各位軟體版前輩 大家好
小弟背景應用數學系 統計研究所
因為最近找工作
各種考量後想做數據分析
(coding能力普通、用過C++、R、SAS)
結果發現技能需求上 統計:資訊 約 2:8
根本一堆技能點數不足
於是去coursera、codecademy等等地方學java、SQL、python...
hadoop、HDFS、Spark還沒碰
後來在想要不要參加資策會這個班 Big Data資料分析師養成
http://chungli2.iiiedu.org.tw/chungli/index.php/career/bigdata
如果花12萬和半年時間，"了解整個架構"和"獲得就業門檻技能"是否值得
但還是很猶豫以後工作能到多高的程度
想了一下，進去資策會後出來工作，會不會遇到
1.去上班，主管同事很多都CS出身
我沒修過演算法
寫出來的code別人能接受?
就算接受
code效率不好 自己也不能接受 (統計對於程式的效率並沒高要求)
2.對資工本科生來說
如果Machine Learning、Data mining...等等理論相當純熟
就算以後tools日新月異
應該還可以適應良好
畢竟理論基礎是維持全部的關鍵
而非本科系生雖然在養成班習得一技之長
是否有本末倒置的感覺?
綜合1,2兩點
就是程式寫得不好，理論又沒人家懂 = 直接GG
以上是個人的一點臆測
但凡事還是要做壞一點的打算
希望各位前輩能提供一些想法和經驗
謝謝大家!!

數學+統研所，公司會願意栽培吧？有需要去資策會嗎？

資策會不會比你懂

剛好有跟台北big data班的同學聊天過，他也正好統計畢業的。據了解，課程重在使用工具，而統計理論方面著墨較少。不過如果對一些工具不熟悉，譬如hadoop R SQL之類的想加強的話可以考慮。單就想加強big data規劃上的實務可能所學有限。不過中壢班的課程不知道相不相同。個人見解是，能使用工具是快速進入業界的方法。至於高深的規劃自然也不會丟給新人處理，可以把這邊看成是個入門磚。以上純聽同學分享，內容可能有失偏頗，僅供參考。

去上班+1 很多公司在找你這種背景的基本上台北班 課程是抄中壢的 差不了多少其實這個班上的很雜 不如直接去職場專精一塊

先噓偽物本魯跟你的背景幾乎一樣本魯應該跟你當過同學 比你早一點點碰這塊 分享一下看法我是覺得CS技能幾乎必點 你可能可以很快的看完paper但是你要從實際的物體 或資料中抓到你想要的feature或data clean 就會花掉非常多時間 ,這時同事就會過來看你再充三小, 然後發現你寫的code又雜亂無章, 先不管你演算法會不會 就先屌幹你一波然後你就會失去一點點自信, 到開始建模自信可能就又回來一點點, 然後快樂的時光總是過得特別快 也沒甚麼時間多理解這些演算法 , 你就會被要求把這些東西佈署到這些平台上, 這個對Cs來講根本Ez 到想ZZ 但是對我們就是很痛苦因為我沒上過資策會的課不清楚內容,不過我覺得如果可以

-斷-

找到比較技術性的團隊進去打滾個一陣子 應該會比資策會

--再斷--

有效,至少也會比較知道學習方向.我目前為止碰分析(含paper)跟碰技術的時間比大概是2:8

所以樓上是做什麼的呀

但是如果去資策會 或許這個時間可以分布多一點到念paper我是說 自修 v.s. 資策會 的話喇阿自修的風險就是極易迷失方向, 我覺得比個Kaggle/找組真實資料來玩 邊玩邊補CS技能 可能是個不錯的選擇我說的技能必點 應該是是喔早碰晚碰遲早會碰到的意思啊我想理論類的東西可能都需要自己讀吧

= =

我有錢的話來開一家glegoo

你確定進去是學bid data的"演算法"那些數值演算法資策會最好是有比數學系懂頂多就學套件套一套罷了 這樣值得12萬??

以你的背景 我相信邏輯那些不會輸他們

上課確實不會碰到演算法，是以多數人的角度設計課程，所以內容也不會多深，以上

理論去上線上課程 CS技能..好像也是線上課程覺得迷茫可以玩 kaggle..