出社會之後 無論你拿到怎樣的學位 其實關鍵還是在於自學能力 現在資源太多了 有學歷又懂得自學的人會取得大幅優勢 進修最快以及最有效的方式是 跟人學，跟專家學。(重點在於作業及實作) 跟著網路課程學 (重點在於作業及實作) 跟書學 (重點在於作業及實作) 但是不管怎麼學，都要建立知識目錄。 目錄分為由上到下 (由任務到知識)，以及由下到上 (由知識到任務)兩種。 這裡的上是指比較接近產品應用端，實作，hands-on 的意思。 這裡的下是指比較接近理論端，就像建立階層或金字塔等的知識 hierarchy。 列出目錄，切割知識，妥善利用時間。 這裡的列出目錄，其實不容易。相當於擬訂戰術。 你說 "有碰到需要數據分析的例子" 那很好 先問為何會碰到這些例子，了解原因之後， 預測你會遇到的所有case，要解決這些case會需要那些知識技能 按照邏輯順序列出來，一個一個花時間學習，筆記，實作，回顧。 目前我也在輔導一個學士走相關領域，也是一樣的做法，沒有捷徑。 只是求職路上有特殊的戰略與戰術，擬得好，可以大幅提升戰果。 關於我 原先非本科，轉行於三年內年薪從50萬提升至200萬。 目前任職人工智慧演算法工程師與資料科學家 https://is.gd/cJIkMy 細節記載於此 (之前分享過) ※ 引述《deathwomen (嗲嘻窩門)》之銘言： : 推 deathwomen : 請問外行人學機器學習應該不太可行？ 05/21 13:00 : → loadingN : 不是不可行，是很難找到公司用你 05/21 16:46 : 推 steven0121 : 藥 05/21 17:20 : 推 haseo00 : 外人想要轉行，網頁前後端或app，有個作品還算好轉 05/21 17:29 : → haseo00 : ，如果想走什麼AI，大數據，機器學習，韌體之類的， 05/21 17:29 : → haseo00 : 乖乖去補相關學歷碩士，不然幾乎沒公司要你 : 不好意思，我想隨著這個問題問一下。 : 我本身不是這個專業的，但是最近一兩年陸續都有碰到需要數據分析的例子， : 所以已經開始學習Python、R語言，也開始補強統計學基礎 : 我是沒想要轉行，畢竟再讀一個碩士然後轉行，成本太高 : 只是覺得如果覺得學會一點資料分析相關的，懂得運用套件， : 是不是在日後求職上會比較有競爭力？ : 還請懂得這方面的大神能夠提供一點經驗分享 --

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