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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... -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 1.162.69.157 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/MenTalk/M.1553015619.A.CF7.html
takomalu: 那七個是不只薪水超過十萬 還滿意度高的 XD 常見的是薪 03/20 01:19
takomalu: 水高但不爽的 03/20 01:19
Jenny0725: 也就是大家以為只是資料蒐集,但是其實價值在於如何精 03/20 01:19
Jenny0725: 準分析,才讓這個職業薪水這麼高是嗎?會不會有點像是 03/20 01:19
Jenny0725: 精算師呢? 03/20 01:19
Jenny0725: 薪水高可是不爽是會爆肝的行業嘛? 03/20 01:20
takomalu: 都有可能啊 像是壓力很大啦 或是會被告啦 XDDDDDD 03/20 02:14
heartlock: 很多工作都是國外薪水高,台灣薪水低啊QQ 03/20 06:23
takomalu: 那出來啊?離開舒適圈(咦?) 03/20 06:23
heartlock: 台灣老闆常把人才當耗材用,不是資產,用壞了就換一個 03/20 06:30
heartlock: 章魚丸,我有我很難解決的困難QQQQQQQQ 03/20 06:32
takomalu: 我知道 不能跨越水對吧? 03/20 07:55
F0r: 在台灣一般人中高薪資大概都要有業績的壓力了 03/20 08:27
F0r: 不然就是高學歷高專業 很強的工程師走到管理階層 03/20 08:28
F0r: 而且高薪有高薪的危機,營運狀況不佳可能第一個被辭退 03/20 08:29
heartlock: 人的問題QQ 03/20 08:35
takomalu: 意思是把人解決了問題就… (被拖走 03/20 08:50
claymath: 走到管理層 不一定是高薪 科科 嗚嗚嗚 03/20 08:50
這句到是真的 只要給錢就好 這幾年心態已經平衡了 反正要你走就走 不過我同事對於我敢跟老闆吵 (還外國人) 覺得不可思議就是....(肉蛋長大前 我應該不會吵到離職 最多孬孬的道歉 寫悔過書) ※ 編輯: LongRanger (1.162.69.157), 03/20/2019 09:09:40
moonwoman: 大數據不夯了哦 0.0? 其實蒐集數據可以用電腦跑 分析 03/20 09:09
moonwoman: 不是才是人能夠做好的事嗎 我以為這個領域包括這塊 學 03/20 09:09
moonwoman: 術領域也是分析推論最難也最重要 03/20 09:09
從 Data 轉成 information 的過程才最重要, 不然也只是個裝滿垃圾的垃圾桶 ※ 編輯: LongRanger (1.162.69.157), 03/20/2019 09:10:23
moonwoman: 那個顯學 感覺好厲害 0.0 各個才能都要很強啊 03/20 09:12
moonwoman: 完全同意那個過程最重要 XD 學術訓練也是在培養這個部 03/20 09:14
moonwoman: 分 超級燒腦的 分析推理能力需要很好 才能有說服力 03/20 09:14