作者pelicanper (派立肯)
看板Soft_Job
標題Re: [請益] 轉職資料工程師
時間Sun Feb 27 13:29:32 2022
小叔現在在紐西蘭某政府機關擔任資料科學主資深主管
整體上來說,要餓不死...走資料的後端就對了
如果你有其他資料視覺化,統計分析等等的技能那大概就可以一直跳挑戰天花板
現代資料科學就跟網頁手機軟體等等一樣,一堆工具可以節省時間
一套DataRobot AutoML平台一年五百萬台幣也不過就兩個Data Scientist人頭
但是可以做大概十個人的工作,連上線監測等等傳統SE的工作都幫你包好
資料準備好剩下的工作從跑模組到上線最快半天就搞定
另外要講視覺化現在市面上的工具都誇張地跟鬼一樣
架個Snowflake只要把信用卡刷一下你的資料倉儲就馬上連線
管你用甚麼Tableau, PowerBI, Qlik,還是SAS Viya都無所謂
但是上面說的這些就是那10%在冰山上面大家都看的到的
水面下就還是那90%的傳統Business Intelligence
尤其是現在資料多樣化,流量大,即時性等等讓傳統資料倉儲面臨很多挑戰
很多企業慢慢捨棄傳統ETL改投ELT並利用現在雲端運算的優勢去加速準備資料的速度
這個部分是我個人認為市場上最缺的...
有一個笑話...某公司徵資料科學家,來了兩百個人大家都說會機器學習
同一時間也開了一個資料工程師,結果只有五個人應徵
在我們這邊,以上兩種的薪水其實沒甚麼差別,但是我們比較怕DE離職哇哈哈
大概是這樣
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1F：推 Hsins: 小叔手下還缺 DE 嗎 <3 02/27 13:47
2F：推 mercurycgt68: 看來架構師也是非常重要 02/27 14:48
3F：→ neo5277: 紐西蘭好拿工簽嗎 02/27 15:16
4F：→ neo5277: 念書會給OPT嗎? 02/27 15:16
5F：推 kokolotl: ML真的一堆人丟XD 02/27 17:08
6F：推 MoonCode: 這個門檻是不是在於怎麼驗證自己產生的價值 02/27 21:22
7F：推 zo4j4: ML沒有data要怎麼ML呀@@很多 data scientist沒有data前， 02/28 08:39
8F：→ zo4j4: 也只能硬著頭皮去做ELT，然後又走到data engineer了…現在 02/28 08:39
9F：→ zo4j4: 不是業界幾乎80%以上都在做data cleaning, data pipeline 02/28 08:39
10F：→ zo4j4: 和data workstation嗎… 02/28 08:39
11F：→ zo4j4: 原PO應該是蠻業內的，知道現在不是講ETL了，是ELT了概念不 02/28 08:41
12F：→ zo4j4: 同 02/28 08:41
13F：推 acer2265848: 現在都推 data virtualization ㄅ 02/28 10:17
14F：→ alan5: 就不說那些data scientist做出來的etl有多慘不忍睹了 03/02 09:47
15F：→ GrayHS: 台灣 DE 薪水感覺只能餓不死 03/02 10:34
16F：推 mmonkeyboyy: DV 就畫大餅 讓ㄧ堆不知道衝三小slides魔人卡位 03/03 23:11