※ 引述《mdmdmdmd (bluebubble)》之銘言： : 大家好，最近剛要畢業，想請教版上前輩們一些問題 : 首先介紹自己背景，小弟是112理院學碩 : 有發過一篇Q1一作paper : 在學期間數學相關課程有修過統計/高統/機率/線代等 : 程式方面只會寫python跟R language(主要拿來作科學分析) : sql資料庫有在cousera上學過 : 作過的兼差工作是排程接API抓資料 : 再使用pandas 將資料整理成想要的格式放進mongoDB atlas : 最後用dash將資料視覺化做成互動式儀表板 : 知道這樣的經歷還非常弱，所以想先從初階的資料分析師工作開始 : 之後再慢慢二轉成資料工程師/資料科學家 : 但最近投履歷發現幾乎都沒有下文，我自己猜測是科系不符 : 所以想來版上請益各位高手，是否該去上補習班來補學歷呢? : 感謝！ 112 理學院學碩又有發表 坦白說這種背景我不知道要擔心什麼 不知道你都投了哪些公司 如果不是非得要 tier 1 公司，應該是一堆系統廠搶著要吧 職缺可能會掛 ML Engineer / AI Engineer / Data Scientist blah blah blah 不過稍微看一下 JD 如果寫說要會 python / R 要會 SQL 熟悉 pandas / numpy / keras / tensorflow 等套件 諸如此類的 基本上就做一樣的事情 就看願不願意低就 反正新鮮人第一份工作沒什麼好損失的 發現公司沒辦法教你新東西的時候 就趕快跳下家 -------- 至於學習 補習班 bootcamp 什麼的就免了 不如去 coursera 選幾堂硬一點的課來上 補充相關知識 或是直接打 kaggle 邊做邊找資源自學完成專案 --------- 職涯發展的話 我覺得厲害的 DE 在市場上是很有競爭力的 比起 Data Science 或 AI/ML 相關工作 那些建模的不確定性還得自圓其說 又群魔亂舞 DE 產出相對明確，且任何跟 data 沾的上邊的公司都會需要 但是要學的東西 基本上都不是在學校或什麼補習班就會學到的工具 也是工作中慢慢摸索、自學 ---------- 同原文推文的建議 補一些後端知識跟實作經驗 畢竟產品要上線 最差最差要求 Data Science Engineer (我不稱data scientist，太沈重了) 寫個 API 讓後端RD來接 不為過吧 fast API 學一下最近夯 ---------- 總之不要只憑著自己有數理背景就想一招打天下 補足資工/軟功相關的知識 隨時保持警惕學習 才是最重要的 ---------- 話說回來 履歷沒回信就繼續投 夢幻職缺上不了就投一些保底 無聲卡搞不好只是因為最近疫情 公司安排面試不方便 或是職缺負責主管剛好在忙沒空理這一堆雜事 比起管院的學生，理學院我覺得幾乎可以稱作相關科系了 所以加油吧 -- 廢文局 Bureau of Nonsense 服務項目：金曲點播戰南北戰學校戰男女不知所云耳包耍基歌曲導唱帶風向反串名著導讀 做白日夢生日討拍誇大不實卡通懷舊消夜文犀利嘴砲吊書櫥故意錯字討論串續命買曝光度 局長：chshh1515 副局長：a234john168 人資主任：dweabybnye 高級幹員：tnfsh5566 特聘僱問：balahaha 打掃阿姨：heygoyours 希望之星總召：lovechen239 　　　　　　　　　　　　＊～～～誠摯為您服務～～～＊ --

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