Видео

這就是台灣為什麼軟體那麼差的原因

很棒，很有帮助，谢谢！

这个角度真的超级重要的🎉感谢分享

這影片在我的稍後觀看躺了兩周以上，沒想到我要的解答就在這裡 超速學習+專案管理+學習目標+python程式學習

分析師斜槓資料工程師，心流真的是工作上最開心也是不可或缺的部分

请问作品集，有什么好的平台来搭建吗？github还是？

很讚

很好的影片, 我也是從半年前轉到數據的職位. 用現實的數據去嘗試解決假想問題學習真的會比較快. 面試的時候也能拿出來當例子

這支影片真的太棒了!最近也在學習數據分析，沒有相關的背景一開始真的覺得超難的，這禮拜學的code下禮拜就忘了!我要開始學習畫學習地圖了!謝謝你的分享!

想問問學習了之後該怎麼生出不同的題目去不停的操練和反覆練習？曾經看到有人說github能找到隨機的題目下載來自己動手試試看

這篇內容很棒，再一次提醒我費曼的技法，以教為學

這篇內容很棒，再一次提醒我費曼的技法

直接學+做學得最快，但真的非常痛苦，非理商的純小白上完kaggle尋找領域的資料後，會完全不知道自己要怎麼假設問題，或者這些數據可以解決哪些問題，此時真的很讚嘆生成式AI，我把欄位拉出來給它看，並擷取一部分資料，請它為我分析可能潛在的問題，或者透過這些欄位可以分析的方向，如此一來落地實做就可以很有明確目標。三分類中對於記住「事實」非常薄弱的我來說，有「概念」後就可以丟給GPT，請它依照此邏輯為你生成需要使用的事實，GPT對小白來說可以減輕很多痛苦QQ

我也喜歡以解決問題為導向的學習方式! 最近會上kaggle上找一些有趣的data來試著分析，進步的速度真的比較快

你上班那么累了，运动也没时间，还学习数据分析，还有时间玩任天堂和ps5😂

Useful information, should share more videos so that we could know more...

很喜欢你的video, 很实在，期待你的video, 我也是才想开始学

真的太同意了

非常實用的分享，我正好就是那個想擺脫原先產業的那一類，然而現在上課的老師卻建議我從過去經歷做結合。實在是想了一段時間。現在可以很確定目標+地圖是我應該要做的規劃了。謝謝你👍

數據分析也是我轉職的一個方向，因應轉職(其實也是受不了車房包裝的體力活)也去花了三個多月學習AI的技術(python、linux、mysql、tableau、docker、mongodb.....)，只可惜後續投遞履歷都石沉大海無聲卡..... (都要求"相關工作經歷"......，這感覺像是未審先判，懲罰轉職者QQ

謝謝分享！每次都收穫很多👏👏

分享的好棒 我也正在轉職 而且是裸辭 理由很簡單 我不想待在內耗型的工作環境 這過程發現DCARD上一堆轉職焦慮的人 然後漸漸意識到自己好像有點怪 哪怕在不找工作都快餓死了 也還是很輕鬆過生活 找工作 計算好自己必要花費總額是多少 快速想好替代方案 看了妳的影片 我終於找到原因 雖然不至於妳以上方法都有用到 但我發現原來自己 不但是個過度自信的人 還是個擅長即時轉換低能量>高能能量的人 不讓低能量在自己身上停超過哪怕5分鐘 一但意識到低能量 遇到困難 挫折 就會封閉自己 盡量不接觸人 (稍微像您提到的 避免碰到低能量的人或朋友) 現代人真的太多不懂怎麼關心人 都是自以為自己在關心人的朋友 然後會習慣性先想人生目標 /近期目標 習慣預先想好最差的結果 做 最壞的打算 接著埋頭做自己專注的事情 其中學習真的超有用 基本 跟做自己的興趣一樣有用 很快就能讓自己回到高能量狀態 學習可以是讀一本好書的某一章節 看YT學習的頻率 講觀念的頻率 講格局的頻道 自己現有技能去完成一個小目標 例如PS 合成一張自己看了都喜歡的圖片 廣告 AI畫個簡單的設計 (但看著很喜歡)

谢谢你的分享，了解到很多

物理轉MLE的路過 AI本質是統計 但通常在實際使用場景有很多都是超出訓練資料範圍的 所以不侷限於ML 對我來說數據分析是一個發現問題癥結點的方法 嚴謹一點會走到因果推論 發現pattern之後解問題才事半功倍 AI終其只是工具 照相機不會取代畫家

想更近一步了解怎麼做第三部，把過去工作經驗量化並生成資料庫的方法，畢竟看完影片，還是沒有實際想法去怎麼完成。

现在在做用户研究的咨询工作，不知道可以从哪里入手转数据分析😢

感謝分享，剛好在了解轉職的相關工作內容~

謝謝你，很棒的影片!!!我受益良多，謝謝妳的真誠

+1訂閱

好奇數據分析師的待遇大約在多少，可以有多少成長的空間呢?

我從服務業>壽險>視覺設計>往前端設計方向，中間也做過14種工作XD

您好，科技島亮點人物期盼能訪問您，請幫忙留意一下信箱，感恩~😉

前年跟踪了Alex The Analyst 的YT 一段时间后报读商业分析😉(不知道会不会太冲动😂)。虽然和数据分析有点不同领域, 但看完Lisa的分享感觉很棒, 很有帮助。大家加油吧。

那個心流描述的好貼切!

魔法師..魔物...奇幻小說動畫看太多了喔

ChatGPT 可以當老師 一堆工程師都在用

不賺錢就會被取代

依我之見，數據分析有兩個面向，一是著重分析方法本身，另一則是著重分析什麼。前者很容易被AI取代，後者則必須具備針對領域的應用。簡言之，數據分析是一種方法而不是一種職業，所謂數據分析師請著手轉行吧！

我也正在转职，真幸运遇到了Lisa分享的视频，谢谢Lisa

為什麼你不開發ai 那你便能躺着領工資 不是ai取代你 是有開發能力的人 把各行各業沒開發能力的人取代掉

後面的PS5是你轉職失敗的原因之一嗎?

謝謝Lisa分享這麼優質的內容,十分有幫助!! 我是藝術大學畢業的學生,之前主修數位作曲,最近在為作品專案十分苦惱~畢竟身為音樂背景實在是跟數據太遠XD 目前有想到做關於spotify用戶相關的數據分析,或是音樂產業消費行為相關。 身為藝術相關背景實的我真的十分擔憂..... 想來這邊拋磚引玉看看

謝謝lisa的開導，最近突然看到你的影片感覺你說的內容很實際，請問你有在1對1tutor如何進入產業的服務嗎？

很不錯的內容。我也已經準備了快兩年了，但就跟你說的一樣沒有太多職業的進展。最近借宿了我在一家3年的公司擔任形象設計，做了一些網頁和包裝設計。但想進入科技產業。你的影片提醒了很多我的盲點。在這裏說聲謝謝。但想問你一下後來你轉職成功了嗎？

去年底我直接 離開當數據科學家和AI演算開發 這一行沒有比較好做 做自己開心的就好 日後AI生成與開發不太需要自己去導函式與演算進一步開發 除非你在G或N等量級的公司 否則人人都可以是開發者和分析者 日後這些就像你用word或Excel一般稀鬆平常 人生選你要的是什 職業不重要 心態才是 不過你的進取精神不錯 Great! 但真的要嚴謹去想更遠點的未來 這絕非開玩笑 參考以下近日案例就知道 ruclips.net/video/FqsvzZd8Dro/видео.html

其實我看完這則影片後，再回頭回想跟查看之前您所發佈的影片，我有點不太確定，您對於“數據分析師在市場上究竟還好不好找工作”的具體想法。我的感覺是似乎數據分析對工作來說是值得投資的技能，但是不見得要成為數據分析師，因為它能用在很多地方。 如果我對於您所說的意見沒有認知錯誤、再加上AI加持的話，那麼數據分析師這個職位可能只會少不會多。而這個結論可能會跟您的第二支影片內容或對觀看者的回覆有點落差。因雖說這個職業可能還是會收轉職者，但在需求不大的情況下，轉職會變得更困難才是。

不會用 AI 的工程師，會被會活用 AI 的人取代。

本來還以為你的回答是"不會取代" 因為我也認同AI會取代，或是取代80~90%的數據分析師 我覺得這份工作還是會存在，但是因為AI可以加速完成這份工作 所以原本一家公司可能會聘用3個數據分析師變成聘一個 更大家的公司本來聘10個變成聘2個就夠了 我對於AI會不會取代美術、美編人員也是同樣感想 畢竟我有付費使用AI生成美術圖，真的很強 一些小公司資本不夠可能直接把美編這職位刪了 中型的公司可能就聘請一位，AI生成後請美編修改一下就能用了，人力大量縮減 這些工作職位以後都非常難找了

免費吃CSV推推Claude，但胡說八道的能力更好了

被封面吸引進來XD