... 個月之後再去投其他的前端/全端工作但是最近收到一份offer資料與大數據分析工程師,月薪47k工作內容是建置大數據資料庫,進行分析,以及開發資訊系統要使用Ms sql, ... ... <看更多>
「大數據工程師ptt」的推薦目錄:
- 關於大數據工程師ptt 在 Re: [心得] 為什麼99%轉職數據分析的人都失敗了- 看板Salary 的評價
- 關於大數據工程師ptt 在 [請益] 生涯規劃大數據分析or網頁 - PTT 熱門文章Hito 的評價
- 關於大數據工程師ptt 在 Re: [請益] 轉職資料工程師- soft_job | PTT職涯區 的評價
- 關於大數據工程師ptt 在 台積電大數據工程師ptt的推薦與評價 - 最新趨勢觀測站 的評價
- 關於大數據工程師ptt 在 [心得] 面試2橘子/台哥大/國泰數發/永慶- 看板Soft_Job - Mo PTT 的評價
- 關於大數據工程師ptt 在 巨量資料分析師ptt2023-在Facebook/IG/Youtube上的焦點新聞 ... 的評價
- 關於大數據工程師ptt 在 巨量資料分析師ptt2023-在Facebook/IG/Youtube上的焦點新聞 ... 的評價
- 關於大數據工程師ptt 在 巨量資料分析師ptt2023-在Facebook/IG/Youtube上的焦點新聞 ... 的評價
- 關於大數據工程師ptt 在 bi 工程師ptt - 請益BIM工作問題看板Civil 批踢踢實業坊 - hajd.cz 的評價
- 關於大數據工程師ptt 在 2020年打算跳槽?大數據工程師入門年薪就達18萬美元 - PTT新聞 的評價
- 關於大數據工程師ptt 在 資料人幹話's post 的評價
- 關於大數據工程師ptt 在 資料人幹話's post 的評價
- 關於大數據工程師ptt 在 請益聊聊BI的工作吧看板Soft_Job 批踢踢實業坊- bi 工程師ptt 的評價
- 關於大數據工程師ptt 在 面試經驗-3 面試前準備(應徵: 數據分析&資料科學家) - YouTube 的評價
- 關於大數據工程師ptt 在 [請益] 生涯發展數據/資料工程師- Soft_Job - MYPTT 的評價
- 關於大數據工程師ptt 在 Re: [請益] 轉職資料工程師- 看板Soft_Job - PTT網頁版 的評價
- 關於大數據工程師ptt 在 【心得】 面試(資策會/指南/華厚/碩益/永慶/辰昇 - PTT網頁版 的評價
- 關於大數據工程師ptt 在 [請益] 資料分析offer選擇- 看板Soft_Job - PTT職涯區 的評價
- 關於大數據工程師ptt 在 [討論] 美國人工作上比較放得開? - PTT評價 的評價
- 關於大數據工程師ptt 在 [軟工][心得] 資料工程師X FinMind 架構解析 - PTT鄉民日記 的評價
- 關於大數據工程師ptt 在 亞馬遜逆向工作法: 揭密全球最大電商的經營思維 - Google 圖書結果 的評價
- 關於大數據工程師ptt 在 [請益] 目前狀況想找大數據分析的工作PTT推薦- Soft_Job 的評價
- 關於大數據工程師ptt 在 Fw: [心得] 資料工程師X FinMind 架構解析- Python - PTT數位生活 的評價
- 關於大數據工程師ptt 在 Google模式: 挑戰瘋狂變化世界的經營思維與工作邏輯 - Google 圖書結果 的評價
- 關於大數據工程師ptt 在 創業家的初心:超越新創神話的工作與人生 - Google 圖書結果 的評價
- 關於大數據工程師ptt 在 資料分析工作ptt - 想要轉行數據分析領域 - pgwin4.com 的評價
大數據工程師ptt 在 Re: [請益] 轉職資料工程師- soft_job | PTT職涯區 的推薦與評價
目前也有類似的問題我也是女生背景是112職能治療系學士畢業最近想轉數據分析/數據工程師主要是因為1、薪資已來到天花板70-80w 在臨床也做到有點膩 ... ... <看更多>
大數據工程師ptt 在 [心得] 面試2橘子/台哥大/國泰數發/永慶- 看板Soft_Job - Mo PTT 的推薦與評價
接續上一篇數據分析方面的面試前面幾間傻傻的沒做功課, 後來很認真的研究履歷的寫法及作品集整理出來。 五、遊戲橘子(派遣) 資料科學家個人很愛打電動, ... ... <看更多>
大數據工程師ptt 在 巨量資料分析師ptt2023-在Facebook/IG/Youtube上的焦點新聞 ... 的推薦與評價
資料工程師的工作主要是負責準備資料提供給資料科學家或數據分析師... ... <看更多> ... 台積電大數據工程師ptt 在巨量資料分析工程師台積電ptt - 星星公主的相關結果. ... <看更多>
大數據工程師ptt 在 巨量資料分析師ptt2023-在Facebook/IG/Youtube上的焦點新聞 ... 的推薦與評價
資料工程師的工作主要是負責準備資料提供給資料科學家或數據分析師... ... <看更多> ... 台積電大數據工程師ptt 在巨量資料分析工程師台積電ptt - 星星公主的相關結果. ... <看更多>
大數據工程師ptt 在 巨量資料分析師ptt2023-在Facebook/IG/Youtube上的焦點新聞 ... 的推薦與評價
資料工程師的工作主要是負責準備資料提供給資料科學家或數據分析師... ... &lt;看更多&gt; ... 台積電大數據工程師ptt 在巨量資料分析工程師台積電ptt - 星星公主的相關結果. ... <看更多>
大數據工程師ptt 在 bi 工程師ptt - 請益BIM工作問題看板Civil 批踢踢實業坊 - hajd.cz 的推薦與評價
Debug 過程中被不斷指責找不出Root Cause, 不會資料工程師PTT,大家都在找解答。 緯創中山:數據分析工程師,地點:中國中山面試主管是數據分析處處第 ... ... <看更多>
大數據工程師ptt 在 2020年打算跳槽?大數據工程師入門年薪就達18萬美元 - PTT新聞 的推薦與評價
在這九大熱門崗位中,市場對於數據分析和機器學習方面人才的需求還在持續提升。其中,數據工程師需求增幅達到38%,位列第四。 縱觀整個排名,我們可以看到 ... ... <看更多>
大數據工程師ptt 在 資料人幹話's post 的推薦與評價
... 有沒有業界經驗,資料工程師幹嘛跟你去考四大碩士刷學歷笑死。 [請益] 轉職資料工程師https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1642258964.A.5FA.html. ... <看更多>
大數據工程師ptt 在 資料人幹話's post 的推薦與評價
... 有沒有業界經驗,資料工程師幹嘛跟你去考四大碩士刷學歷笑死。 [請益] 轉職資料工程師https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1642258964.A.5FA.html. ... <看更多>
大數據工程師ptt 在 請益聊聊BI的工作吧看板Soft_Job 批踢踢實業坊- bi 工程師ptt 的推薦與評價
徵才AI工程師_資策會資安所看板Soft_Job PTT網頁版bi 工程師ptt ... AI人工智慧Python,機器學習,深度學習, BI大數據分析等課程, 還去上了實體班知名老師的iOS課程, ... ... <看更多>
大數據工程師ptt 在 面試經驗-3 面試前準備(應徵: 數據分析&資料科學家) - YouTube 的推薦與評價
更多面試(註冊即可獲得100點積分): https://interview.tw/invite/101393979532560929664 分析實作: ... ... <看更多>
大數據工程師ptt 在 [請益] 生涯發展數據/資料工程師- Soft_Job - MYPTT 的推薦與評價
MY PTT網頁版. ... [請益] 生涯發展數據/資料工程師. 作者, joyste0102 ... 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.83.147.93 (臺灣) ※ 文章網址: ... ... <看更多>
大數據工程師ptt 在 Re: [請益] 轉職資料工程師- 看板Soft_Job - PTT網頁版 的推薦與評價
二是一直有聽說數據分析職缺不多,競爭者眾,對於這部分比較擔心,想請教已在業界打滾過的 ... 做大數據這是錯的主流的framework已經好到你不用理解底. ... <看更多>
大數據工程師ptt 在 【心得】 面試(資策會/指南/華厚/碩益/永慶/辰昇 - PTT網頁版 的推薦與評價
大數據 分析師養成班甫結束,挑戰非接案公司。 ... 碩益科技股份有限公司@台北### 職位:Python工程師**筆試題目可站內信詢問** Ptt上面的職缺,很感謝 ... ... <看更多>
大數據工程師ptt 在 [請益] 資料分析offer選擇- 看板Soft_Job - PTT職涯區 的推薦與評價
多, 不少四大碩管院的同學,現在年薪比我以前在台積的作業員 ... 這在GG叫啥工程師? 製程? ... 你真想走大數據A 才是你的出路B 到最後不會是數據科. ... <看更多>
大數據工程師ptt 在 [討論] 美國人工作上比較放得開? - PTT評價 的推薦與評價
放得開不管閒言閒語是不是會表現得比較好呢? 只是運動表現能數據化工程師表現似乎很難數據化. --. ※ PTT 留言評論. ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), ... ... <看更多>
大數據工程師ptt 在 [軟工][心得] 資料工程師X FinMind 架構解析 - PTT鄉民日記 的推薦與評價
目前書在天瓏書局預售中。 各位對大數據、資料工程有興趣的話,可以參考看看,也感謝大家對開源專案一路以來的支持。 ... <看更多>
大數據工程師ptt 在 亞馬遜逆向工作法: 揭密全球最大電商的經營思維 - Google 圖書結果 的推薦與評價
筆記是你在面試蒐集數據的紀錄,你會使用這些筆記撰寫提供給其他面試官的書面意見。 ... 舉例來說,當亞馬遜某個團隊需要雇用幾位軟體開發的基層工程師,他們發現輪番面試 ... ... <看更多>
大數據工程師ptt 在 [請益] 目前狀況想找大數據分析的工作PTT推薦- Soft_Job 的推薦與評價
小弟先自我介紹: 剛出社會有在一家軟體公司工作, 寫了一年的程式, 2007年(銀行的程式) 之後就做有關倉庫的工作(因為之前是讀物流研究所) 2004 年, ... ... <看更多>
大數據工程師ptt 在 Fw: [心得] 資料工程師X FinMind 架構解析- Python - PTT數位生活 的推薦與評價
作者f496328mm (123) 看板Soft_Job 標題[心得] 資料工程師X FinMind ... 各位對大數據、資料工程有興趣的話,可以參考看看,也感謝大家對開源專案一路 ... ... <看更多>
大數據工程師ptt 在 Google模式: 挑戰瘋狂變化世界的經營思維與工作邏輯 - Google 圖書結果 的推薦與評價
和人才招募一樣,人員的績效管理應該以數據為根據,建立功績制。 ... 也許有工程師想加入產品管理部門,但現有雇主不准他離開目前的團隊;也許有產品經理想轉做銷售工作, ... ... <看更多>
大數據工程師ptt 在 創業家的初心:超越新創神話的工作與人生 - Google 圖書結果 的推薦與評價
祖克伯出身軟體工程師,帶來社群媒體年代和追逐此一潮流的大批新創公司。 ... 細節稍異而已(「這是由大數據驅動、靠人工智慧運作的電動滑板車區塊鏈解決方案」)。 ... <看更多>
相關內容
大數據工程師ptt 在 資料分析工作ptt - 想要轉行數據分析領域 - pgwin4.com 的推薦與評價
資料分析工作ptt; 2023年資料分析實習生工作職缺CakeResume 求職平台; 「資料科學家」 ... 資料工程師配合程式實作方面的工作,如大數據的收集與整理,算法的部署等。 ... <看更多>
大數據工程師ptt 在 Re: [心得] 為什麼99%轉職數據分析的人都失敗了- 看板Salary 的推薦與評價
身為資料分析師,來回一下這篇,手機排版傷眼請見諒。
我大學管院學士,工作剛滿10年,都是做跟資料分析有相關的職務。2012年底,我第一份工
作年薪大約在40左右,經過了10年自己有累積加上運氣不錯,去年年薪約在150左右。英文不
好,台商乙方行銷單位資深PM。沒有什麼值得炫耀,只是帶一下背景。
想轉職過來,很大機率失敗,以及這個職務其實也很不好找人,有幾個原因。最大的原因我
覺得是認知問題。
資料分析師的工作要有價值,要經過三步,第一,處理資料與分析資料。第二,分析的結果
如何解讀出insight。第三,這些insight如何對業務執行面產生影響。
第一步需要工具與基本能力,工具就是sql r excel tableau等等,基本能力就是學科知識,
包括資料庫管理 資料結構 數學 統計學 等等。有這一步的能力,就可以按需求抓資料提供
給需求方,或是按規格產報表,基本上就是個資料工具人。現在市面上有海量掛著DA職稱的
大部分都在這一步,其實相當無聊也沒有話語權,大部分又是dirty work,所以陣亡率當然
很高,另外如果CS技能夠硬的就會優先去做資料工程師或資料科學家(畢竟分析師處於data領
域的鄙視鏈的尾端XD)
第二步需要在第一步的基礎上,對不論是產業或是領域的domain knowhow/knowledge有一定
的了解甚至深入的了解。這實在無法速成,需要累積。這個階段就是當完工具人之後,有一
些討論議題的話語權,開始讓人覺得你說的話是有份量的,因為是根據資料分析佐證的,不
是唬爛瞎掰賣老。這一步跟第一步最大的區別是,需求來不是照單全收,而會開始問這個需
求的目的(並且不會被說你做就是了問那麼多幹嘛),因為有可能需求方要的資料其實不能佐
證他的目的,就需要給建議跟調整
第三步需要在前兩步的基礎上,更全面的了解大環境/市場/前端實務面。因為有可能insigh
t說得頭頭是道,但確無法轉為實際行動,這樣就沒有用。所有的商業行為都是要賺錢的,不
能在實務上幫助賺錢的insight都只是屁。所以了解前端實務,真正能夠幫到他們的分析師才
有價值,這個階段會類似顧問,有實際影響力。最重要的是很強的溝通能力。
看我扯到這大家應該也明白了,那些課程都是在學工具而已,工具去上課或自學不論學的再
好也要先在真正的職場上應用,然後從資料工具人開始當起,大概95%以上就覺得好無聊,薪
水也不高 這個階段的資料分析師也不過領個四萬而已,如果工具都學的沒有很好更不用說了
年輕小朋友也是,不要說待滿一年,連半年都算難得,因為覺得做一做怎麼跟想像的不一樣
,什麼做data是最性感職業,屁,超無聊的,CS強的會先去做工程師,喜歡熱鬧光鮮的會先
去品牌,誰要做資料分析師
這邊先不要砲資方拿香蕉請,請不到不會拿哈密瓜,再請不到不會拿榴槤,又不是旅館請房
務,勞力工作只要願意就能做勒?
問題是沒有真的在一個領域沉澱,怎麼會有第二步跟第三步的能力被養出來?現在看到轉職
做資料分析師做得不錯的,很多是以前就是對階段一的資料工具人提需求的需求方,或品牌
方,或需求前端的人,他們是先了解了產業/市場/領域,只是以前沒有很好的使用資料分析
幫助決策的經驗或能力,現在把工具跟基本學科補起來,前後結合,就會做得不錯。
另外chatgpt目前能幫助階段一
但還不能幫助階段二三
所以處於階段一的分析師會越來越紅海
※ 引述《chinnez》之銘言
: ※ 引述《a78998042a (Benjimin)》之銘言:
: : 如果你對數據分析轉職感興趣
: : 如果你周遭有人想要轉職到這個領域
: : 請把這篇文章給他看,這將幫助他節省2年以上的時間
: : 我在22年秋季開始,開始了免費的數據轉職諮詢服務
: : 期間接觸到超過50+的人談論他們的疑惑
: : 有人曾參加轉職輔導,有人加入線上課程,有人自學超過兩年
: : 但共通的點是,它們仍在成功轉職的路上努力著
: : 錯誤的觀念會讓你虛度 2-3 年
: : 而正確方向僅需要一次的會議
: : 但因個人能力有限,我無法無限期提供諮詢服務
: : 於是我將這段期間內的諮詢內容拍成影片
: : 這部影片跟其他影片不同在於:
: : 1. 它不是一個人的經驗分享,而是 50 個人的集體問題
: : 大家的疑難,很可能也是你的問題
: : 2. 我與我諮詢的對象均處於台灣,而網路上許多的案例有的在美國,有的在歐洲
: : 它們的經驗很寶貴,但我將給你另一個觀點
: : 3. 我諮詢的對象,有尚未畢業的學生,有30多歲想切換領域的主管
: : 背景從社科外語、管理財金到資訊電子,我的目標就是提出讓每個人都有機會成功
: 的
: : 解方
: : 這部影片僅僅 20 分鐘,但只要你看完:
: : 1. 你將省下 2 小時:這是我一場諮詢的平均時數
: : 2. 你將避免 2 年的浪費:這是一次錯誤規劃的成本
: : 3. 你將能大大提高轉職的成功率
: : 這支影片的大綱如下:
: : 1. 為什麼想轉職數據分析的人都失敗了
: : 2. 失敗的第一步,我要學會數據分析
: : 3. 聖經就該擺在床頭櫃;你不該學些什麼
: : 4. 天下武功唯快不破;成功的學習途徑
: : 5. 別跟數學系比算法;跟資訊系比程式:面試準備的方式
: : 6. 總結
: : 希望大家能有所收穫
: : 影片鏈結如下:
: : https://www.youtube.com/watch?v=9EcOu_GLsfA&ab_channel=HsuBen
: : 問卷鏈結如下:
: : https://forms.gle/V3z3RsL5NbiYyx9U6
: 我去年有去參加產業新尖兵的數據分析課程
: 先說心得 我這沒程式底子的人真的學不來 。
: 講師一開始就說了 要我們在三個月學完他學三年的東西 ,這哪有可能 。
: 每天上課8小時 ,一週上5天
: 下課之後根本沒多少時間消化…
: 這三個月有python,sql,power bi要學 ,有哪個門外漢能學得來的 真的要叫他一聲天才
: 我python要抓氣象站資料 ,從某年元旦抓到當天的檔案 寫法教材裡也沒寫 我google爬
: 文爬了好幾天才自己想通 ,存成2進制檔案還要轉換回csv 真的沒那動力去動那腦筋了
: ……
: sql概念是還算簡單 ,可是每天都要瘋狂背指令 也不會比python輕鬆多少
: power bi ,這門專業的精髓 用歷史數據去推算未來
: 人工智慧之前要先搞懂商業智慧 ,商業智慧就是數據分析 人工智慧是數據推測 ,要先
: 分析才能推測 。
: 小弟我資質實在愚鈍 ,前面才3個禮拜就已經開始跟不上進度 到後面就只能放推了 。
: 我從來沒想到上職訓課程可以上到這麼挫折 ……
: ◢▆▅▄▃ 崩╰(〒皿〒)╯潰 ▃▄▅▆◣
----
Sent from BePTT on my iPhone 11
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 27.240.210.249 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Salary/M.1677612821.A.C4B.html
... <看更多>