Re: [閒聊] 十萬

作者: LongRanger (孤星)   2019-03-20 01:13:36
43 一下
※ 引述《takomalu (~(╴△╴)~)》之銘言:
: → ken720331: QQ... 03/19 06:18
: 推 henkyu: 對麻對麻 誰說美國也是有窮人的ㄚ 03/19 06:24
: 到處都有低收入的人 窮不窮就不知道了 QQ
: ※ 編輯: takomalu (108.24.104.145), 03/19/2019 07:16:11
: 推 heartlock: 看看那個名單,深深覺得選錯了科系行業QQ 03/19 09:12
: 推 CCLLOW: 覺得慚愧.... 03/19 09:15
: 推 ken720331: 都很慚愧了QQ 03/19 09:20
: 兩位爹爹在慚愧什麼?
: 推 Jenny0725: 我覺得第二個薪水很高讓我很驚訝(?) 03/19 09:28
: 那是業界最新的寵兒啊?
: 推 heartlock: 做大數據的薪水本來就不低了,倒是軟體開發和軟體工程 03/19 09:45
: → heartlock: 佔了2個,軟體相關的真夯 03/19 09:45
來回一下, 太深有專板討論, 記得我大學剛畢業那一年, 當年很流行做一個事情
就是叫做大數據, 還記得我研究所同學在那 mine 很久...網路上一篇文章
http://technews.tw/2017/06/03/big-data-taiwan/
十幾年來兩岸炒作大數據議題,只要是經歷超過 20 年的資深資訊業界人士,一聽到大數
據的說法,往往反射式的回應:這不就是所謂「機器學習」(Machine Learning)或「資
料探勘」(Data Mining)?
其他的不引用了, 記得這個顯學在 201x 年搞到極限, 大家都在那收集資料, 慢慢的走到
後面發現, 搜集資料無用, 重點在分析, 回到你縮的, 薪水本來就不低, 我個人覺得是
誤解, 以台灣來說他一直很低, 國外也這幾年夯起來...還有一個做的苦哈哈的產業
叫做類神經網路, 白話一點叫 AI, 我指導教授論文做這個的, 他跟我說他這個根本沒前途
有空是想回去問問他, 是不是翻身了...
: 本來就夯 這兩個是薪水高又做很爽的吧 XD
: 經理經理經理啊啊啊啊
: ※ 編輯: takomalu (108.24.104.145), 03/19/2019 10:47:30
這理面有一個有趣的....職缺
Enterprise Account Executive, 業務耶...嘩, 果然在那業務都很賺... QQ
值得關注的是 DevOps Engineer, 這個是目前的另一個顯學...
作者: takomalu (~(╴△╴)~)   2019-03-20 01:19:00
那七個是不只薪水超過十萬 還滿意度高的 XD 常見的是薪水高但不爽的
作者: Jenny0725 (Jenny瑄)   2019-03-20 01:19:00
也就是大家以為只是資料蒐集,但是其實價值在於如何精準分析,才讓這個職業薪水這麼高是嗎?會不會有點像是精算師呢?薪水高可是不爽是會爆肝的行業嘛?
作者: takomalu (~(╴△╴)~)   2019-03-20 02:14:00
都有可能啊 像是壓力很大啦 或是會被告啦 XDDDDDD
作者: heartlock (heartlock)   2019-03-20 06:23:00
很多工作都是國外薪水高,台灣薪水低啊QQ
作者: takomalu (~(╴△╴)~)   2019-03-20 06:23:00
那出來啊?離開舒適圈(咦?)
作者: heartlock (heartlock)   2019-03-20 06:30:00
台灣老闆常把人才當耗材用,不是資產,用壞了就換一個章魚丸,我有我很難解決的困難QQQQQQQQ
作者: takomalu (~(╴△╴)~)   2019-03-20 07:55:00
我知道 不能跨越水對吧?
作者: F0r (ㄈㄓ小四)   2019-03-20 08:27:00
在台灣一般人中高薪資大概都要有業績的壓力了不然就是高學歷高專業 很強的工程師走到管理階層而且高薪有高薪的危機,營運狀況不佳可能第一個被辭退
作者: heartlock (heartlock)   2019-03-20 08:35:00
人的問題QQ
作者: takomalu (~(╴△╴)~)   2019-03-20 08:50:00
意思是把人解決了問題就… (被拖走
作者: claymath (輪迴的印記 藏在我眉宇)   2019-03-20 08:50:00
走到管理層 不一定是高薪 科科 嗚嗚嗚
作者: moonwoman (月亮的女兒)   2019-03-20 09:09:00
大數據不夯了哦 0.0? 其實蒐集數據可以用電腦跑 分析不是才是人能夠做好的事嗎 我以為這個領域包括這塊 學術領域也是分析推論最難也最重要那個顯學 感覺好厲害 0.0 各個才能都要很強啊完全同意那個過程最重要 XD 學術訓練也是在培養這個部分 超級燒腦的 分析推理能力需要很好 才能有說服力

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