我也是在之前差不多同時間對資料工程有興趣，那時候想試著自學，是從 Microsoft 那邊的教學開始的，但是我英文底子不是很好，幾乎聽不懂，輾轉之下到了現在的公司，發現內容也需要資料的整理跟分析，然後就看到你的影片了，我想問你就是如果以我的狀況來說是不是最好先把英文處理到能完全理解再開始？google 的 data analytics certificate英文會不會很難啊？（問你會不會不准，哈哈因為你教英文）
學姊好！我目前也是在Monash念書明年要畢業了😂，念的是bachelor of commerce, major 在金融和計量經濟。我也是在學校學的R，然後有做過一些校外專案的經驗，也會一些簡單的python語法。目前在找澳洲的實習時發現大部分金融公司都要求要有PR😅才能申請實習，我也有考慮要往數據分析師前進，想請問學姊當初的實習是學校配合的還是校外投遞的？那針對我目前的情況，建議可以多準備哪些讓留在澳洲就業的機會高一點呢？謝謝學姊！
好喔～ good idea 我之後會做一集分享申請澳洲碩士的過程！ 當初也有考慮美國和加拿大，由於我的目標是留在國外生活（不管是拿PR或是以長期工作簽的方式），評估下來覺得澳洲的投資報酬率最高，能定居的機會最大，再加上生活水平、氣候、社會福利等等都最符合我的需求。英國沒有考慮是覺得口音比較難適應和天氣太冷了。 年紀我倒是覺得還好，不過要考量你是否願意重頭開始累積薪水、經驗、專業這些的，以及你對新技術或工具的適應力，如果你不享受學新的東西，可能會比較吃力。 另外也要看你為什麼想換領域，然後考慮分析這條路是否有機會能給你需要的 - 不管是薪水啊、挑戰、升遷機會、工作滿意度、生活平衡、等等。建議以轉職動機為主軸去規劃你的目標，然後再考慮出國唸書是不是最好的選擇，下一步再考慮國家。
Hi 學姊您好，我目前是Monash Master of Data Science 第一學期結束，也是非本科跨領域過來（雖然之前是念理科會一點python），目前就上完的課覺得可以用上的技能就是python跟SQL，想請問學姊會建議在哪一學期開始實習會比較好呢？（當然我知道不是想找就有）或是先去參加社團？或是並行也ok？ 畢竟課業負擔其實不小 之前是在半導體產業做良率分析工程師，也算是跟數據有點關係，（用統計方法找outliner然後跟製程討論解決方案) 對找實習來說會算是有經驗嗎？謝謝學姊
越早開始越好！Monash 內部有MITI 實習program，我參加過2次，覺得很棒，也知道有同學透過這樣得到正職的工作。社團的話建議參加Monash Data Science Society ，他們會辦講座，也有機會認識到業界的人。我覺得能有越多經驗越好，學業不要太差就好（要重修的那種），這裡的職場比較看重經驗，所以盡量把握機會運用所學的和展現你的溝通能力。有工程背景和統計經驗我覺得是有加分的，你對什麼比較有興趣呢？
说的真好，数据分析师是可以涉足很多行业的人
分享得很詳細
對想瞭解業態跟無背景轉職很有幫助
謝謝
謝謝您的分享，本身念數學後來從事軟體工程師，聽您這樣的鼓勵個人對於轉換到資料科學跟資料分析相關的工作更有信心了！
加油！有軟體工程的經驗轉資料很有利！
你好
請問可以互換Line ,加你為好友嗎？我有數據分析的問題想要向你私下請教，謝謝你ㄛ
你好！我也在布里斯班！很高兴看到你的视频！
哈囉～庭！😊
很謝謝妳的分享，妳的自我介紹很棒👍
我自己也很喜歡數據分析師，跟數據行銷，但是我沒有大學背景，也沒有唸過IT。
我現在正在學Google analyst 不知道我學完後能夠需要有更多證照，這樣我才能轉職成功嗎？
那有觉得这个行业很可能被人工智能替代嘛？抓数据，建模，分析，感觉都是可以机器语言来做，这个行业人工不可替代的部分是哪块呢？
感謝您的分享~~ 開啟了新的視野！
本身是在台灣做資料分析師，想請問如果想往澳洲發展的話從哪開始準備比較適合呢? 技能上 python R sql tableau等等都滿常使用的
你已經有經驗就不用太擔心技術方面的事，建議重心放在溝通（譬如解釋你做的分析及提供建議、了解project 的需求、等等的）和累積產業經驗/挑選想進去的產業。我覺得雖然硬技術重要，但是溝通和理解問題/需求更重要，畢竟sql、python 等等這些工具只是達成目的的方式（how) ，不管你用的是什麼，思路和大方向是一樣的（有點像寫pseudo code，有了邏輯再來實際運用）
希望有幫助！
很赞，很真实！
我也是在之前差不多同時間對資料工程有興趣，那時候想試著自學，是從 Microsoft 那邊的教學開始的，但是我英文底子不是很好，幾乎聽不懂，輾轉之下到了現在的公司，發現內容也需要資料的整理跟分析，然後就看到你的影片了，我想問你就是如果以我的狀況來說是不是最好先把英文處理到能完全理解再開始？google 的 data analytics certificate英文會不會很難啊？（問你會不會不准，哈哈因為你教英文）
我會建議先了解哪部分的英文需要加強，如果是專業術語的話，不要特別去加強英文，而是花時間去理解專業用詞和概念，如果覺得一般用語不太懂的話，可以先提升到一定的程度，再開始上certification 或其他的課。
你現在在公司用的是什麼工具呢？ 其實有實際經驗不一定要拿certification，可以一邊做一邊學，這樣比較能學以致用。如果要上課的話，我會比較建議data governance/management和去了解software development 或dataops 的概念，這些準則和流程在工作上的幫助很大，但是除非公司有成熟的制度和運作方式，不然很難接觸得到。相較之下，軟體很好學，只要多用就會上手
您好，最近開始滿想朝這個職業去做努力的，想請問自學的部分您建議從哪裡起頭，本身是有使用python的經驗但不是資工背景，因此這個專業領域我不太知道如何踏出第一步。另外我想詢問是不是資料結構以及演算法的課程我也要去熟悉，謝謝!
請問什麼情況下會用到scala ?
應該大部分都是R、Python就能解決了吧!?
另外想請教Google資料工程師證照 以您求職面試的經驗，這張用處大嗎?
學姊好！我目前也是在Monash念書明年要畢業了😂，念的是bachelor of commerce, major 在金融和計量經濟。我也是在學校學的R，然後有做過一些校外專案的經驗，也會一些簡單的python語法。目前在找澳洲的實習時發現大部分金融公司都要求要有PR😅才能申請實習，我也有考慮要往數據分析師前進，想請問學姊當初的實習是學校配合的還是校外投遞的？那針對我目前的情況，建議可以多準備哪些讓留在澳洲就業的機會高一點呢？謝謝學姊！
你好👋🏾 金融公司通常都要求有身分，不過我也有朋友拿485簽證進去4大銀行工作，所以還是有可能的。
實習的話我是做學校的MITI program，你還有時間做IBL嗎？IBL 之後轉正職的機會蠻大的。 另外可以多參加課外活動，GCG 或180 consulting 都不錯，社團也是個加分的項目，然後儘量找和你專業有關的part time job 。基本上在校期間有工作經驗和課外活動，畢業找工作會比較容易。另外練習面試技巧和用學校的resume 服務改resume，這些是拿到offer 的前置作業。
行業或工作內容要看你留在澳洲的主要priority是什麼，如果想拿PR 要考慮的點很多 - 職業評估、公司是否擔保、去別的州工作等等，如果priority是海外工作經驗的話我覺得路比較廣。graduate program （很多也會要求PR 或citizen）也是個進入職場的好方式，不過deadline 要抓好因為每家公司的流程都不同
@@tingshoe2681 非常謝謝學姊的建議! 我目前是year 2離畢業還有3個學期，在台灣我有做過會計實習，我會再去研究您說的IBL，新學期我有報名參加學校的社團叫FMAA。最希望是能有PR並留在澳洲工作，不過目前的難度下確實很困難，所以先以找到工作優先哈哈。在澳洲滿難遇到台灣人的，請問學姊方便留聯繫方式嗎? 如果方便的話再麻煩您將聯繫方式寄到我的email : 8809231@gmail.com，我會再去加您的social media，謝謝您!
hello! 抱歉我最近搬家，所以我可能要到週末或下週才有時間回。不過我一定會回你的！
目標是PR的話，找工作要考慮是不是符合職業鑑定的需求，commerce 應該是VETASSESS，聽說他們要求蠻嚴格的，我剛剛email你了～
Hello Ting,
謝謝妳的分享！很喜歡你的口條！
我是在德國的碩士準畢業生，最近也是在找工作。
想請問我目前的學業和興趣是以UX為主，主要想找UX Researcher or Analyst 的職位，想請教你你會建議我要學習數據分析這塊嗎？我對數字和quantitative data很不在行😭
恭喜你快畢業了！
為什麼你覺得要學數據分析呢？
以實際的角度而言，你已經投資時間和精力在UX 上，我覺得現階段可以先試著回收報酬，同時也了解工作上什麼對你而言最重要，有了一些經驗之後再考慮是否branch out
不過如果你想找的UX 工作需要資料能力，可以試著找願意栽培新人的公司，這樣你不需要自己學，而是可以從工作上學到新技能，這條路走不通的話，也許再考慮自己進修
我不知道歐洲的ux市場如何，但是我有朋友在澳洲轉職ux designer，他的工作偏向front end dev（用react, adobe xd 等等的）發展的空間很大，或許也可以看看ux designer 的職位
good luck💪🏽💪🏽
Hi Ting 感謝您的分享！我現在也打算無背景專職資料分析這一塊。請問您在丟申請階段有遇到被詢問programming這一塊的問題嗎？ 您在畢業之後求職，擁有BA學歷，有遇到什麼困難嗎？ 謝謝🙏
加油💪🏽 目前2份工作都只有問Programming 的概念，不過我面試過好幾個都要求要做programming的測驗，一般都不會太難（不過還是要看公司）。至於求職上的困難，我自己的經驗是第一個工作很難知道自己喜歡什麼和想做什麼，開始工作了才會發現，如果工作給你的機會和你想學或做的事情不一樣，我覺得換工作不容易，尤其如果想換技術性更高的。另外想找福利好、薪水高、有work life balance 、又有趣的工作蠻難的，這樣的公司和職位很少
Hi Ting, 沒有什麼coding 經驗 也能轉 data analyst 嗎? Would you mind share some learning experience please?
👏👏👏💐💐💐🙂
非常謝謝你的分享！！非常精彩
謝謝 :) 之後還會有新的影片噢
@@tingshoe2681 加油～～
澳洲文科可以转数据分析吗？不需要本科是相关的吗
你好，我最近在准备考明年的master of business analytics/ data science. 请问可以和你了解下australia monash的学费和基本生活费吗？
謝謝分享
台灣35歲非本科系 英文也不好 想轉這領域 還有機會嗎？ 有推薦補習班嗎
可以考慮先在台灣轉職，然後再往國外發展。這樣能先專心培養分析能力。我不太清楚有哪些補習班耶，也許可以看看在職班
谢谢分享，想问说，完全没有相关背景的你在学python, R的时候会很困难吗？对于数学的程度要求会很高吗？
我自己覺得學Python和R 蠻容易的，因為programming 較求邏輯性和推理，類似玩拼圖或策略遊戲，有很多不同的方式可以達成目的，同一個問題每個人解決的方法可能都不一樣。programming數學要求不高，我數學也不好啊 😂 抽象的高等數學我要花比較多時間理解。看你的想應用在什麼方面上，如果是machine learning 和運算式（軟體工程那類的），數學的要求比較高，但不需要自己想新的方程式或運算式，只要能理解現有的並能適時運用就好了。
不過這是我自己的經驗而已，希望有回答到你的問題～
@@tingshoe2681 谢谢你的回复！很详细～～
感謝分享～～
請問之後可以分享申請澳洲碩士學程的過程嗎？ 今年已經快30了 有在思考轉職和出國念資料科學相關的碩士學程
不知道當初您評估的時候, 有考慮其他國家嗎？ 年紀部分您認為會是一個考量點嗎？ 感謝你的分享～～
好喔～ good idea 我之後會做一集分享申請澳洲碩士的過程！
當初也有考慮美國和加拿大，由於我的目標是留在國外生活（不管是拿PR或是以長期工作簽的方式），評估下來覺得澳洲的投資報酬率最高，能定居的機會最大，再加上生活水平、氣候、社會福利等等都最符合我的需求。英國沒有考慮是覺得口音比較難適應和天氣太冷了。
年紀我倒是覺得還好，不過要考量你是否願意重頭開始累積薪水、經驗、專業這些的，以及你對新技術或工具的適應力，如果你不享受學新的東西，可能會比較吃力。
另外也要看你為什麼想換領域，然後考慮分析這條路是否有機會能給你需要的 - 不管是薪水啊、挑戰、升遷機會、工作滿意度、生活平衡、等等。建議以轉職動機為主軸去規劃你的目標，然後再考慮出國唸書是不是最好的選擇，下一步再考慮國家。
您好，我也是非相關背景想轉攻AI類的上班族；請問在澳洲ACS認證過的課程對於想留下來工作的影響很大嗎？有些科系在預定要去的學校是新科系，目前仍在ACS審核中⋯不確定選擇學校是否要以ACS作為參考依據？在選擇澳洲的IT系所有什麼必要考量的點，謝謝。
ACS 對工作沒什麼影響耶，這裡公司不在意是否有ACS 認證，ACS 影響的應該是skill assessment （技術簽證需要的文件之一），不過倒是要看是否是CRICOS 的課程，這樣才能申請畢業後的短期工作簽證485。
至於選系所的必要考量，大致上
1. 科目和學程結構 （是否符合你想學的和所需要的）
2. 課程用的technology （通常沒辦法跟上業界的腳步，不過如果能接觸到幾樣業界常用的，就不需要自己額外花時間學）
3. 學術傾向或實作傾向
4. 地點（這和工作機會比較有關）
5. 學校有提供什麼樣的實習機會給IT 學生
6. 獎學金
如果你的目標是留下來工作，建議找提供實習或偏實作的學校，這樣對就業比較有幫助
希望有幫助到你～
想问如果我对编程有兴趣，这是个好的职业方向吗 (本身对商业没概念，也应该没什么兴趣)？本身机械，学过用编程做游戏，玩过深度学习。。不懂该读robotic AI还是data science...
強烈建議走data engineering或robotics/自動化。如果對AI 有興趣，再去專攻machine learning 當ML engineer。至於是不是該讀書要看你的職涯規劃，data engineer 其實電腦工程和data warehouse成分多 （data pipelines, distributed computing, data modelling, API, Docker/Kubrnetes….) ，上網學比唸書好，因為你可以根據興趣和強弱項自己決定要學什麼。
您好，最近想申請澳洲的碩士，目前就讀台灣私大的管理碩士，稍微有學習到r ,python 等，自己之前是有用到spss等，但在猶豫若要去澳洲未來想找資料分析師建議會念 Information technology 或data science 或business analytics 呢？感謝🙏
我個人覺得business analytics 和 data science 差不多，Information technology 則是比較廣但可能有機會專攻資料分析，會建議多了解：
1. 學程內容 - 每個學校的課程、重點和結構不一樣，另外看必修和選修是什麼，還有去了解是否有實習或實作的課程（有的可能只寫論文）
2. 你需要的基礎和未來發展性 - information technology 一般接觸到的知識比較廣也比較重programming，這有利有弊，譬如可以花比較多時間學如何寫好的演算法或是資料庫的概念，不過可能資料專業的課程相對比較少，但是也許開始工作之後反而用到比較多IT/ computer science 的概念。另一方面可以考慮你所需要的技能，聽起來你會基本的programming，那也許你需要的只有visualisation和統計，假設這些是你非常想在學校學，那接下來可以只看有開設相關課程的學校，又或者如果你覺得這些你能自學，有其他的地方你想從學校中得到，那可以依你的需求做決定
3. 必要的（must have) 和希望有的 (wish list) - 寫下你的must have 還有wish list， 然後看哪個學程/學校最符合你的需求，我自己的must have 是學校學程要有實作，這個條件就刪了一些學程。
4. 如果你選擇information technology 要先看學校是否能讓你選修資料相關的科目，Monash 我那時候唸的時候可以，但是不曉得現在規定有沒有變
希望有幫助☺️
Ting 你好，我之前也是平民设计师，但做了2年就没做了，现在32了想转数据分析师，请问你申请的澳洲2年这个master除了雅思不要求本科相关学校背景吗？然后现在转求职年纪上会不会有限制呢？期待你的回复，谢谢你
也想知道
不好意思 請問在台灣數據分析師的前景如何? 如果想從資工系跨過去數據分析該怎麼做比較好 例如自學做project出來 還是要找相關的研究所
台灣我不太清楚耶sorry，不過我覺得資工的背景很有利。如果你有時間也能自律，可以自己學，如果覺得研究所比較適合你的學習方式，加上有財力可以唸書/或半工半讀，可以考慮研究所
我是網站後端工程師，目前也學習python想轉向資料工程師，想請問Ting shoe資料分析或資料工程平常的工作內容大概是怎樣的呢?
可以參考我另一個影片，這個有提到工作內容和解釋細節 ruclips.net/video/vs9KuuDPaIc/видео.html
我個人看法是-
工作內容會因為公司使用的工具和需求有所差異，公司規模、架構和資料文化的成熟度也會影響做的事情。大致上我知道的是幾種模式
- 只做資料分析或資料工程：規模大一點的公司有需要和人力可以這麼做，通常分析分析就是做分析和dashboard，較少修改或管理資料庫及數據流。資料工程則是負責建立和優化數據流，工作型態類似程式開發不過是以資料為中心，實際上用的工具和做的事情要看資料的型態和use case （譬如batch，real time，文字，圖像，大數據等等）
- 資料分析和資料工程都做：通常是規模小一點或是資料成熟度較低的公司，有分析的需求但是沒有後端的架構來提供資料，所以才會需要自己建立數據流，工作會包含做dashboard 和分析，不過比例要視公司和團隊需求
希望有解答到你的問題～
想問老師 轉職的年紀是幾歲呢 我現在27歲不知道來不來得及
ting非常谢谢你，我也在布里斯班，好巧啊，请问如果想零基础开始的话，念tafe的diploma可以吗
不會～ 布里斯本終於出太陽了! Tafe 有提供相關的課程嗎？我覺得統整你想走的方向（data engineering, ML, business intelligence, visualisation development, etc) 、願意花多少錢或時間，未來的規劃能幫你評估唸Tafe 是否是個好選擇
我個人的想法是 - 學校教的幾乎網路上都有，所以唸書的目的是利用學校的資源及人脈，讓自己在畢業前就有競爭力。儘量找有提供placement 或是有產業合作的學校，這樣還在讀書的時候就有工作經驗，對往後就業有利
實際上唸的東西看你的興趣和強項 - 如果我自己重來一次，我會唸computer science 或software engineering, 因為data 的東西網路上很好學, 學CS紮實基礎功，未來的路比較廣，想轉software engineering 也可以
如果你有財力和時間能全職唸書，我覺得唸書是個選擇。如果你已經有工作了，可能可以考慮自己上網學，或是找短期的課程，建立portfolio。
不過這些都是我個人的看法，參考就好～ 建議要依你自己的目標和現況去決定！
我和你一样，我是平面设计&ux，在新西兰，想转到data analyst
走UX 也不錯啊，我認識的 ux designer 都覺得這條路發展性很好。為什麼想轉呢？
學姊好～我明年要去布里斯本讀行銷碩士，想請問一下由於我是只有一年的program這樣感覺沒辦法留在當地找工作，不知道有沒有什麼方法是可以繼續留在當地工作的！
不能留下來是因為沒辦法申請485嗎？你有行銷相關經驗嗎？如果有的話482 有可能，不過只有一年的時間蠻緊的。有考慮讀2年的課程嗎？行銷在這裡不太好找工作耶
Hi 學姊您好，我目前是Monash Master of Data Science 第一學期結束，也是非本科跨領域過來（雖然之前是念理科會一點python），目前就上完的課覺得可以用上的技能就是python跟SQL，想請問學姊會建議在哪一學期開始實習會比較好呢？（當然我知道不是想找就有）或是先去參加社團？或是並行也ok？ 畢竟課業負擔其實不小
之前是在半導體產業做良率分析工程師，也算是跟數據有點關係，（用統計方法找outliner然後跟製程討論解決方案) 對找實習來說會算是有經驗嗎？謝謝學姊
越早開始越好！Monash 內部有MITI 實習program，我參加過2次，覺得很棒，也知道有同學透過這樣得到正職的工作。社團的話建議參加Monash Data Science Society ，他們會辦講座，也有機會認識到業界的人。我覺得能有越多經驗越好，學業不要太差就好（要重修的那種），這裡的職場比較看重經驗，所以盡量把握機會運用所學的和展現你的溝通能力。有工程背景和統計經驗我覺得是有加分的，你對什麼比較有興趣呢？
40歲想跨入這個行業，年紀會是一個攔阻嗎？
我覺得不會。不過要考量你是否願意重頭開始累積薪水、經驗、專業這些的，以及你對新技術或工具的適應力，如果你不享受學新的東西，可能會比較吃力。
另外也要看你為什麼想換領域，然後考慮分析這條路是否有機會能給你需要的 - 不管是薪水啊、挑戰、升遷機會、工作滿意度、生活平衡、等等
很感谢Ting的分享，这一楼也刚好问到了我想问的问题，感谢你们两个。
超级可爱
請問澳洲工作會比較喜歡在當地念書的人才嗎?
不一定耶，我覺得只要有符合他們的要求（譬如要有學士或碩士）就可以。個人經驗覺得他們比較重視工作經驗
請問有推薦的數據分析師營隊或實習能分享的嗎!
營隊 - 我聽說general assembly 品質蠻不錯的，他們和業界有合作所以求職應該會比較容易。 另外像le wagon 和coder academy 雖然是主打軟體工程，他們也有一些資料分析的課程或資源。我沒認識有參加過的人，所以不知道實際上參加營隊的效益如何
實習 - 去大公司的實習應該都能學到東西 （或學到自己不喜歡什麼）- 金融業 4大銀行，顧問業的4大，科技公司 Atlassin, AWS, MYOB、工程和油礦有BHP, Hatch、零售業Coles 等等。即使是在小公司或是在學校做研究，我覺得都會對未來有加分。如果大學有提供產業合作的短期projects ，也是個不錯的選擇
您是幾歲轉職的
台灣有推薦的data science學程可以念嗎
資管系都是
你好 請問從事數據分析合適的電腦是比較推薦Mac還是windows 系列呢？謝謝妳的分享
都可以耶，看個人習慣及公司使用的是什麼。有些特定軟體只有支援一個系統（power bi 只有windows），有些是在其中一個會跑得比較順（oracle 有些軟體在mac上比較卡）。就開發環境而已，我覺得mac 方便，通常安裝程式或工具比windows容易。不過如果用的東西都在雲端上（譬如用AWS 的sagemaker 做機器學習或是在gcp bigquery 上寫SQL），那其實真的沒什麼差異，如果是用local machine 來運算的話，就要看硬體配置，很難說哪一個比較好。
我自己是用mac的筆電但上班用windows的， 覺得2個差不多，只是有時候會用錯快捷鍵 😂
@@tingshoe2681 謝謝妳這麼詳細的分享，已訂閱😄。 我也正朝著這個目標前進，希望還有機會可以跟妳請教：）期待之後新的影片喔！
高中学历，自学行吗?
9:29
開始有點聽不太懂
自己做專案
放上104履歷的意思嗎
哈囉 我一次回覆你所有的問題
1. 台灣有推薦的data science學程可以念嗎？
這個我不清楚，因為我在台灣沒有接觸資料這塊，我在facebook 上有看過大鼻觀點-統計與資料科學的文章，看起來還不錯，可以參考
2. 您是幾歲轉職的
29 畢業和開始工作
3.自己做專案，放上104履歷的意思嗎
建議把你自己做的專案放GitHub，再把網址加在履歷上
@@tingshoe2681 謝謝您，另外，以數據分析(DA)工作而言
1. 工具的學習:Matplotlib、Numpy、Pandas、R的dplyr、ggplot2為止就夠用了嗎? 太複雜的機器學習演算法需要學嗎
2.目前想讀在職專班，有兩個選擇，選擇一是資工所找資料科學的教授，畢業title是資工碩士，課程比較硬，有資料結構的必修；選擇二是人工科學與資料科學學程，課程偏重統計方法、python實戰，畢業後是資訊碩士；該選哪個路比較寬廣呢? 自己大學是生物統計背景
除了你提到的那幾個package ，強烈建議把regex 弄熟( python 是re ，R 好像有stringr 或其他的）不過regex 的概念基本上都一樣， R的tidyverse 聽說在清理資料上也蠻好用的。 機器學習的演算法我覺得除非你要走ML engineer 、資料科學家或學術研究，有基本的統計概念就很夠了，知道如何應用比較實用，了解什麼情況下適合哪種algorithm 、每個演算法的假設是什麼、以及怎麼解讀結果。python 和R 都有package （scikit learn, h2o, tensorflow…) 可以直接套演算法，所以不太需要自己寫。
我會建議走資工因為路比較廣，當然不是絕對，但是我個人經驗而言資工可以走data engineer, cloud engineer, ETL developer 等等，就算你之後不想做資料這塊，能較容易轉到software engineer 或development。另外如果你走資料分析，有software engineering/development 的底有優勢，因為你能將程序自動化、知道怎麼寫好的code、重點是有能力可以建data pipelines ，當然不是每個工作或公司都能讓你用到所有你所學的，但是如果機會來了，你有辦法去把握。在國外data engineer 薪資和薪資天花板都比較高，職涯也比較長一些，長的意思是走技術這塊你還是有機會晉升，至於分析師大部分都只能走到管理才有辦法加薪。不曉得遠端工作對你而言重不重要，但engineering 比較容易找到遠端的機會，我自己覺得在家工作帶給我的生活品質是錢換不來的。
另外一個選擇是可以專攻生物這個領域，不知道你有沒有業界經驗或想不想繼續待，但是有專業領域的知識又有資料分析的技術，當資料分析師是蠻吃香的。
如果重新選一次的話，我會唸資工，然後選data engineering。以上都只是我個人的看法，還是要看你的興趣和優勢（統計和模組 vs. 建data piplines 和寫code vs. 提供商業上的分析來協助公司做決策），還有你想走技術還是管理、對薪資、生活品質、升遷機會的要求是什麼
希望有幫助😊
@@tingshoe2681 謝謝您
在這裡請教一個雞生蛋，蛋生雞的問題
我覺得很多package我都有概念
但很多東西是要實做才會碰到瓶頸的
我自己本身不是資工資訊背景
在頭104的分析職缺該怎麼說服老闆有這些能力呢
像是附上甚麼證明之類的嗎?
好問題，我也這樣覺得哈哈，但是我認為這算是資料或資工的nature，並不是因為技術不夠，而是不容易準確預測到整體的狀況或可能的難處
譬如用python 寫script 來清理數字 （不要逗號、$、還有其他的符號），概念上用regex 能解決，但是在應用上要根據資料的結構去設計regex，可能不同系統匯出的結構和pattern不一樣，也有可能某個系統給的結構不固定，變成要測試很多次才能找到解決辦法。也可能在實作中你發現其他的function 或package 更適合這個問題。
我個人的想法是，不可能去學完並精通所有的工具和package，因為這個領域變動快，tools、frameworks、甚至程式語言推陳出新，好比說幾年前hadoop 很紅，但是現在很少看到公司在用了，現在熱門的東西可能1、2年馬上就被汰換掉了。只要你知道如何有系統的解決問題，有好的邏輯性，懂幾個基本的程式語言和軟體，並了解技術上的概念（概念不會被工具拘束），然後有快速的學習能力，那就沒問題了，好的公司和主管會了解這一點。不過職缺如果開的是資深的分析師，通常會要求應徵者有實際經驗或專精幾個工具、平台，然後對專業領域有一定的知識。
如果說要附上什麼證明，可以考個證照或是自己做project，或許可以簡述你遇到什麼困難，然後怎麼發現和解決問題的，用這些去證明你的學習能力和技術。另外可以去了解agile methodologies，多數業界都會用agile做專案管理，所有如果你將這個用在你自己的project 上，會有幫助。
說真的如果職缺上要求很多（不合理），公司又說除非你全部都會不然進不到面試那關等等的，那可以不要考慮了。
你好
請問可以互換Line ,加你為好友嗎？我有數據分析的問題想要向你私下請教，謝謝你ㄛ
hello，我很少用Line 不過可以email 我噢
tinghsuanhsu@gmail.com
没有理科背景到女生转为数据分析师就是一个巨坑。因为根本不适合。