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作者Xuan1450 (Eden63773770)
看板Soft_Job
標題[請益] 碩二 分析 還可以準備什麼
時間Tue Sep 3 09:51:09 2024
不確定在這裡問合不合適，前輩輕鞭。 本身112大學農，修習統計學程（農院）與健康大數據學程（醫學院）。 多變數、線性代數、高統等理論都有學。其他還有試驗設計、空間分析…等 學士的時候參加實驗室有分析一篇植物相關的，有發paper但我不是一作。 碩士也是在做分析，是在生科院底下做人類醫學資料分析。 目前碩二，主力是R和，python 和SAS也會。 即將找工作，想做資料分析相關（這樣說可能太籠統？）上網查詢好像大多使用PowerBi和S QL。 一個比較特別但可能也沒有加分的經驗是，在大四到碩一這時間有在一家國貿小公司實習， 公司非常的小，但有接觸一些國際客戶，還因此去了中國、印度、義大利出差學習。 看了版上兩天覺得自己是不是要涼掉了...其實做了分析蠻久的，大二就加了實驗室...但感 覺學系名稱、各種不足... 想在這一年努力補齊自己的不足，還有應該朝什麼方向前進！ ---- Sent from BePTT on my Google Pixel 7 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 1.169.184.219 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1725328271.A.766.html
→ SkankHunt42: 微積分跟現代機率強的話 可以考慮去高頻09/03 10:02
※ 編輯: Xuan1450 (1.169.184.219 臺灣), 09/03/2024 10:08:26
→ TSMCfabXX: 數學系 統計系 資工系 都可以去高頻09/03 10:25
→ TSMCfabXX: 並不建議跨過去09/03 10:27
→ TSMCfabXX: 大四到碩一的實習經驗反而是公司面試者可能比較想看的09/03 10:28
推 Chricey: 瑪卡功效女性 09/03 16:54
→ TSMCfabXX: 可以把該段經歷以 STAR 原則寫大一點09/03 10:29
→ TSMCfabXX: 尤其是國際客戶的對應經驗09/03 10:29
→ TSMCfabXX: 再來就是依照不同職缺去客製自己的履歷09/03 10:31
推 Kroner: 魚油 09/03 17:08
→ TSMCfabXX: (Business Analyst vs. Data Analyst)09/03 10:31
→ TSMCfabXX: 以上是 2022 年以前的基本功,09/03 10:33
→ TSMCfabXX: 2022 之後履歷請加入自己會 AI09/03 10:33
推 Chricey: d3是什麼 09/03 17:18
推 j0958322080: 高頻還要寫 C++，只會 python/R 別人不會理你09/03 12:01
→ SkankHunt42: 看公司分工，研究員寫python/R當prototype讓C++工程09/03 12:10
→ SkankHunt42: 師port或最佳化大有人在09/03 12:10
推 Kroner: 葉黃素 09/03 17:29
→ SkankHunt42: 有些人大概以為高頻的knowhow只有C++09/03 12:10
→ recorriendo: 重點放在你的能力在公司業務上能帶來什麼貢獻09/03 12:44
→ recorriendo: 絕大多數資料分析工作用到的統計都不需太高深的09/03 12:46
推 Kroner: 益生菌推薦 09/03 17:31
→ recorriendo: 給你一大堆資料 你怎麼有效率從中發現/解決商業問題09/03 12:51
→ recorriendo: 這個才是價值所在09/03 12:51
→ recorriendo: 你提的這些 如果上課不是用混的 硬實力絕對夠了 頂09/03 12:56
推 Kroner: 益生菌推薦 09/03 17:34
→ recorriendo: 多coding可以再專門加強一點 然而軟實力才是真正重09/03 12:56
→ recorriendo: 要的09/03 12:56
推 NTHUlagka: 好強 修的課種類好多也很實用 還有實習經驗 這就是強09/03 14:57
推 Kroner: 甘露糖 09/03 17:46
→ NTHUlagka: 者嗎QQ反觀09/03 14:57
噓 hegemon: 一樓不要搞笑好嗎...高頻的很挑學歷跟在校成績09/03 15:43
→ DrTech: 建議先網路查一下，BI，data engineering，data scientist09/03 15:46
推 Chricey: 馬卡功效 09/03 17:46
→ DrTech: ，這些名詞的差異吧。感覺你的所學都勾不上這些，然後就突09/03 15:46
→ DrTech: 然跳到軟體工作版問了。09/03 15:46
→ DrTech: 看錯版當然涼涼。09/03 15:46
推 Chricey: 甘露糖 09/03 18:48
→ DrTech: 商學院，也一堆學過R和，python 和SAS，這些人也未必要直09/03 15:49
→ DrTech: 接跳到程式設計，data engineering，data scientist。09/03 15:49
→ DrTech: 商學院一堆跟你一樣專業的，都是去做，Business Analyst，09/03 15:52
推 Kroner: 蔓越莓功效 09/03 18:48
→ DrTech: Data Analyst跟此版無關了。09/03 15:52
→ TSMCfabXX: 有沒有關是老闆決定的09/03 16:49
→ TSMCfabXX: 今天老闆跟你說 AI 可以幫忙寫程式09/03 16:52
推 Kroner: gaba 09/03 18:50
→ TSMCfabXX: low code 甚至 no code 好像都可以做欸09/03 16:54
→ TSMCfabXX: 當老闆有一些想法, 你就跟他說「我在 PTT09/03 16:54
→ TSMCfabXX: 上看到 DrTech 說 Analyst 跟寫程式無關」09/03 16:54
推 Kroner: 馬卡功效 09/03 16:54
→ TSMCfabXX: 可以試試看~09/03 16:54
推 obarisk: tidyverse 夠熟 分析用的 sql 不會很難學09/03 17:07
→ obarisk: ddl/dml 都可以先跳過09/03 17:08
推 Kroner: 精胺酸功效 09/03 17:08
→ obarisk: 複雜的分析查詢就遇到再學就好09/03 17:08
→ obarisk: 在台灣，產業的選擇比較重要09/03 17:09
推 obarisk: 直接找看看posit或是appsilon 有沒有喜歡的缺吧09/03 17:18
推 Chricey: 蔓越莓益生菌 09/03 17:18
→ DrTech: 我哪句話說：Analyst 跟寫程式無關？ 斷章取義09/03 17:23
→ DrTech: 我只說DA, BA的工作，跟此版無關好嗎。別沒邏輯亂扯。09/03 17:24
→ DrTech: 會寫程式做資料分析，能找的工作很多，本來就未必要做soft09/03 17:29
推 Chricey: omega 3 09/03 17:29
→ DrTech: _job相關工作。09/03 17:29
→ DrTech: 寫程式可以做Analyst 工作。不代表寫程式就一定要做softwa09/03 17:31
→ DrTech: re job好嗎。09/03 17:31
推 Kroner: 鋅的功效 09/03 17:31
→ TSMCfabXX: 你是不是還沒看懂我寫的?09/03 17:32
→ TSMCfabXX: 不要急著回答問題, 先把別人寫的東西看過一遍09/03 17:33
→ DrTech: 我是看不懂啊，邏輯錯亂，斷章取義。09/03 17:34
推 Chricey: 益生菌 09/03 17:34
→ DrTech: " DrTech 說 Analyst 跟寫程式無關" 我哪句話寫了？ 自己09/03 17:37
→ DrTech: 亂扯不存在的事情，還怪人耶。09/03 17:37
→ TSMCfabXX: 沒關係, 那等你看懂了我們再討論.09/03 17:46
推 Chricey: 鋅 功效 09/03 17:46
→ TSMCfabXX: 台灣慣老闆有一個 hc, 他用來招 Analyst,09/03 17:46
→ TSMCfabXX: 招進來後就一直純資料分析, 不會做 Soft_Job 相關的事09/03 17:46
→ TSMCfabXX: 你覺得這世界是這樣運作的話, 那也很好. 09/03 17:46
推 Kroner: omega 3 09/03 17:46
→ chang1248w: DA, DS, DE你要走哪邊？ 09/03 18:21
→ chang1248w: 你的技能點的很DA 09/03 18:21
→ Xuan1450: 先感謝各位前輩的回覆，如果錯發在soft job真的是非常 09/03 18:48
推 Kroner: 蔓越莓錠推薦 09/03 18:48
→ Xuan1450: 抱歉。會發在這裡，第一是我之前在salary 版問沒有得到 09/03 18:48
→ Xuan1450: 什麼針對性的建議；第二是雖然我知道自己不是工程師， 09/03 18:48
→ Xuan1450: 但以為使用程式碼分析算會寫程式碼的一種（？） 09/03 18:48
推 Kroner: 魚油 09/03 18:48
→ Xuan1450: 關於各個前輩所提的Data Engineering / Data science/ 09/03 18:50
→ Xuan1450: Data Analysis 我認為我確實更偏向Data Analysis 一點 09/03 18:50
→ Xuan1450: ！ 09/03 18:50
推 Kroner: 魚油 09/03 18:50
→ Xuan1450: 我有點不確定Data science的這個部分，我是否符合能力 09/03 19:13
→ Xuan1450: 要求。理論我個人認為還可以，碩士是學習非線性系統的 09/03 19:13
→ Xuan1450: 理論後，使用非線性的動態模型來檢測資料，目前還在精 09/03 19:13
→ Xuan1450: 進方法，那這樣究竟是Data analysis 還是Data science 09/03 19:13
→ Xuan1450: 呢？ 09/03 19:13
→ SkankHunt42: hegemon你實務能力差上不了高頻不代表別人不行 09/03 19:18
→ SkankHunt42: 我學歷爛到爆炸 也待過高頻 現在人在nv 09/03 19:18
→ SkankHunt42: 原PO還112的 你就不要把自卑投射給別人了 09/03 19:19
→ Xuan1450: 各位的建議我都有一一仔細閱讀，有不了解的地方也會再 09/03 19:46
→ Xuan1450: 去查詢，有可能性的我都會去嘗試和努力！非常感謝各位 09/03 19:46
→ Xuan1450: 前輩！ 09/03 19:46
推 lamiren: 找找看實習 研究一下業界工作 09/03 21:28
推 MoonCode: 一樓酷耶 09/03 21:57
→ acgotaku: 可以做生統 但老實說現在業界做 DE 的都直接 call api了 09/03 23:16
※ 編輯: Xuan1450 (1.169.185.115 臺灣), 09/04/2024 11:01:18
推 GGylin: 科系不對就用職稱洗 先去小公司/新創蹲然後再跳就好了 09/04 22:53
→ obarisk: 若非萬不得已，不要走樓上這條路，第一份工作很重要，至 09/06 00:05
→ obarisk: 少找台灣的工作是這樣 09/06 00:05
→ chang1248w: 硬要歸類的話，我會把這樣的建模技術放在ds底下的冷 09/06 03:27
→ chang1248w: 門研究群，實用性或者說業界需不需要這樣的技能要打 09/06 03:27
→ chang1248w: 個問號 09/06 03:27
→ chang1248w: 特定場景可能有奇效，但你得遇得到才行 09/06 03:28
推 tommy60107: 原po你好，我是112農學院生統碩班畢業的，你的技能看 09/16 10:46
→ tommy60107: 起來比較偏向銀行那一類的，如果願意可站內信細聊。 09/16 10:46