※ 引述《mdmdmdmd (bluebubble)》之铭言： : 大家好，最近刚要毕业，想请教版上前辈们一些问题 : 首先介绍自己背景，小弟是112理院学硕 : 有发过一篇Q1一作paper : 在学期间数学相关课程有修过统计/高统/机率/线代等 : 程式方面只会写python跟R language(主要拿来作科学分析) : sql资料库有在cousera上学过 : 作过的兼差工作是排程接API抓资料 : 再使用pandas 将资料整理成想要的格式放进mongoDB atlas : 最後用dash将资料视觉化做成互动式仪表板 : 知道这样的经历还非常弱，所以想先从初阶的资料分析师工作开始 : 之後再慢慢二转成资料工程师/资料科学家 : 但最近投履历发现几乎都没有下文，我自己猜测是科系不符 : 所以想来版上请益各位高手，是否该去上补习班来补学历呢? : 感谢！ 112 理学院学硕又有发表 坦白说这种背景我不知道要担心什麽 不知道你都投了哪些公司 如果不是非得要 tier 1 公司，应该是一堆系统厂抢着要吧 职缺可能会挂 ML Engineer / AI Engineer / Data Scientist blah blah blah 不过稍微看一下 JD 如果写说要会 python / R 要会 SQL 熟悉 pandas / numpy / keras / tensorflow 等套件 诸如此类的 基本上就做一样的事情 就看愿不愿意低就 反正新鲜人第一份工作没什麽好损失的 发现公司没办法教你新东西的时候 就赶快跳下家 -------- 至於学习 补习班 bootcamp 什麽的就免了 不如去 coursera 选几堂硬一点的课来上 补充相关知识 或是直接打 kaggle 边做边找资源自学完成专案 --------- 职涯发展的话 我觉得厉害的 DE 在市场上是很有竞争力的 比起 Data Science 或 AI/ML 相关工作 那些建模的不确定性还得自圆其说 又群魔乱舞 DE 产出相对明确，且任何跟 data 沾的上边的公司都会需要 但是要学的东西 基本上都不是在学校或什麽补习班就会学到的工具 也是工作中慢慢摸索、自学 ---------- 同原文推文的建议 补一些後端知识跟实作经验 毕竟产品要上线 最差最差要求 Data Science Engineer (我不称data scientist，太沈重了) 写个 API 让後端RD来接 不为过吧 fast API 学一下最近夯 ---------- 总之不要只凭着自己有数理背景就想一招打天下 补足资工/软功相关的知识 随时保持警惕学习 才是最重要的 ---------- 话说回来 履历没回信就继续投 梦幻职缺上不了就投一些保底 无声卡搞不好只是因为最近疫情 公司安排面试不方便 或是职缺负责主管刚好在忙没空理这一堆杂事 比起管院的学生，理学院我觉得几乎可以称作相关科系了 所以加油吧 -- 废文局 Bureau of Nonsense 服务项目：金曲点播战南北战学校战男女不知所云耳包耍基歌曲导唱带风向反串名着导读 做白日梦生日讨拍夸大不实卡通怀旧消夜文犀利嘴炮吊书橱故意错字讨论串续命买曝光度 局长：chshh1515 副局长：a234john168 人资主任：dweabybnye 高级干员：tnfsh5566 特聘雇问：balahaha 打扫阿姨：heygoyours 希望之星总召：lovechen239 　　　　　　　　　　　　＊～～～诚挚为您服务～～～＊ --

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