推 CRPKT: 你想問的是 data scientist, analyst 還是 engineer03/13 23:47
目前還沒有想到這麼細的分別耶，想說先決定研究的方向，確定走的方向是否適當
※ 編輯: asususer (39.9.70.128 臺灣), 03/13/2022 23:53:13
※ 編輯: asususer (39.9.70.128 臺灣), 03/13/2022 23:56:06
→ enthos: 看板《DataScience》的文章先看看03/14 00:02
推 acgotaku: 先修課在決定 我念研究所修過ML一堂課後 我就不打算做ML03/14 00:34
你說的挺有道理的，自從大學碰過一次嵌入式後，從此決定走純軟
→ DrTech: 如果想出國工作，你怎麼又繞路去讀在職碩，又沒直接幫助03/14 00:44
在職碩的部分主要希望能有碩士學歷，希望能為未來帶來更多的機會，出國工作的部分只
是有這想法，沒有一定要實踐，目前還是以在台灣發展為前提在規劃
→ DrTech: 資料科學發展性這問題也太大了。跟資工的發展性一樣難回答 03/14 00:47
前輩說的是，我在多做一些功課，把問題範圍在縮小一點
→ DrTech: 。一般人，還沒卡到台灣職場的天花板時，自己就混不下去還03/14 00:47
→ DrTech: 比較有可能。 03/14 00:47
※ 編輯: asususer (36.233.121.9 臺灣), 03/14/2022 01:15:56
→ DarkIllusion: 你可能要先想想出國工作的機會在哪03/14 02:53
推 hsuchengmath: 感覺你先把基本統計學 的大學線上課程看完在決定XDD03/14 07:07
→ hsuchengmath: D03/14 07:07
這是另類的勸退嗎XDD
推 roccqqck: 研究所選這個ok因為可能有沒什麼好選的03/14 08:43
但還是希望研究的領域能銜接上未來的工作，這樣讀起來更有衝勁
推 kimoji: 搞統計03/14 09:53
推 libitum: 問得那麼廣 就代表你根本不知道要問什麼 就需求面來說03/14 11:51
前輩提點的是，我功課沒做足
→ libitum: 不管是frontend/backend都比data related jobs多不少03/14 11:51
※ 編輯: asususer (27.246.225.109 臺灣), 03/14/2022 12:29:20
推 libitum: 可以吐槽的點太多了 標題在問data science 內文已經有 03/14 14:35
→ libitum: 答案了 那幹嘛還問 你最後的問題 不管是backend or full 03/14 14:35
→ libitum: stack一樣都可以達到 不懂你已經決定要做backend 要問？03/14 14:36
→ libitum: 你做backend根本不太可能讓你去做分析 最多就是弄pipelin 03/14 14:36
→ libitum: 什麼都想做 只會四不像 你何不直接去看jd 去找你想要的 03/14 14:37
→ libitum: 工作 就會明白市場的需求來決定自己的目標 大家好給建議03/14 14:38
好的謝謝前輩的提點
推 Freddy122: data analyst, engineer 缺比較多 JD上的技能學校學不 03/14 15:14
→ Freddy122: 到 因為那些不能發paper都要自己摸 有個在職碩士只是03/14 15:14
→ Freddy122: 找這份工作的門檻 技能都湊齊學位也拿到找工作不難 03/14 15:14
謝謝妳願意告訴我這些資訊，很有用，拿學位來達到面試的門檻真的是我讀碩士的一大主
因
推 marksein07: 走資料科學 要先看校名 不然求職很辛苦 03/14 16:08
→ marksein07: 在職就更不用說了03/14 16:09
研究類的好像都是要很頂尖的，我聽說影像辨識那領域也是
※ 編輯: asususer (36.233.121.9 臺灣), 03/15/2022 02:11:52
推 profiles: 有興趣後端，可以從unix network programming 開始 03/16 22:29
推 profiles: 目前有電子書，可以先下載來看看 03/16 22:33
→ profiles: 大致上使用Makefile,Shell script,C/C++ 之類 03/16 22:36