[閒聊 #資料職涯新人 找工作可以注意的 3 個面向]
最近蠻多人來諮詢選擇工作的建議,趁機會一次來彙整給大家🙌
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ㄧ、找 #有數據 的公司
既然已經是資料職涯新人(不論是剛出社會還是轉職過來),就更需要有適合磨練數據分析技術的環境,所以會建議先弄清楚目標公司有沒 #數據資產 和 #數據題目。這需要靠面試多問一下,了解目標公司都做什麼數據專案、公司存放的數據多寡與大致的類型,多問多評估才能愈接近正確的環境。
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二、確認產業有興趣
選到沒興趣的產業真的會失去洞察數據的動能,所以一定要三思,有興趣加持才能幫助自己看到更多數據創造的商業價值。舉例來說,我喜歡旅遊和買東西,那我看旅遊電商平台數據就會很有感覺😏,我也會更能內化平台需求與自己內心的需求。
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三、確認公司類型是現階段想要的
雖然說到爛了,但還是要再說一次:甲方、乙方、甲方新創、乙方新創公司型態不同都會大大影響工作的內容。多運用公司類型的特色來勾勒職涯的發展方向是很重要的,還不知道怎麼區分的人可以參考我過去的貼文「你可以選擇的公司型態:甲方、乙方還是新創公司?」
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又來分享我的 #辦公室穿搭 (因為沒生活照了,我都沒空出門遊玩啦😭)
這是 #低調復古風,杏色絲質襯衫+黑色異質拼接窄裙+無印良品小白鞋+在 #hsusdaughter 做的藍白相間手工肩背包。
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#職涯規劃 #職涯發展 #資料科學家 #資料職涯 #職涯諮詢 #職涯探索
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過7萬的網紅在地上滾的工程師 Nic,也在其Youtube影片中提到,## 影片觀看說明 由於問題較多,大家的問題也可能是你的問題,建議可以先閱讀下方的「問題總匯」區,找到時間碼 Time code 之後跳轉到自己想聽的部分,會比較有效率哦 本影片 Q&A 留言是抓取 【2020 年度回顧! 成為 Team leader? 業外收入增加? 技術能力成長? (第一...
轉職資料科學 在 Irene 與資料職涯大小事 Facebook 的最讚貼文
✍️【我不是本科生,也可以當資料分析師嗎?】
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我發現滿多人對於自己不是本科生這件事情會感到迷惘,不論是粉專的私訊詢問、以及我即將要參與一個資料科學領航者活動,也有參加者也會詢問類似的問題,像是:
🧒:「Irene,想詢問若非資工/資管背景,但有在學 python、機器學習、甚至也會用 Kaggle 資料練習,未來能當資料科學家嗎?」
👱♂️:「聽到不少人說資料科學工作領域比較缺有經驗的人,若無相關經驗的轉職者很難跟資工、統計等背景的人競爭,請問如果離職努力自學,為了轉職可行嗎?」
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我必須說:「有何不可?關鍵在於證明自己有無相關實力」
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雖然我不能保證所有企業都不看本科生的標籤,但我能確定的是,如果我們都能 #理解本科生的優勢在哪裡,並好好補足那些優勢,那我們絕對有機會脫穎而出。
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這篇僅以 #資料分析師/ #資料科學家 的角色為例,因為我認為相較之下,這兩個職能因為更需要人文社會思考的面相,所以跨領域轉過來的機會較高,非本科生也能帶有屬於自己的特色轉進來,分享給大家 🙌。
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#職涯建議 #職涯規劃 #職涯探索 #面試經驗 #面試 #職涯分享 #面試技巧 #資料科學
轉職資料科學 在 經濟部工業局 Facebook 的最佳貼文
【2021 SEMI人才培育系列活動】
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轉職資料科學 在 在地上滾的工程師 Nic Youtube 的最讚貼文
## 影片觀看說明
由於問題較多,大家的問題也可能是你的問題,建議可以先閱讀下方的「問題總匯」區,找到時間碼 Time code 之後跳轉到自己想聽的部分,會比較有效率哦
本影片 Q&A 留言是抓取
【2020 年度回顧! 成為 Team leader? 業外收入增加? 技術能力成長? (第一次蒐集 Q&A)】https://youtu.be/BGaDN9wxbKE
## 影片中提到的專案
簡單用 React 撰寫的留言爬取篩選功能,可以自己抓去玩
https://github.com/niclin/youtube-comment-filter
## 問題總匯
00:00 開場
01:26 QA-1 - 林天寸
一直很喜歡妳的頻道,不單單是因為工程師,當然也有部分原因是自己也是走工程師這條路的。
前一年2020年開始,其實是我剛轉職工程師的第一年,在滿多地方都遇到不小的問題,在troubleshooting上面也是有許多瓶頸的。
後來除了白天上班,下班看書跟休息,偶然間看到你的影片[工程師如何自我進修],才開始慢慢用計畫的方式取代橫衝猛幹。
不得不說,規劃時間真的是比起技術性的功力還更有成效。因為它讓你適時的放鬆跟加強,然後在工作上面才更有長進,雖然很幹話,但我2020的下半年是這樣做的。
目前在準備考取網路管理的證照CCNA,計畫是走network這一塊,還有很多要磨練的。希望也能多看你產出跟network的影片,這是私心話啦,哈哈。
02:57 QA-2 - 仔仔
1.學程式會建議從前端或是後端哪個開始學會比較好?
2.一開始投履歷如何判斷一家公司是可以成長的,而不是進去3,5年後還是那個跟剛進去程度相差不遠的自己差不多
3.跟程式相關的產業有很多(像是製造業到博弈),可以請Nic分析一下各產業的狀況嗎?以及進去各產業前須要具備哪些程式語言或能力?
4.投履歷時看到一些公司列出所需程式語言和工具一大堆,是不是代表你沒完全具備就不要投履歷了,還是可以請Nic給個意見哪些部分還是可以投看看
5.都說工程師又宅又不會說話,為什麼Nic可以交到女朋友?
10:40 QA-3 - ANDREW NG KAR EARN
如果当写编程语言遇到瓶颈,有什么方法可以有效地避免自己陷入钻牛角尖的情况?
11:46 QA-4 - JS Lin
如果NIC現在選擇能馬上精通一項語言會是哪個?會想用來做什麼PJ?
13:13 QA-5 - Rick0
成為 team leader 後無法直接在技術上有更深入的研究和突破,這樣的變化是否值得?
是否會擔心這樣在技術上跟不上其他人,甚至被下屬看輕呢?
14:39 QA-6 - Henry蔡
因為最近是寒假期間,
我開始考慮下學期的修課,
想請教nic大大,
應該在有什麼樣的基礎上,
開始學design patterns?
我目前是碩士生,
大學非資工本科,
學過Python,
也跟過一些網路影片實作過Flask+PostgreSQL,
大學學過資料結構演算法,
但不到得心應手的程度...
16:07 QA-7 - 黃柏瑋
如何同時Handle好好幾件事
我怎麼覺得上班,然後下班假日寫寫side project後就沒啥時間了🤔🤔🤔
17:24 QA-8 - 乾太
我想問一下這年頭轉行斜槓 VTuber 還有沒有搞頭A?
18:10 QA-9 - uuu06222
之前開始關注你有知道你有面試過人的經驗, 想問一下站在面試官的角度...
面試官會不會比較注重作品需要呈現那些東西, 或是有沒有什麼禁忌是不能碰的嗎?
20:07 QA-10 - Joery Lin
想請教您對於對於給你很多成長和照顧的公司,倘若您有一個更好的機會,無論薪水或未知挑戰都大於現在公司。
您將如何做選擇,或許現在公司會給你加薪留下你。
因為自己曾放棄了許多機會
21:37 QA-11 - YangTing Zheng
Q1: 想問通常一個產品開發的週期都多長呢?負責維運和開發的工作內容是否會差很多?
Q2: 想請您簡單介紹一下資工系學生的出路/工作內容?(如PM.SA.DBA.PG.RD.MIS…或是還有其他的?)
24:16 QA-12 - RTB
Hello World
24:18 QA-13 - Barry
目前是公司MIS 很想轉職成後端工程師,但在面試上面都都時常失敗
常常在問技術關卡時就被問倒了,總覺得 要準備的東西非常的龐大
毫無準備的頭緒,總覺得一直寫side project也不是辦法
26:49 QA-14 - 因地制夷
想請教Nic 有在做投資嗎? ex 股票 想聽一些投資心得
27:13 QA-15 - 比歐
想請教 Nic 大,
在之後的工程師生涯中之後有甚麼規劃或想法嗎?
例如:開發產品創業,或是開班授課、轉做顧問之類的。
28:14 QA-16 - yongming jia
请问新手如何学编程,学完去做什么?怎么自己创业?谢谢🙏
29:33 QA-17 - Minghao Chang
是否能請您推薦用來開發的筆電?(正好最近要汰換電腦),想從今年開始養成寫side project的習慣,謝謝。
30:31 QA-18 - Guan Jun Chen
想知道像Nic這麼厲害的工程師,年薪大概落在哪裡
30:46 QA-19 - Sheng Jiang
想請問Nic,如果非資工背景但是對寫程式有熱情,想轉職當軟體工程師,會建議如何起步?
補充:像是什麼樣的人適合自學,什麼樣的人適合去補習,或者補習跟自學的情況各有哪些優劣?
謝謝Nic
## 結尾
31:49 感想
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#QA #工程師 #在地上滾的工程師 #前端 #後端 #轉職
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轉職資料科學 在 李基銘漢聲廣播電台-節目主持人-影音頻道 Youtube 的最佳解答
本集主題:「未來,你在哪裡?:掌握產業趨勢,領先你的未來」新書介紹
專訪作者: 王鳳奎教授
內容簡介:
科技╳財務╳資料蒐集╳策略分析,
用最科學化的方法規劃你未來的人生!
當商店無人化以後,服務性質工作將被取代;
當資料數據化以後,一場革命將在各產業中爆發,
未來的種種可能,其實都隱藏在現在的每一個細節當中
懂得洞悉訊息,就能掌握成功的必要因子!
有理想的你,不能不知道,
學會產業分析,將決定未來的你是什麼模樣!
在這個低薪資、高物價的「現在」,
你或許感到無能為力,備受挫折;
但面對產業改變所轉動的齒輪,
只要把握機會,就能擁有不可限量的「未來」!
錯估產業趨勢、忽視產業變化,就是賠上未來!
誰料想得到,版圖曾經擴及世界的手機領導廠牌NOKIA,會在一夕之間被IPHONE超車、就此積弱不振;又誰會曉得,科幻電影中的虛擬實境、無人駕駛車,有一天竟能如實呈現在我們眼前;更不用說行動支付、人工智慧、區塊鏈……等等在不久的將來會對生活造成重大衝擊的科技。其實產業無時無刻都在變化,但若沒有用心觀察、分析,因而錯失跟上潮流趨勢的機會,賠上你的未來,這不是很可惜嗎?
產業分析專家引領,帶你搭上通往未來的特快車!
本書由產業分析專家——王鳳奎教授,以結合學術理論&產業實戰的經驗,為進職場前/轉職前/想升職/要創業的你量身打造,上一堂不得不會的「洞悉未來先修課」,從現今社會上各種趨勢為根據,以最科學化的方法,將思維模式從點拉長到線,再擴展到面,全方位理性地預測未來動向,才能比他人更快取得先機,贏在起跑點上,不必擔心月領22K的瓶頸,因為你已經先看到前所未見的明亮光景!
「未來」就是「現在」的延伸,
弄懂現今產業的分秒變化,
是你對將來生活最有意義的投資!
作者簡介:王鳳奎
現職
2012-迄今 中國文化大學特聘教授
2017-迄今 亞太產業分析專業協會院士
主要學歷
1998 美國印第安那大學教學系統科技所博士(Ph.D.)
1993 美國印第安那大學行銷管理碩士(MBA)
1989 美國印第安那大學電腦科學碩士(M.S.)
2010 美國College of Executive Coaching教練證書
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