作者foru (foru)
看板Soft_Job
標題[請益] 資料分析 data scientist 鋪路
時間Sat Jan 27 12:14:25 2018
小弟即將退役，未來鎖定的工作內容為資料分析或 data scientist
但最近找工作時遇到一些問題，想請教板上做資料科學的前輩們一些問題
首先介紹一下自己的背景，小弟是112經濟系畢業，後轉112生物相關研究所
雖然領域看起來不相關，但其實一直都是在做資料分析，只是分析的資料不同
常用的統計方法如 linear regression, multivariate statistics, time series 等都會
大學有輔數學系，線性代數、實分析、數理統計、高等統計都修過
對於統計背後的數學理論有一定程度的認識
有碰過一些 machine learning 的東西，像是 SVM、MLP、clustering 等
背後的數學理論懂，也實際操作過，不過僅限於課堂程度
碩論是在分析漁業資料，使用的工具是混沌理論，跟一般的線性統計模型不太一樣
會用 R，一般統計常用的工具可以不用現成的 package 自己寫 function
但對於 R 底層的東西像是 environment 就不是非常了解，整體熟悉度應該算普通
工作經驗是助教，教統計理論及 R 語言，也兼差幫外面的公司分析資料，但並不是很難
而問題是這樣子的
爬文發現要朝 data scientist 走的話，需要一些些資料庫和普通程度的 Python
而找工作時也確實遇到很多公司要求會 SQL 跟 Python，但是這二樣小弟都不會
小弟評估自己的能力，要學 SQL 跟 Python 不是難事，但要花一點時間
另外也考慮到自己的學歷不是統計相關，不確定公司願不願意接受我的分析經驗
所以需要一個學習跳板，以便未來有談判籌碼可以朝向 data scientist 的職位
長遠的未來是到國外工作，成為類似 consultant 的人
目前手上有個 offer 是原實驗室的研究助理
老師是強者，發過幾篇 Nature，為人也很 nice，願意指導學生
工作內容很彈性，主要是分析資料，只要有完成他給的任務，就可以做自己的事情
在這裡一年的時間可以確保發一篇高質量的 paper，也可以自學 SQL 跟 Python
並繼續為外面的公司兼差分析資料，累積經驗
小弟在猶豫要不要用一年的時間，以研究助理當跳板
還是直接出去外面工作練功
爬文知道公司一般不承認研究助理是工作經驗
但這一年卻能完成我很多階段性的任務
另一方面也因看到很多人出去工作都在打雜，無法真的做資料分析，反而浪費了這一年
想請問前輩們，拿一年的時間當研究助理來鋪路，是合理的嗎？
小弟的思考有點陷入死胡同了，需要大家的鞭策，感激不盡！
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1F：→ iamshiao: 那你應該要準備的是申請國外學校 01/27 12:17
2F：→ foru: i大是指申請統計碩士，畢業後直接在國外工作嗎？ 01/27 12:29
3F：推 shiauji: 為何不出國？ 台灣資料分析相關主要是大公司才有開缺 01/27 12:30
有考慮直接出國工作，但考量短期內需要一個快速成長的環境，擔心語言會成為阻礙
小弟的英文對話沒問題，但是有些事情會因為語言用詞的不精確而導致溝通不良
4F：→ shiauji: 通常小公司這方面都不太敢開 幾乎都要有即戰力 01/27 12:31
5F：推 prag222: 小公司要有即戰力 出得起行情嗎 怪怪的...XDDDDD 01/27 12:40
6F：→ prag222: 沒即戰力 or 0產值吃不消 01/27 12:41
7F：推 prag222: 統計能力寫在履歷上,面試主管有問就直接答 有能力就別擔 01/27 12:44
8F：→ prag222: 心 除非跟實際業界(?)差太多 01/27 12:44
9F：推 jakert123: 要走這方面 想進頂尖公司都要國外phd學歷 01/27 13:03
10F：→ ChianYa: 看原po想在南部還是北部、中部工作？ 01/27 13:49
目前遇到的都在新竹以北，科技業、電商平台、金融業、旅遊業都有
只是不確定這些 DA 缺是不是真的 DA，有些公司其實是想要 data engineer
11F：→ shiauji: 小公司給行情給的起啊 但目光都是淺短 這方面都要做長久 01/27 13:55
12F：→ shiauji: 的 養一個RD一年要100萬up 短時間內（五年內）無法回收 01/27 13:55
13F：→ shiauji: 的小公司根本不會想開這種缺 01/27 13:55
※ 編輯: foru (140.128.188.92), 01/27/2018 14:14:15
14F：推 f496328mm: github做一些project，會比較有東西看，比較具體。研究 01/27 14:07
15F：→ f496328mm: 助理會有自己的時間，就看私底下你自己能走多遠了，可 01/27 14:07
16F：→ f496328mm: 以設個計畫、目標。也可以試著去面試，了解外面的狀況 01/27 14:07
17F：→ f496328mm: 作品累積越多，越有機會，之後的作品也會越來越有質量 01/27 14:08
謝謝f大，我正是打算研究助理這段期間搞些作品出來
我的老闆願意培養人才，公司未必每間都願意，所以猶豫很久
18F：推 Morphee: 想的太美好 paper沒發怎麼辦 沒第一作者呢 兼差做的東西 01/27 14:14
19F：→ Morphee: 能有多少品質? 雜事會不會很多 研究助理不是培養戰力 01/27 14:15
20F：→ Morphee: 的好工作 除非你要出國 01/27 14:15
並不是想得太美好，而是我在這邊二年的經驗告訴我這是可行的
我的老闆很年輕就當上教授，沒有升級壓力，也很願意提攜後進
我們實驗室並不像台灣一些實驗室那樣壓榨學生跟助理
過往畢業的學生往往將自己的碩論發表成論文，自己的作品當然自己是第一作者
只能說台灣的學術環境糟到大家都覺得只有教授能拿第一作者
※ 編輯: foru (140.128.188.92), 01/27/2018 14:29:41
21F：推 j32509: 同好！但我很菜就不給建議了 01/27 14:34
22F：推 olen0622: 我覺得可以 台灣的小公司就算用python SQL實際上也不是 01/27 14:41
23F：→ olen0622: 真的在做什麼大數據 你比較適合研究型的 缺的只是一點 01/27 14:42
24F：→ olen0622: 程式概念不過程式底有就好太鑽研走到資工領域又是無底洞 01/27 14:43
真的，我知道自己打不贏資工的人，所以 Python 跟 SQL 的路傾向適可而止，夠用就好
主要還是在統計領域打滾，且有輔過數學，深一點的數學都能接受
25F：推 lukelove: 你都知道要來sofg_job板發問了, 除非走學術不然就補CS 01/27 15:01
26F：→ lukelove: soft_job 01/27 15:01
27F：推 lukelove: 當研究助理 1. 發得出paper 2.塊狀時間多 做作品 01/27 15:07
如果最後真的選擇助理的話，這段期間會好好做作品的，感謝！
28F：→ tcate: 如果真能發表top期刊論文其實很不錯, 可以藉此累積引用 01/27 15:08
29F：→ tcate: 之後可以利用這些條件自辦綠卡到美國工作 01/27 15:08
30F：→ tcate: 關鍵字是 eb2 niw 可以到immigration版爬文 01/27 15:09
31F：→ tcate: 最近才有一個台灣碩士學歷自行搞定綠卡的案例 01/27 15:09
感謝告知！
32F：推 azurepipi: 如果沒有相關業界實習經驗且確定想往這方向走 建議還是 01/27 15:21
33F：→ azurepipi: 先待實驗室做一些作品並準備出國 目前國內這方面的缺 01/27 15:21
34F：→ azurepipi: 除了極大的公司很多都是要身兼多職的 因為資料工程沒 01/27 15:21
35F：→ azurepipi: 做好根本無法有效率的分析 01/27 15:21
這正是我所擔心的！就業環境太不友善了...
36F：→ f496328mm: 有興趣可以交流交流 我目前是 01/27 15:28
※ 編輯: foru (140.128.188.92), 01/27/2018 16:46:40
37F：推 TAKADO: 有機會當然是抱老師大腿多發幾篇paper啊，台灣小公司的號 01/27 17:04
38F：→ TAKADO: 稱data scientist有多少是名不副實的打雜工？ 01/27 17:04
39F：推 TAKADO: 叫得出名字的期刊多積幾篇就去國外了啊，還留在台灣給人糟 01/27 17:05
40F：→ TAKADO: 蹋嗎？ 01/27 17:05
41F：推 lofu: 台灣每個公司對資料科學的各種職缺定義都不同，沒有一定水 01/27 18:18
42F：→ lofu: 準的公司，你會很悲哀 01/27 18:18
43F：推 ccfux: 我是念到博士轉戰業界 建議你如果未來長遠規劃是國外做DS 01/27 18:40
44F：→ ccfux: 還是到當地拿博士 路會走得比較順 台灣培養data scientist 01/27 18:41
45F：→ ccfux: 的環境太少了 當研究助理一年對你在業界找工作可說幾乎沒有 01/27 18:42
46F：→ ccfux: 幫助甚至會扣分 只能當取得一點緩衝時間讓你有機會培養戰力 01/27 18:43
47F：→ ccfux: 建議要有個心理建設：記住當研究助理的目的是要培養戰力 而 01/27 18:44
48F：推 lofu: 我推樓上 01/27 18:45
49F：→ ccfux: 非長久之計 如果因為老師人很好或者畫了很吸引人的大餅 而 01/27 18:45
50F：→ ccfux: 一年一年做下去 那前景堪憂 01/27 18:46
51F：→ ccfux: 另外其實python跟sql應該是一個星期就能學起來 一個月就能 01/27 18:47
52F：→ ccfux: 很熟悉使用 不如趁年假練習看看 搞不好可以直接去工作了 01/27 18:48
53F：→ menshuei: 樓上天賦異寶 01/27 19:05
54F：推 del680202: data scientist的工作google/aws可以處理七八成 01/27 19:09
55F：→ del680202: 在過幾年你阿罵都能當data scientist 三思阿 01/27 19:10
56F：推 f496328mm: 樓上該不會是指最近的 AutoML 吧 01/27 19:24
57F：→ f496328mm: 實際上沒這麼強 DS領域沒這麼單純 那噱頭成分居多 01/27 19:25
58F：→ f496328mm: DS 不只是調參跟套model 01/27 19:26
59F：→ f496328mm: 還有最近 DL 吹太大了，好像可以打敗過去幾百年的統計 01/27 19:26
60F：推 Telemio: 中研院幾個有名教授專攻的研究領域能被AutoML和AWS取代？ 01/27 21:47
61F：→ Telemio: 別鬧了你怕是把data science當成Excel 01/27 21:47
62F：推 Morphee: 看你心中早有定見那就去當RA阿 如果真的那麼好的話 01/27 21:59
63F：→ Morphee: 就等著看一年後的發展 我自己是選實戰 一年左右薪翻倍 01/27 22:00
並非心中有定見，而是M大所提的缺點在我們實驗室並不會出現，反而多的是自己的時間
怕的是一年的時間太過漫長，不如直接出去，才知道自己的定位以及不足的地方
然而留實驗室拚出國也可以是一條路，但卻漫長且會面臨其他難題
64F：→ f496328mm: AutoML就類似SPSS 拉一拉就能做一堆ML統計分析 01/27 22:00
65F：→ f496328mm: 但是寫 R 跟 Python 的人一樣沒失業 01/27 22:01
66F：→ f496328mm: 號稱不寫code的軟體 過去不知出現多少 01/27 22:01
67F：→ f496328mm: 結論就是 還是要寫 code 01/27 22:01
68F：→ ACMANIAC: SQL的難點不是怎麼編寫指令操作而是設計資料庫系統 01/28 00:10
69F：→ shomingchang: 這麼想做統計怎麼不讀相關的研究所? 01/28 01:19
年少不經事
70F：推 stosto: 掛第一作者不是很正常嗎 教授通常是第二 01/28 03:34
71F：推 Vanses: 要自己申請綠卡，除需paper，請備10000usd找西岸好律師。 01/28 09:01
72F：→ Vanses: 另外美國data scientist吃學歷(歐洲應該也是)，有Phd會好 01/28 09:01
73F：→ Vanses: 找很多，master風險很高。 01/28 09:01
74F：→ ChianYa: 不然就試試找研究單位練經歷 01/28 11:10
75F：→ mmonkeyboyy: 還有推薦人 但真的好律師是一定要的 01/28 11:19
※ 編輯: foru (140.128.188.92), 01/28/2018 12:31:22
76F：推 Morphee: 我是覺得不用想太多 python=0這點就夠嗆了 理論念在多 01/28 13:23
77F：→ Morphee: 暫時也派不上用場 要打NBA雙手上籃都要OK才行 01/28 13:23
78F：→ Morphee: 另外經濟加生物的組合也會是阻力 除了資工電機 還有 01/28 13:25
79F：→ Morphee: 一堆數學物理跟作IC的人來搶 01/28 13:25
80F：推 rocking5566: 不考慮往深度學習這塊試試？ 01/28 14:43
81F：→ rocking5566: 最近缺蠻多的，行情也不錯 01/28 14:43
82F：→ rocking5566: 以你的背景，自學NN理論不是難事 01/28 14:44
83F：→ foru: 回r大，深度學習有碰過，寫得出簡單的algorithm，限課堂程度 01/28 16:13
84F：推 aa155495: 推一下深度學習 + 電腦視覺，這組合技最近很夯阿 01/28 17:15
85F：推 lspci: 留一年深度練功 準備出國 國內的工作當成沒有 01/28 17:48
86F：推 lldavuull: 把資料結構、演算法補上，整理資料時會用上，出路也廣 01/28 22:48
88F：推 lukelove: 原po會想做研究助理 應該有往外跑的打算 在台灣面ML 多 01/29 00:39
89F：→ lukelove: 數還是要求programing 01/29 00:40
90F：噓 tintinmonkey: 在過幾年 AI會自己寫code 你阿罵都能當軟體工程師 01/29 11:31
91F：推 tintinmonkey: 噓錯 補推 01/29 12:12
92F：推 prag222: 哥 自學豬屎陪敦八個月 我也覺得AI遲早自己寫CODE 01/29 21:43
93F：→ prag222: 還會用OOP精神寫扣咧.... 01/29 21:43
94F：→ prag222: 不過未來10~2x年 資料分析還是會有職缺吧 01/29 21:44
95F：→ prag222: 翹腳等著AI能自學東西 再來教人類還比較快 01/29 21:46
96F：→ prag222: 自己看書 字by字 有點原始人 01/29 21:47
97F：推 lovebridget: 寫CODE的AI誰來寫? AI嗎? 01/30 21:21
98F：→ lovebridget: 那"寫寫CODE的AI的AI"誰來寫? 最後一層總是人來寫 01/30 21:22
99F：→ prag222: 寫AI的絕對不是普通人 首席工程師會是你我嗎 01/30 21:58
100F：→ prag222: 協同作業 還是會有人力需求 寫AI都GOOGLE AMOZONE MS 01/30 22:00
101F：→ prag222: 找個應用面資料分析的人才都看無了 還寫AI.... 01/30 22:02
102F：推 maypongyo: 推強者學長，要找工作了居然找到你的文XD,在陰間焦慮中 12/09 19:51
103F：→ maypongyo: QQ 12/09 19:51