不知道台湾有多少可以纯做演算法和建模的公司，比起演算法和统计，实务上如果能学好以下几项出路会更广，虽然公司面试可能不会问。 1. 自动化 怎麽把预测模型写成实务上可以自动喂资料，自动清资料，自动建模，自动更新模型，最好会些排程和etl工具 2. 清资料 清资料不难，但是绝对会花很多时间，业界资料比学校拿到的丑丑丑多了，要做好大部分都在清资料和探索的心理准备。 3. 资料管理 这可能跟分析技术没啥关系，但是当资料一多能不能很好的规划资料怎麽存放，哪里放得下，有没有更便宜的解决方案，怎麽确保每天资料的一致性。 虽然以上工作严格来说比较偏 data engineer啦，但是很多小公司没法切太细都要自己搞囧 ※ 引述《BBBB4 (B4)》之铭言： : 小弟四中数学系学硕，主修统计 : 自认R很熟，python 也稍有涉略 : 各种统计方法、机器学习、深度学习都还算熟 : 也做过几个产学合作专案 : —— : 这阵子都在面试data science 相关职缺研替 : 在纯软面试时 : 除了问到一些对於资料的想法 : 还问更多演算法、时间复杂度的问题 : 结果答得七零八落的 : 但是在制造业和工研院就比较比较看重做过的专案 : —— : 总之，原本以为自己读的科系和所学应该很适合这个行业 : 在面试的时候才被打醒的感觉 : 是不是应该资结演算法连同C/C++一起重学 : 还是有什麽技能应该再去加强的？ : —— : 另外再偷渡一个问题 : 其实小弟比较想做服务业、软体业相关的资料分析 : 不过相较起来研替开相关职缺大多还是在工厂或是工研院 : 不然就是名额少少很竞争的软体业 : 这样的话去当三年的研替早早进入职场好 : 还是忍一年当替代役，空闲的时候自己练功呢？ : —— : 谢谢各位不吝赐教了 : ----- : Sent from JPTT on my iPhone ----- Sent from JPTT on my Samsung SM-N900U. --

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