24 09:58
62F：推 keithmin: 你用关键字找职缺,再看要不要花钱上课 02/24 18:18
63F：推 vahejiko: 资策会目前教的很杂，课程需要建系统+写程式+分析，很多 02/25 23:11
64F：→ vahejiko: 很杂很苦；老师领进门，修行在个人，没有决心千万不要 02/25 23:11
65F：→ vahejiko: 来～另外，统计系跟资工系会比较有相关性 02/25 23:11
66F：推 king4647: 我目前在此班 班上数学系不少 02/26 09:02
67F：推 howard40116: 请问K大是中坜班的吗? 02/26 09:51
68F：推 king4647: 是的~ 在中央大学里面 02/26 10:42
69F：推 frouscy: 我是这班的老师之一 如果可以自己看MOOC其实不用来上XD 02/28 19:58
70F：→ frouscy: 不过可能要找一个懂的人聊，了解一下自己未来想走的方向 02/28 19:59
71F：→ frouscy: 然後安排一下 看怎麽排这些MOOC会比较省时间/学得到东西 02/28 20:00