-《軟體工程師》
👦🏻受訪者
在華航實習過目前在銀行的資訊單位工作
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1. 軟體工程師的工作內容？
主要是系統開發，有的小公司因為人力較不足可能會涵蓋系統設計、開發、維護等等工作。
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2. 每天的工作流程？
(1) 依照規格書(SPEC)在本機環境完成開發
(2) 過程中需要做單元測試，確保自己開發的部分能夠正常運作
(3) 將程式部署至測試環境，確保功能正常
(4) 製作程式測試報告、製作功能測試案例
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3. 軟體工程師的學歷是大學還是碩博士佔大部分？
以我們部門來說，碩士佔大多數，不過這可能會跟公司徵才的條件有關係。
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4. 軟體工程師需要什麼的能力和證照？
(1)需要至少寫過一種程式語言，因為每種程式語言邏輯都差不多，只差在用法有些許不同，寫過一種會比較好學其他的程式語言。
(2)軟體工程師大多以能力取向，證照僅是面試時加分項目而已。目前許多大專院校也都會參考程式能力為錄取基準，如：成大資工碩士班。
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5. 軟體工程師需要持續進修增強什麼能力？
需要對科技新知有相當的敏銳度，持續精進自我的決心，畢竟科技日新月異，許多技術也是越進展越快，若不跟上腳步很難提升自身能力。
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6. 什麼人適合當軟體工程老師？
若是教學者的角色，我想他必須要能樂於分享、有耐心去解決所有問題，若能化繁為簡，將繁雜的問題使用生活化的例子講解給聽課者聽更適合。
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7. 現在在職場上遇到最大的困難？
目前有一個新系統架構正在導入，許多流程尚未明朗。
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8. 軟體工程師和一般電腦工程師的差別？
電腦工程師是一種比較廣義的說詞，軟體工程是則包含在內。常見的電腦工程師可分為軟體、硬體、韌體工程師，下面還可以再細分。
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🎈民眾的問題
1. 想轉職軟體工程師，建議的先從那種程式語言入門？
要看你想寫前端(Front-end)還是後端(Back-end)的程式
(1)前端比較偏向網頁資料呈現跟頁面操作處理，必學的絕對是HTML及Javascript 。
(2)若是後端程式偏向對資料的處理、對資料庫的儲存等等，可以從C#或是Python學起。
(3)寫APP的話可以從Swift(iOS)及Java(Android)著手
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2. 一般民眾如果想學程式語言，建議從哪種開始學習？
有些線上平台有提供簡易的程式碼練習，可依照簡單的題目練習基礎指令。
例如w3schools就提供了很好的平台可以線上練習。
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3. 現在就讀大學，想問哪幾張證照是職場上一定會用到的？
往國際證照去考吧！例如：SCJP、CCNA等等。
💡💡但千萬不要考微軟的MOS認證。
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4. 軟體工程師是如何升遷的？
一樣有考績制度，按照積分升等。
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5. 在寫程式碰到瓶頸怎麼克服？
若Google大神還是沒辦法找的你要的解決方法，通常會起來走走喝個水吃個零食，再重新思考一次程式邏輯，如果還是卡住可能會尋求同事的協助吧！
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🎈軟體工程師想說的
1.不要再問我3C問題，我的專長是寫程式不是硬體設備。
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2.軟體工程師有不同的專長，不是每個人都會寫APP、網頁、管理資料庫，要問對人啊！
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3. 很多人問我們的問題，我們可能也是先Google才回答你，最好有先找過一輪答案再來問會比較好。
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👩🏻這次的訪者是我十年好友，他是資處背景的，這次他真的很甘心的幫忙寫出很多的資訊，很感謝他❤️我對他真的很瞭解，他在大學的時候，他考了很多的證照，實務有到華航實習、旅行社的網頁設計到現在的軟體工程師，一路上他真的努力，所以希望把他的經驗分享給大家🥰
我覺得很多的資訊都是需要前輩給予，但是知道後一定要做😌因為這樣不用走太多的彎路😊
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python線上練習 在 [心得] 自學AI心得- 看板Python - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
各位前輩好
小弟自從一年前開始在本版和DataScience版出沒
漸漸從完全0程式語言基礎，到可以訓練model
受到版上許多人的指引和建議
以下整理這一年多來使用覺得適合初學者的自學資源：
（網誌版本包含連結：https://x60606.pixnet.net/blog/post/300451728）
※什麼人適合讀這篇文章?
. 具有高中數學程度的人（其實也只要會矩陣和向量就可以了）
. 完全沒有程式語言基礎的人
. 有心想自學AI的人，並用於工作領域的人
. 恰好有3-6個月的空閒時間，希望多學一種語言的人
※學習時間大約要多久？
心無旁鶩的全心學習的話，大約一個月可以上手python程式語言
再大約3-6個月可以操作AI機器學習。
之後依應用領域不同自行挑選工具學習。
※第一階段
初學Python 程式語言
推薦書單：
《精通 Python：運用簡單的套件進行現代運算》Introducing Python
作者：Bill Lubanovic
從安裝下載python 及其相關套件開始教起
用語詼諧幽默，比喻生動有趣
不要被中文標題嚇到了，其實它只是introduce而已。
使用方式：
將內容範例程式碼逐步打過，養成眼到手到的習慣，兩周左右便可撰寫基礎程式碼。
從第一章開始閱讀，練習到第六章即可。
第一個難關：環境建立
初學者最常遇到的困難就是在自己的電腦上安裝編譯軟體，
由於Mac, Windows, Linux各種作業系統安裝方式不盡相同，
時常會遇到書上沒有教的窘境。
因此初學者我推薦上面這本書。
小撇步:
之後如果覺得安裝各種套件很麻煩，可以直接下載Anaconda，
使用Jupyter notebook 撰寫，自動包含所有常用機器學習套件。
※第二階段：
熟練Python並了解各種演算法之間的時間複雜度、空間複雜度差異。
推薦學習資源:
Leetcode 網站題庫
使用方法:
挑選自己有興趣的題目寫，也可以選擇難度為「簡單」的題目練習。
大約寫5-10題即可，1-2周即可完成本階段。
完成題目之後可以到討論區看其他專業工程師如何解決同樣的問題，如何更簡單明瞭、運
算更快速。
用最短的時間在資工系最硬必修──「資料結構」、「演算法設計」初窺門道。
並藉此複習上一階段沒有熟練的指令碼。
第二個難關：忘記學過的指令碼
所以需要靠刷leetcode練習複習。同一個題目能夠看到別人用不一樣的方法解決，知道自
己的不足。
※第三階段：
機器學習基礎知識
學習資源：
網路課程：林軒田教授、李宏毅教授
林軒田教授的課程比較學術生硬，投影片精美，講解詳盡有邏輯，數學成分較多，非常適
合對原理有興趣的你。(基礎課程請按此) (進階課程請按此)
李宏毅教授的課程風趣幽默，上課步調比較隨興輕鬆，適合喜歡結合生活應用的你。(ML
lecture 請按此)
使用方法：
兩位台大教授都有將課程影片上傳至youtube，可以挑選一位從頭到尾看完。
太過於理論或數學推導的部分可以兩倍速帶過。
安排一天3小時，綜合做筆記時間，大約4-6周左右可以掌握AI機器學習所有名詞的意義，
以及數學上的邏輯、生活中的應用。
第三個難關：對機器學習原理感到迷惘或卻步
別擔心！請記得，機器學習是數學家和資料科學家經年累月發展出來的深奧學門，一般人
不需要了解全部的詳細原理，像是您學習開車但是不需要知道所有的機械結構，只要掌握
與操作有關的重點，並知道重要名詞之間的關聯即可，目標是下一階段的實作！
※第四階段
機器學習程式碼操作
書單推薦：Tensorflow + Keras 深度學習人工智慧實務應用
網路資源：AI 百日馬拉松 (不是免費的，一個人報名費約2000元左右)
我自己有報名第二屆，值得推薦的地方是他會每天給你一點程式碼
也會提供教學講義網站和重要資源的連結
學期間有助教隨時解答
不過我自己覺得，對非科班出生的人而言，原理和教學圖解部分太少
有時候中文語句也不是很通順，還有許多改進空間
因此上面三個階段完成的人來看會比較不吃力
未來應用若有很好的資源會再補充！
歡迎提供更多資源建議，謝謝！
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