[請益] 轉職資料工程師

作者: B01201026 (星空螢火蟲)   2022-01-15 23:02:40
背景:
28歲女
112數學系學士畢業
大學成績爛爆
畢業後輾轉當研究助理/中學教職反覆了兩三次
大學修課用過C、R
畢業後當助理用過SAS、Stata、Python
目前想轉往資料工程師方面發展
不知道這樣的背景有沒有機會
或是要如何補洞
謝謝大家
<(_ _)>
作者: Hsins (翔)   2022-01-15 23:03:00
Python 往 PySpark 點, 然後點 Scala
作者: germun (ger)   2022-01-15 23:07:00
112數學 會一些程式 已經比大多數轉職的機會還高了直接回112念2年電資碩 出來就是標準數學轉電資應該隨便找
作者: B01201026 (星空螢火蟲)   2022-01-15 23:09:00
謝謝,目前幫人寫一個背後資料很小的GUI,都用pandas,會好好研究PySpark@g大,我有想唸112統計碩士學位學程或是統計與數據科學所,只是前兩年到今年都還沒搞定……
作者: keyofdejavu (海洋)   2022-01-15 23:12:00
112數學的話給你一條明路,想辦法考個資工碩
作者: alihue (wanda wanda)   2022-01-15 23:13:00
數學轉寫扣的一堆吧 而且競爭力不錯 不要侷限在資料科學而且比文組轉得更容易找到工作
作者: B01201026 (星空螢火蟲)   2022-01-15 23:16:00
因為在學期間主力放在教育學程,所以對數轉資沒有很研究,會想唸上面提到的所是因為考科離數學比較近
作者: germun (ger)   2022-01-15 23:21:00
不知怎麼準備 最省事就多花點時間去報考資工所補習班吧...研究所繼續走數學 出來的職缺跟工程師還是天差地別待遇雖然不見得比較差 但機會太少了 僧多粥少搶更兇
作者: B01201026 (星空螢火蟲)   2022-01-15 23:34:00
data scientist/engineer缺再怎樣也比教職多吧?
作者: MoonCode (MoonCode)   2022-01-15 23:43:00
https://open.spotify.com/episode/1jI1AGswZkndIltLKCJV30?si=x_bYrub5RLuI_XiSNYH-4g&utm_source=copy-link上次無意聽到的分享
作者: arhtur945 (AnthonyBennet)   2022-01-15 23:53:00
去美國念個CS碩士,在美國的碼農,你大學成績再爛,你112數學能畢業,基本上當SWE會需要技能你沒有念不會的,花時間而已要做Data念PhD
作者: Sfly (topos)   2022-01-15 23:55:00
不一定要念資工,很多研究所也都在做AI
作者: arhtur945 (AnthonyBennet)   2022-01-15 23:56:00
相信你應該有很多同學都轉碼農了
作者: gooseduck (theduck)   2022-01-16 00:02:00
大學成績爛爆又沒修過CS必修 美國CS碩成本太高了吧
作者: f496328mm (為什麼會流淚)   2022-01-16 00:04:00
分享一下,我也是數學系,現在是 Data Engineer基本上去找相關職缺,看需要什麼記能,就去補足這樣
作者: arhtur945 (AnthonyBennet)   2022-01-16 00:09:00
美國學校超多,想不想念而已
作者: germun (ger)   2022-01-16 00:27:00
就算是資料科學家也很難逃脫電資的知識背景,純數的不是沒沒有,但大多要除夠資歷甚至是PHD。電資碩不是唯一解,但卻是最省事的一條路
作者: arhtur945 (AnthonyBennet)   2022-01-16 00:30:00
做Data還是PhD保險
作者: pucca978 (pucca978)   2022-01-16 00:35:00
如果願意去資策會 上半年 加上數學系 很快就有
作者: neo5277 (I am an agent of chaos)   2022-01-16 00:40:00
為什麼想轉啊? 版上應該會推去念資工碩但是我是建議先看個教學影片再去資策會聽看看
作者: germun (ger)   2022-01-16 00:42:00
除非你是想走資料分析 那倒是可以繼續往統計走data engineer這個詞現在感覺有點太包山包海了
作者: olycats ( )   2022-01-16 00:45:00
如果要補學位的話 方向建議是資工 不建議往統計唸完再決定要做的事軟工或還是想做資料工程師我自己是統計系畢業的
作者: holebro (穴弟弟)   2022-01-16 00:48:00
112數學聽起來超強
作者: worcdlo (worcdlo)   2022-01-16 01:07:00
認真説別去資策會,你光是秀學歷能找到的面試機會,就已經超過資策會能給的。花半年打一些基礎科目,自學資結演算法,作業系統,(計網,計組),再透過刷題熟練一門程式語言,就能投一些還算有名的軟體公司了。以你的學歷來說,資策會根本反指標,同樣是轉職,你要有信心你的起點真的可以很高。
作者: WilliamLFY   2022-01-16 01:35:00
是data engineer 還是data scientist ,先講清楚
作者: Mutibil (nujabes)   2022-01-16 01:38:00
她就說是資料工程師了啊...
作者: WilliamLFY   2022-01-16 01:40:00
樓上,看到前面幾樓再講data scientist 就會讓人不知道樓主想找的是哪種職缺
作者: Mutibil (nujabes)   2022-01-16 01:41:00
前幾樓再聊ds跟原po有什麼關係... 標題就說是de了....
作者: WilliamLFY   2022-01-16 01:45:00
因為我也很好奇樓主問de的事,但討論好像跑去ds 那邊
作者: Mutibil (nujabes)   2022-01-16 01:48:00
看起來她de ds對哪個有興趣都沒很確定 只是挑de問來評估
作者: germun (ger)   2022-01-16 02:16:00
台灣的話,全能的猴子應該常常需要身兼兩者 lol
作者: azzc1031 (azzc1031)   2022-01-16 02:33:00
112數學的學歷亮出來很有優勢啦直接做side project跟刷leetcode
作者: Saaski (GreedIsGood)   2022-01-16 03:33:00
資料工程師我沒體驗過,但就web仔來說,112騙吃騙喝很好用而且說句政治不正確的,女生也很有優勢所以原po很有優勢,感覺不用去資策會
作者: kiwi946946 (kiwi)   2022-01-16 04:47:00
妳好,我是往AI工程師的路線走,不清楚你這方面,不過我有學長是走這方面的,有興趣私~
作者: drajan (EasoN)   2022-01-16 05:20:00
DE的技能組你隨便學都會 趕快進業界累積經驗跟工具使用熟悉度 不要唸書了
作者: dnabossking (少狂)   2022-01-16 07:48:00
你的競爭對手,很多是四大本科碩,我看他們都很難生存了,其次是非四大但有經驗的人,感覺這種人機會更多,但實際上還是很難生存,如果你以現有的已知條件去競爭,我很難相信你可以生存的很好,講白了你就是畢業很多年的白紙學士,補碩士或許是最快的解方更正,換個方向或目表才是最快的解法
作者: EKman (攻略)   2022-01-16 09:03:00
考台灣研究所是最簡單的一條路,這條路都無法完成你要檢討是不是沒有真正確定自己未來想做甚麼
作者: kenshin528 (成立奧凶帝國!!)   2022-01-16 10:13:00
要做 DE 根本不用念研究所,趕快去業界累積實際專案經驗
作者: westercc (C.C.)   2022-01-16 10:54:00
DE做的是後端和ML,再加一些架構師和devops ,上述職位面試被問的,DE都可能被問,新人面試就先準備刷題和ML知識吧
作者: PRCXi (中華人民共和國主席)   2022-01-16 11:14:00
好奇問個 這是學號直接當ID嗎XD
作者: HyperPoro (交大福士蒼汰)   2022-01-16 11:17:00
112數學的智商 認真學半年~一年 一定可以轉
作者: qrtt1 (有些事,有時候。。。)   2022-01-16 11:19:00
作者: cowbadma5566 (陳拷白)   2022-01-16 11:30:00
研究所
作者: DrTech (竹科管理處網軍研發人員)   2022-01-16 11:33:00
台灣的資料工程師職缺很少,而且變成打雜機會有夠高的。不知道原文對資料工程師的期待是什麼.
作者: olycats ( )   2022-01-16 11:34:00
我就是走了前幾樓說的路:沒唸碩士 沒上課 直接找工作
作者: DrTech (竹科管理處網軍研發人員)   2022-01-16 11:34:00
如果是要做ML,AI的人,也不會往資料工程師發展。是是不是誤會資料工程師,與資料分析師的差別呢?
作者: olycats ( )   2022-01-16 11:36:00
是有聽過有些想做AI ML的人進不去會先做資料工程師但的確 原po舉例的學位跟DE關聯不大 感覺還不太了解
作者: DrTech (竹科管理處網軍研發人員)   2022-01-16 11:38:00
原文之前學的技能,看起來是比較想做資料分析師,或資料科學家吧。希望原文釐清一下。
作者: wachi01 (抓緊妳的手~)   2022-01-16 13:01:00
28還很年輕,建議先補個相關碩士學位發展較好相關有很多職位建議多詢問想清楚要做哪一種。台灣不知道。日本這邊需求很大,待遇也不錯。給你參考
作者: lucier (The Eternal Blue)   2022-01-16 16:02:00
學妹,機率統計技能都點下去,就有機會。
作者: h14753951 (h14753951)   2022-01-16 16:11:00
強者我同學念完台大統計碩士學程後當家教供參
作者: germun (ger)   2022-01-16 19:02:00
全職家教能當得好的話 應該比台灣大多數猴子過得好除非打算出國 不然DE坑慎選 從你的準備來看感覺你應該是比較適合走資料分析建議像樓上幾位說的 先弄清楚這幾個職位差異 都在做些什麼
作者: yuhliu (liuyo)   2022-01-16 19:12:00
看推文跟點過的技能 比較像da 不是de
作者: blr12345 (牛)   2022-01-16 19:32:00
直接投履歷吧,面試就知道缺少的技能了。
作者: OrzOGC (洞八達人.拖哨天王)   2022-01-16 22:15:00
112數學能畢業也不是普通人了吧...
作者: w28103566 (迷途的旅行者)   2022-01-17 01:50:00
數學系會程式112就一堆人要了
作者: GooseLover (凱因哈特利)   2022-01-17 13:27:00
上面說做 Data 要念 Phd 是指 DS 吧,我自己就是 DE根本不用碩士也能慢慢上手,就是一堆 Data pipeline/Spark/ API 而已
作者: CRPKT (crpkt)   2022-01-17 15:28:00
112 數學想要的應該是 DS,不是 DA 也不是 DE 吧但 DS 缺比較少是真的
作者: lukelove (午睡)   2022-01-17 20:35:00
說老實話拉 研究所不讀eecs出來還是被歧視啦 唸一個阿撒噗嚕的不如花兩年啃老刷題打比賽不想挑戰頂尖公司一次到位 leetcode easy 刷一刷112學士就夠找工作了
作者: atpx (秋雨的心情)   2022-01-18 04:19:00
數學系同事看多了. 比其他科系學習CS是有基礎沒錯, 不代表要學的東西就比較少, 一般工程師還是要先以熟悉工具與生態系為主. 這些跟原本學什麼關係不大. 當再深入做到優化議題時, 數學系的基礎才比較有用些.而且工程師工作型態不見得會是你想要的, 先別問行不行, 找家願意收無基礎的公司進去做看看就對了目前你的經歷看起來沒什麼可損失的
作者: maxsho (沉默的熊)   2022-01-18 16:35:00
如果只是想賺大錢還是去補習班教或是當全職家教比較好
作者: x3795566 (恬靜與快樂)   2022-01-19 00:26:00
面試官看到112 女 就已經錄取惹

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