作者komonkey (Komonkey)
看板Soft_Job
标题[请益] 非资讯本科学习大数据与AI异业结合的机会
时间Thu Jul 9 09:20:38 2020
各位年收三百万的大神好：
关键字：非本科、异业结合、资策会课程、TibaMe
关键引：提问在 项次四
一、前言
本鲁近期想离职学习Big Data及AI领域知识，
以便异业结合，希望职涯有突破性的发展，
所以来版上请各位大神帮我健检跟建议。
二、背景介绍
1.国立中字硕，土木+环工背景，年上31，有环境工程技师牌。
2.TOEIC 7XX 刚好上蓝色。
3.石化产业生产工程师约4~5年资历。
4.因为工作与志趣不合，希望学习资讯技能，异业结合以突破现状。
5.未来希望能做环境+资讯的产业。
个人学习资讯技能的经验：
1.目前自学python中，Bill Lubanovic《精通Python》快读+练习完了，但还没自己做出P
roject。
2.过去当兵曾自己K一本C语言，一样边看边练习题目只有做过很简单的小Project(属於不
值一提型的)。
3.学过Android APP制作课程，程度大概就职训局1期课程等级而已，後面也没继续发展。
4.大学学过Java、Fortran及C++，当时上课都跟得上。
三、目前计画
1.打算转职，原本找到一个外商公司，後来发现工作内容与资讯关联性低。
2.一样离职，给自己4~6个月时间，全职上资策会课程学BIG DATA及AI，或上Tibame，端
看哪个时间比较合适。
四、问题
1.这样异业结合，是否能让我有不一样的机会，在转职上可以有突破？
2.资策会、TibaMe是否是好的学习资源，能否对我未来有帮助？
3.是否有其他建议资源或发展路径可以建议我？
以上，感谢各位大神，阅读，还请不吝赐教。
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※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 111.82.165.162 (台湾)
※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Soft_Job/M.1594257640.A.A82.html
※ 编辑: komonkey (111.82.165.162 台湾), 07/09/2020 09:22:03
※ 编辑: komonkey (111.82.165.162 台湾), 07/09/2020 09:23:14
※ 编辑: komonkey (111.82.165.162 台湾), 07/09/2020 09:27:49
1F：推 ggggggh: 贪多不烂。选一样吧！07/09 09:27
※ 编辑: komonkey (111.82.165.162 台湾), 07/09/2020 09:28:50
2F：推 jienfong: 异业结合感觉很酷，但实际落地并不容易，AI做的好不止要07/09 09:30
3F：→ jienfong: AI应用+资工+domin knowledge都必须到达一个平衡07/09 09:30
4F：→ jienfong: 觉得不用离职，先试试线上大师课程，看可以给你带来什07/09 09:31
5F：→ jienfong: 麽?07/09 09:31
6F：→ leo08210917: 大家都在疯AI 短期课程拼得赢本科硕博班的研究吗07/09 09:34
7F：推 max36067: Tibame本人上过 老师我觉得没问题 但是大多还是自己研究07/09 09:35
8F：→ max36067: 最重要是你学出来没学历公司根本也不会想要你07/09 09:35
9F：→ komonkey: 本想说去上课可以做出project，有作品+结训证明能加分?07/09 09:38
10F：→ max36067: 另外上课都是教你套版 底层算法还是要自己去学07/09 09:38
11F：→ komonkey: 我不怕要补学不足的知识，但目前自学就是常常不知缺什麽07/09 09:40
12F：推 Sunal: 转职纯AI肯定拼不过本科07/09 09:41
13F：→ leo08210917: 先找找一些想要投的职缺 看看JD内容需要用到那些技07/09 09:42
14F：→ leo08210917: 术 工具 自己尝试摸看看07/09 09:42
15F：→ komonkey: 我知道，我本意是强化我在本业的特殊性，没有要走纯AI。07/09 09:43
16F：推 Sunal: 异业的切入点要看你自己了 土木环工本来就封闭了 大家也不07/09 09:43
17F：→ Sunal: 知道实际产业情况07/09 09:43
18F：→ komonkey: 确实，我应该多深入了解这BIG DATA跟AI在环工的应用。 07/09 09:45
19F：推 Sunal: 国外可能比较多机会07/09 09:45
20F：→ komonkey: 那如果要纯学应用，是否上那些课会有帮助?07/09 09:46
21F：→ olivewood: 不是纯AI是什麽意思07/09 09:47
22F：→ komonkey: 2F 您domin knowledge是指我本科的专业知识?还是AI方面?07/09 09:49
23F：→ leo08210917: 好奇 你对AI的理解是啥07/09 09:49
24F：→ komonkey: olivewood 我以为是透过机器学习来预测我想知道的问题，07/09 09:52
25F：→ komonkey: 需要会发展演算法，但我想这块我无法比拟纯血，所以希07/09 09:52
26F：→ komonkey: 望达到能应用即可。07/09 09:52
27F：→ komonkey: leo08210917 我的想法同回覆o大的。07/09 09:53
28F：推 jienfong: domin knowledge就是你本业专业，问你自己想要透过Al呈07/09 09:54
29F：→ jienfong: 现什麽?不要把AI当成纯程式手法07/09 09:54
30F：推 jienfong: 上Github看看人家做甚麽？土木环工有很多有趣的题目，题07/09 09:59
31F：→ jienfong: 目程式手法只是专案其中一部份但绝不是全部07/09 09:59
32F：→ olivewood: 纯应用也要懂理论吧，AI的重点不是在写程式耶07/09 10:01
33F：推 TAKADO: 目前大部分的落地AI应用，说穿了就是帮你做完讨人厌的统计07/09 10:11
34F：→ TAKADO: 过程，与简化需要专家大量人工分析才能做出判断，来辅助决07/09 10:11
35F：→ TAKADO: 策者决定。所以你先想一下你目前的domain有没有这一类的问07/09 10:11
36F：→ TAKADO: 题，再去想如果要解决这些问题，要走哪个领域的AI分支与技07/09 10:11
37F：→ TAKADO: 术，例如是影像识别/NLP之类的。07/09 10:11
38F：→ komonkey: jienfong 我刚上github发现新世界，感谢!您的这建议真07/09 10:12
39F：→ komonkey: 的很好，感谢。07/09 10:12
40F：→ TAKADO: 环工我猜应该会有IoT长期监测收数据跟统计的议题。 07/09 10:13
41F：→ komonkey: olivewood 我想我得多学习理论，看来重点不是去哪学，是07/09 10:15
42F：→ komonkey: 要学到需要的，我还要在明确了解我缺乏的东西才可。07/09 10:15
43F：→ komonkey: TAKADO 我就是想在监测这方面应用07/09 10:16
44F：→ juijuijuijui: 你这是换领域吧，好听点叫异业结合，目前觉得在ㄧ07/09 11:11
45F：→ juijuijuijui: 种领域做到top比较好，其余只是加分07/09 11:11
46F：→ pttworld: 你要拿什麽结合，看起来是混不下去转行。07/09 11:31
47F：推 GGFACE: 你想做的事应该要在本行做 跟你老板说你要导入新技术帮助07/09 13:41
48F：→ GGFACE: 分析 商业上的决策之类云云07/09 13:41
49F：推 jienfong: 有个观念可能要注意，统计学和人工智慧差异颇大，两个07/09 14:55
50F：→ jienfong: 领域虽然本质有点雷同，但後续发展完全是不同领域07/09 14:55
51F：→ jienfong: 不能说人工智慧就是在做统计工作，这两个领域使用目的07/09 14:57
52F：→ jienfong: 完全不同07/09 14:57
53F：推 jienfong: 学术上这两派人马也是户别矛头07/09 15:00
54F：→ komonkey: juijuijuijui 这麽说也有道理。07/09 18:25
55F：→ komonkey: GGFACE 我想在本行做没错07/09 18:26
56F：→ komonkey: jienfong 那我得来研读一下他们的异同了07/09 18:27
57F：→ ap954212: 不能全部都平的，还是要有突出点07/09 23:23
※ 编辑: komonkey (111.82.165.162 台湾), 07/10/2020 09:24:06
※ 编辑: komonkey (111.82.165.162 台湾), 07/10/2020 09:58:23
58F：推 greenx: 在台湾要走资讯先拿个CS硕吧 07/10 13:14
59F：推 min86615: 讲一下其实统计跟人工智慧还是关联很大的，毕竟人工智慧 07/10 23:24
60F：→ min86615: 的模型通常大部分是建於统计知识上，所以统计才是大宗人 07/10 23:24
61F：推 haseo00: 1.你想走的要有电资硕不然公司看到直接刷掉，2.资策会上 07/11 14:08
62F：→ haseo00: 那个是浪费钱和浪费时间，你可能上完找到的工作只是个资 07/11 14:08
63F：→ haseo00: 料库管理人员 07/11 14:08
64F：→ haseo00: 3.语言先找1，2项点到精，不要全都点 07/11 14:09
65F：→ komonkey: greenx 好吧…这也是台湾的现实…而且我查了发现国内并 07/11 20:44
66F：→ komonkey: 没有类似的缺，只有国外有，要的是环工硕+资讯技能… 07/11 20:44
67F：→ komonkey: min86615 我可能先缩限在data analysis会好一点 07/11 20:46
68F：→ komonkey: haseo00 也太惨了吧！ 07/11 20:47
69F：→ komonkey: haseo00 有什麽推荐先点满的吗？ 07/11 20:47
70F：→ TWBilly: 你的数学好不好？ 07/12 11:09
71F：推 pig0038: 台塑 长兴有找过 AI 工程师，希望能帮到你 07/13 07:36
72F：推 Josephcheng: 很吃数学 07/13 07:54
73F：→ komonkey: TWBilly 敢问要到数学什麽程度才够？ 07/13 13:12
74F：→ komonkey: pig0038 感谢宝贵资讯 07/13 13:12
75F：→ komonkey: Josephcheng 数学要到什麽程度才够？ 07/13 13:13
76F：推 Josephcheng: 以小弟我粗浅的理解 如果你是想走传统机器学习 建议 07/16 04:54
77F：→ Josephcheng: 线代、统计、机率都要有一定的了解，现在比较主流的 07/16 04:54
78F：→ Josephcheng: 应该是pgm、hmm、random field和kalman filter这些吧 07/16 04:54
79F：→ Josephcheng: ，如果是deep learning的话，我自己觉得high level c 07/16 04:54
80F：→ Josephcheng: oncept 的确相对好理解，但是实现的细节，以及如何以 07/16 04:54
81F：→ Josephcheng: 现有模型基础发展出新的架构还是比较有难度，小弟对 07/16 04:54
82F：→ Josephcheng: 这一块了解也不是很深，若有错误还请高手指正，然後 07/16 04:54
83F：→ Josephcheng: 土木这一块我也不懂不方便评论什麽，只是用比较gener 07/16 04:54
84F：→ Josephcheng: al的角度给你建议。 07/16 04:54