作者:
tyc30827 (DDRRB)
2023-05-19 13:40:22小弟個人經歷大概是這樣
現在27歲
116學113碩，都是資管，大學有去雙主資工但沒修完，大學很混基礎不穩
碩論套模仔有一篇頂刊一作
出社會在台廠純軟當Data engineer目前經歷3年
英文能力大概多益900，敢開口講但會卡
一直想認真提升自己的軟實力
所以偶爾都會看一下前輩們在網路上的心得經歷，看看前輩們是怎麼投資自己的
從萌生想強化自己的念頭到現在卻有種越走越茫然的感覺，不知道是data science的坑太大還是我個人的問題，一直覺得時間不夠，學習越學越心驚越覺得自己怎麼好像很多都缺，像是：
很多開源的data engineering工具要學，Hadoop生態系也只是大概懂
ML/DL的部分因為脫離研究生時期有一段時間，感覺自己離前沿研究的觀念越來越遠，一直想排時間再回去複習李弘毅老師的課程卻都還沒做到，目前是透過問在當ML engineer的大學同學跟進一些發展
統計也是一個想花時間複習但是心有餘而力不足
程式語言本身個人最熟python，學過一年Java，上班多半就python+SQL可以解決大部分問題，但走data沒有好好搞懂Java又很心虛
一直以來都是且戰且走，硬著頭皮去做當下該做的事，好像沒有一個規劃相對明確的道路去走，也不知道自己走的到底是不是正確的路
目前就維持每天刷一題medium努力複習資演
然後有空就聽聽data science英文的podcast
上班邊工作邊補強對工具或infra的了解
心目中的理想工作是data scientist
本身很喜歡AI相關工作，但比起純研究更喜歡應用跟MLOps，所以跟主管提想弄MLOps的部分，所以最近透過MLflow與Airflow去改進之前從0-1搭起來的三個data product，順便看一些開源的MLOps專案或者大神的文章跟GitHub補充新知
大概就是這樣！
不知道各位前輩有沒有什麼好的建議可以分享，或者可以指點我在學習上的盲點，先謝謝各位前輩的解惑！
作者: tanby (tanby) 2023-05-19 14:58:00
你沒有去面試看看嗎 說不定你小看自己了
寫程式要專精本來就要花許多時間，然後要搞懂ML/DL這麼多不同的演算法也要花上許多時間，以原PO年紀來看，本來就無法同時擁有，就先選擇其中一項專精
作者:
holebro (穴弟弟)
2023-05-19 15:33:00學長好久沒來系窩打麻將了
作者:
ppc ( )
2023-05-19 15:54:00推O大 先專精一項 你還超年輕不用緊張
作者:
SuGK (GK)
2023-05-19 16:24:00直接面試就知道
作者: CRPKT (crpkt) 2023-05-19 17:17:00
聽起來還不錯呀另外 data scientist 與 MLOps 不太一樣 (雖然很多人雙棲)
同樓上有個目標比較知道努力的方向是什麼 公司內升遷？跳其他公司？往海外發展？各有不一樣的努力方向
作者:
peter98 (新兵)
2023-05-19 19:05:00換工作最快
作者: keyboard56 (奇伯) 2023-05-19 19:28:00
你都跟老闆提了他讓你做了，你還有啥不滿足？提升能力要先設立目標短中長期、夠明確不要講一個遠大的理想、可以衡量量化的指標好讓你評估有沒有進步、設一個死線例如六個月內要完成什麼，不宜過長容易有拖延症。這樣你知道怎麼提升能力了嗎？
作者:
alihue (wanda wanda)
2023-05-19 21:02:00你大多都以自己為出發點；改先找長期/短期目標理想工作JD，看缺少的部分來檢視自己能力、決定自己的初期職涯路線如何？此外除了一般性的技術職涯外，也可以想想要不要變某領域的知識專家，各有不同的取捨
作者:
CoNsTaR ((const *))
2023-05-19 21:24:00你講的這些都不是軟實力啊如何快速 ramp up 一個專案，談判技巧，快速準確從別人那裡取得有效的資訊，如何省力又有效地帶什麼都不會的新人，如何事半功倍 etc... 這些才是軟實力吧
作者: ashlikewing 2023-05-20 01:48:00
從你的描述好像沒有完整應用過一套系統，有沒有試著找個主題去完成？
作者:
s860134 (s860134)
2023-05-20 14:01:00沒看到哪裡有問題
作者:
holebro (穴弟弟)
2023-05-21 00:38:00好好笑 我記錯了 你是打羽球 不是打麻將
作者:
DrTech (竹科管理處網軍研發人員)
2023-05-21 02:35:00內文完全看不出深度。不要搞得自己什麼都會，什麼都只有半年經驗，根本不吃香。你的用詞都非常模糊，描述都沒描述到關鍵核心，你應該知道data scientist 各公司定義完全不同吧。MLOps 不同背景的人定義完全不同吧。最重要的是，你沒設定目標，當然怎麼學都很虛且沒效率。
作者: superpandal 2023-05-21 18:37:00
自己花時間研究阿 計算機的應用本來就取決於你想做什麼 業界普遍用的也不是什麼很好的技術 學到本質才是真的還有python真的越來越差了... 效能上爛太多了 反正玩自己的你才不會被侷限你的學習途徑有框架 你考慮的改進點也有框架不過以工具使用 更喜歡簡單粗暴的工具 用的爽實現目標又簡單
作者:
j50508 (Rochelle)
2023-05-23 22:35:00借串請教一下樓上的是說python的interpreter實作嗎?還是?預設沒有做調整的話應該都是CPython所以您說的數字類型不是int 是一個struct是指CPython實作?
作者: superpandal 2023-05-24 19:43:00
interpreter吧 詳細情形不太清楚 但很明顯它的實現是低效的 也只是聽說 實際測試真的慢 被一堆其它腳本超過 cpython很明顯就是不同level了 但都是被同級實現超過搞錯 是cpython沒錯以前還沒那麼慢 大概是進微軟後學壞的(誤)
作者: superpandal 2023-05-26 20:08:00
沒興趣 本來不想用 現在更不想用的狀況 只是會測試
作者:
Suleika (Suleika)
2023-05-28 02:12:00問錯問題，你該想想認真去工作，自學一堆真的適合你嗎，你文裡第1跟2段一起看太假，得不到答案