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標題
[請益] 職涯選擇-是否轉職科技業
作者 Bebeboxx
時間 2022/08/06 00:25:21
人氣 推:49 噓:6 留言:174
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乳題 最近遇到職涯選擇的問題,想問板上有經驗大大的想法 學歷: 119 學士 企管 & 國外 碩士 資料科學 工作經歷: 新創資訊業 資料科學家(7個月) - 離職原因: 1、因為公司沒有主產品,技術面會根據接到的案子發展,導致廣而不精。 2、薪水低(N-2)*12.3,因此決定離職 銀行業 資料分析工程師(5個月) *職稱改成較大眾化的,因為職稱較特別,偏好認* - 目前待的地方,也是會上來發文的主因。 考量原因: 1、開發環境很封閉,主要使用ppt, excel, txt在進行專案合作,對口主要是業務單位 2、花很多時間在內部溝通,做事不注重在解決問題,推責任才是重點 3、技能長的速度超慢。進來後有一半的時間在做PPT, Excel,還有一些稽核的文書 4、銀行年薪很香 目前想到大概這些,所以最近在考慮要不要轉科技業。主要的點還是發展性,目前27y, 不希望受限於銀行業,也不排斥國外發展的可能性。但有鑑於學經歷有點偏向半路出家的 ty pe,所以一方面也擔心會不會進不了科技業。 希望有經驗的大大可以給一些建議,感激不盡~ 違反版規會自刪~ -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 49.216.29.167 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Tech_Job/M.1659716723.A.456.html
sscs: 才27 年輕就多嘗試08/06 00:30
其實今年要28了(小聲 謝謝你的鼓勵
hegemon: 不要在什麼領域失敗就想要轉科技業好嗎?洗學歷仔以08/06 00:56
hegemon: 為會被回收喔?08/06 00:56
hegemon: 現在景氣急轉直下,洗學歷仔有個相對香的工作就要滿08/06 00:57
hegemon: 足08/06 00:57
其實你有點出我一個大顧慮,我怕其實是自己一點點領域不順就想轉職。上一份轉職沒有 做很多作業,想法也不夠明確,因此想說這次先發文詢問看看再自己多分析一下。 因為也瞭解自己可能不夠優秀到立足於科技業(非純血電資),才寫上學歷的部分 想詢問一下,所以科技業基本上沒有這種半路出家仔嗎QQ 謝謝你的回覆><
thumba87295: 你要不要有拿到offer再來討論?08/06 00:59
同意,目前在抉擇要不要裸辭重新開始 剩下的部分的確有offer再討論比較實際
FK6819: 是、記得轉去蘋果,那邊錢多08/06 01:06
半路仔進不了蘋果la
jhengME: Data science只跑excel,會被統計系的笑死吧08/06 01:07
我DS的朋友已經笑了 哭啊
abbei: 為什麼你認為進科技業技能就長得快,這什麼思路?08/06 01:12
對,這是我現在發文的主因,因為我自己沒進去這個產業,所以可能有點誤會這樣,謝謝 你的建議
kinoko: 所以進科技業你要往哪個方向走?08/06 01:18
這部分我其實沒很清楚,再去深入研究,謝謝
sls3lyp: 怎麼有種洗學歷的味道 那幾個工作感覺也不是真的DS08/06 02:18
sls3lyp: 欸 08/06 02:18
感謝您的回覆,學歷雀食偏洗XD 第一份其實主要還是DS,整個data pipeline 都有接觸,從串資料&清洗&建模&串出結果 到前端,還有visualization 的模板都有接觸。目前這個是比較多database,所以使用主 要就是用SQL寫function 去調資料到模板上或是幫其他業務單位做分析 (抱歉中英夾雜QQ)
brucetu: 你覺得相關課程沒修 碩論無關 進科技業會好混? 08/06 02:20
brucetu: 進科技業IT可以啦08/06 02:21
不確定相關課程是指什麼,碩士修的有包含database, ml, dl,當然也有學R python SQL 。上班後有再多學到一些爬蟲及雲端服務(AWS&GCP),碩論是做NLP相關的 IT沒辦法啦,IT的知識我應該不太夠
holebro: 找個有自己產品的純軟投投看阿08/06 02:31
好的 謝謝h大
peter98: 才27笑死 我27把存款100多萬花光還辭掉工作哩08/06 03:30
peter98: 怕東怕西的是能做啥事情?08/06 03:30
p大一針見血,謝謝p大,放在心上
VTfansgohell: 金融業就這樣 嘴上喊創新實則迂腐不堪08/06 06:12
VTfansgohell: 然後給你比較多錢 這樣你就只能等腳麻08/06 06:13
雀食 這陣子有這種感覺,所以才會有點危機感
andy100a: 科技業也是做很多文件阿08/06 06:25
了解 謝謝a大
s762ok: 有本事拿到國外offer就去啊08/06 06:40
好的 會往國外投看看
Qoofate: 去投履歷先08/06 06:41
也是 嘴這麼多還不如直接做
nlriey: 國外唸DS不留在國外工作,回來何苦呢08/06 06:50
當時剛好正逢疫情就沒什麼機會了 會再考慮國外的機會
mhmichelle: 先投履歷再說08/06 07:18
好~
rainbow321: 轉啊 現在很缺人 早點轉08/06 08:30
可是似乎有人事凍結的風聲(風聲代表我不確定
sc1: 29y之前都可以轉IC設計加油08/06 08:41
好的 謝謝s大
randystock: 絕對可以轉科技業,面試完再來問08/06 08:55
好的 面試完再更新 ※ 編輯: Bebeboxx (114.25.46.136 臺灣), 08/06/2022 09:30:13
sc1: 可以進HP IBM研發08/06 08:59
好的 謝謝s大建議,晚點來投
EKman: 要看你想走技術還是管理,想走管理走pm的話累積一些 08/06 09:01
EKman: 專案經驗再跳08/06 09:01
EKman: 做技術的話,趕快跳吧不用等了08/06 09:01
EKman: 之前科技業大徵才一堆銀行跳走的08/06 09:01
目前想做技術,謝謝E大完整的建議
CorkiN: 每次看到這種問要不要轉的問題我都在想連offer都沒08/06 09:10
CorkiN: 拿到 甚至連投都沒投履歷就在問根本是問心酸的 08/06 09:10
真心不否認,最後拿不拿得到才是重點 但想說先確定再開始走,會太小心翼翼嗎?
sc1: 【產業新尖兵全額補助】FPGA 系統晶片設計工程師08/06 09:12
s大真的好人 s人,我的超人。
hcym9: 學歷很好看,應該有機會轉職成功08/06 09:27
其實有幸面過幾家,有拿到比較小型的科技業offer(當然不是竹科上市櫃那種) 大一點的科技業通常沒下文,只有最近收到光的邀約這樣 謝謝h大鼓勵 很暖
wulouise: 結案新創...那不就是結案公司?08/06 09:32
他主打是零售數據平台 但因為沒有主產品 轉型成有案子先做 維持生計的公司 ※ 編輯: Bebeboxx (114.25.46.136 臺灣), 08/06/2022 09:40:48
hegemon: 不是很國外學歷就好看知道嗎....一堆排名比台師大還 08/06 09:40
hegemon: 差08/06 09:40
peter98: 國外哪間不敢寫??? 08/06 09:41
peter98: 你連119這文組學校都敢寫了為啥國外不寫? 純粹好奇08/06 09:42
沒啦 就有點不自信 一併回覆h大及p大 碩士唸KCL,QS排名31 泰晤士排名35 但其實學校也是醫商法強...
remvsd: 就面看看吧,不試將來後悔也來不及了 08/06 09:42
好 謝謝r大 ※ 編輯: Bebeboxx (114.25.46.136 臺灣), 08/06/2022 09:47:29
andyping: 現在ic layout 設計很缺人 而且上完課去面試就有機 08/06 09:45
andyping: 會上 但眼睛會很累 而且要3到5年才有可能獨立工作08/06 09:45
好的 謝謝a大 會去了解看看
newcomer520: 感覺你待的時間都太短了 不是當初沒想清楚就是你太08/06 09:45
newcomer520: 早放棄 年資那麼短其實公司第一年很少給大包的 08/06 09:46
對 我目前判斷是自己沒考慮清楚 要多花時間去做產業分析的部分 其實也希望可以趕快穩定一份工作 一直適應新環境蠻煩的
somefatguy: 年薪是多香,真很高去斜槓才是,別轉職08/06 09:47
乾沒寫清楚 我是說銀行年薪香啦! 謝謝s大提醒 ※ 編輯: Bebeboxx (114.25.46.136 臺灣), 08/06/2022 09:53:50
Peter911: 先去面試拿到offer再來考慮 搞不好面完你根本不想 08/06 09:54
Peter911: 跳 08/06 09:54
了解 謝謝P大
kira1116: 銀行妹子多更香08/06 09:54
我...是女生 本身是香的(?) ※ 編輯: Bebeboxx (114.25.46.136 臺灣), 08/06/2022 09:55:45
pttnowash: 樓上的原po回應好笑XDDDD 08/06 09:57
三個字 笑死
kira1116: 抱歉我錯了….08/06 09:57
沒事沒事 我有避開討論性別 因為有聽說科技業的性別優勢,但我想多靠一點實力的部分(雖然實力不怎麼樣QQ) ※ 編輯: Bebeboxx (114.25.46.136 臺灣), 08/06/2022 10:00:57
Hosh: GG IT應該還行?自動化部門 08/06 10:04
好 會去投看看
somefatguy: 對阿我意思是現職年薪高的話就別轉了去斜槓08/06 10:05
了解 謝謝s大建議 那我也把斜槓納入規劃 ※ 編輯: Bebeboxx (114.25.46.136 臺灣), 08/06/2022 10:12:50 ※ 編輯: Bebeboxx (114.25.46.136 臺灣), 08/06/2022 10:13:27
nlriey: 妹子+國外學歷,那這些應該都不是問題了08/06 10:17
nlriey: 我在科技業還沒看過這種背景混不好的08/06 10:17
nlriey: 但DS不留國外真的蠻可惜,台灣科技業基本上技能要重08/06 10:18
nlriey: 練08/06 10:18
謝謝n大回覆 如果未來會想往國外DS走,是不是建議現在就往國外投呢?畢竟如果技能要重學的話 ※ 編輯: Bebeboxx (114.25.46.136 臺灣), 08/06/2022 10:23:34
boy80421: 科技業DS也很現實 能力好有想法才有Modeling的空間08/06 10:27
boy80421: 能力差的老闆看你上不了臺面還是丟excel雜事給你08/06 10:27
boy80421: 而且老實說以你最近才熟悉python 沒太多含模型的專08/06 10:29
boy80421: 案的話 價值還不如碩士剛畢業coding基礎還夠的學生08/06 10:30
※ 編輯: Bebeboxx (114.25.46.136 臺灣), 08/06/2022 10:34:04
boy80421: 不然DS這行業其實比較不吃領域 領域落差不會太care08/06 10:32
的確 我也覺得台灣很多電資學生實力超強 如果說要做機器學習 是比不上沒錯 現在科技業主要的DS相關好像就機器學習 對嗎? 我自己看下來是這樣覺得 其他的可能比較偏向Business Analysis (?) 謝謝b大回覆 ※ 編輯: Bebeboxx (114.25.46.136 臺灣), 08/06/2022 10:36:46
dspzzzzz: 推本身是香的08/06 10:40
真香
hegemon: 純資料科學在科技業會非常慘..要真的做出成果,要嘛08/06 10:42
hegemon: 就是會資料科學的軟工,要不然就是特定領域專家加點08/06 10:42
hegemon: 資料科學技能 08/06 10:42
對的 資料科學領域很吃原有的技能 通常會去原有技能的產業找資料科學的工作 所以前陣子找的時候才沒有太偏向科技業,畢竟我自己不太熟悉。 現在是我熟悉的領域,但資料科學的比例就比較少
f97300305: 待過科技業DS ,做的事情也是excel ,ptt,大部分也08/06 10:44
f97300305: 是在跟人溝通,當時的老闆也比較病態,喜怒無常,出 08/06 10:44
f97300305: 爾反爾,因此裡面的年資都很淺(年資深的都被氣走了 08/06 10:44
f97300305: ),老闆說了很經典的話,能用平均數中位數就不要08/06 10:44
f97300305: 用回歸,能用回歸分析就不要用ML,DL,我在裡面待一 08/06 10:44
f97300305: 年沒什麼成長,三個月內就學會這裡需要技能,後來08/06 10:44
f97300305: 轉行做軟韌體整個海闊天空 08/06 10:44
幫Q 謝謝f大經驗分享
peterlin0224: 年輕可以多嘗試,但如果你要進科技業,本質的東西08/06 10:45
peterlin0224: 還是要強,基本的例如程式語言coding能力之類,不然08/06 10:45
peterlin0224: 也會混得不好08/06 10:45
好 謝謝p大
hegemon: 目前看到公司內的專案,純資料科學背景做的效果都遠08/06 10:45
hegemon: 不如找製程老司機去修課搞出來的 08/06 10:45
真的有相關領域的經驗優勢很大 謝謝h大認真回覆 好人一生平安 ※ 編輯: Bebeboxx (114.25.46.136 臺灣), 08/06/2022 10:55:31
chenshien: 趁年輕真的要多嘗試 08/06 10:54
好 謝謝c大鼓勵 ※ 編輯: Bebeboxx (114.25.46.136 臺灣), 08/06/2022 10:59:17
s860134: 人事凍結應該跟你沒關係啦 一百初的到處都有缺08/06 11:05
我其實現在開80………. 100我已經阿密陀佛ㄌ ※ 編輯: Bebeboxx (114.25.46.136 臺灣), 08/06/2022 11:11:40
watter92001: 我不是電資畢業,一樣可以靠自學找到MLE工作,你一 08/06 11:11
watter92001: 定也可以的,找工作前記得刷題 08/06 11:11
好的 謝謝w大
sachialanlus: 其實外商大公司通常也都有data team 可以先投看看啊 08/06 11:11
sachialanlus: 你可以透過跟面試官聊天的內容來了解這行的工作是 08/06 11:11
sachialanlus: 不是你的嚮往 又不是投了就一定要去 總之就是走出去08/06 11:11
sachialanlus: 就對了08/06 11:11
了解 謝謝s大
sc1: 快報名產業新尖兵 長庚大學電機系 魏一勤 副教授收 08/06 11:17
謝謝s大提供資訊 會再考慮一下
kagaya: 樓上這種職訓班有用嗎? 08/06 11:25
hongdagg: 絕對可以進,但不會比你現在輕鬆,錢也不會多多少,08/06 11:28
hongdagg: 因為你經歷都太短08/06 11:28
對 不可能比我現在輕鬆 我也知道經歷太短 所以錢也比較保守一點
cityhunter04: 轉科技業你要講轉那個職位啊?08/06 11:29
資料科學家
jason61206: 先爬文看看科技業哪種領域是你可以努力的方向08/06 11:44
jason61206: 半路出家的比較多是從前端開始08/06 11:45
了解 我這塊沒有先做研究 有點不好意思直接發文了… 應該先研究科技業的領域
xonba: 你要想一下你是對半導體有興趣還是對錢有興趣08/06 12:12
好 這個轉職會有疑慮就是因為我沒有相關背景知識 所以一定是對錢及未來的錢有興趣 這部分我想也是我要考量進去的 謝謝X大
TheWhack: 一轉職就想要80? 這戰力連本科系學士都不到吧? 一08/06 12:16
TheWhack: 堆NG學士還在60保衛戰的往前爬一爬就有 不是什麼都08/06 12:16
TheWhack: 能扯努力肯學有興趣.. = =08/06 12:16
TheWhack: 還有機會比您原本還低的 這樣確定還要轉職?08/06 12:17
現在狀況是擔心現職久了離不開 之前拿到的最高offer有 80 所以才開80 >< 比現職低是在我的預期內的 謝謝T大
Gaogaigar: 要幹嘛都行 就是不要裸辭08/06 12:18
不推裸辭好好找嗎>< ※ 編輯: Bebeboxx (114.25.46.136 臺灣), 08/06/2022 12:29:00
NTUTM04: 如果以後還會想繼續待資料科學的領域,先考慮再多08/06 12:32
NTUTM04: 待一陣子把履歷經驗充實,然後花點時間把 python08/06 12:32
NTUTM04: 相關的技能充實,等到明後年徵才季節的時候再往國 08/06 12:32
NTUTM04: 內比較有名的純軟試試看會比較好。以上是個人經驗08/06 12:32
NTUTM04: ,給你參考08/06 12:32
大感謝N大 非常詳盡 謝謝 會好好考慮的
CorkiN: 只要80的話 半導體應該沒很難==08/06 12:33
我其實不太確定自己這樣要怎麼開 面試的產業很多 開的價差也很大
YiYaochAng: 現在還能回英國拿工作簽證的話 也可以投國外看看 08/06 12:35
YiYaochAng: 現在英國工作簽好拿08/06 12:35
好 我去研究一下 ※ 編輯: Bebeboxx (114.25.46.136 臺灣), 08/06/2022 12:39:43
smes95303: 有沒有考慮輪班ㄝㄔㄎ08/06 12:51
alice78226: 請不要對工作抱太多幻想,前公司在美國的一群統計學08/06 12:55
alice78226: 博士也是用excel跑自迴歸、時間序列分析、資料準確08/06 12:55
alice78226: 性差也是丟到各國的End user問建議,沒有domain kno08/06 12:55
alice78226: wledge 的分析和模型就是一團屎而已08/06 12:55
同意 其實資料科學家很吃domain knowledge 謝謝a大回覆
smes95303: 救台灣 ,怎麼沒打完就送出去了08/06 12:56
原來整句話長這樣 不確定我的職位有沒有需要輪班(?)
xkp74580: 銀行業就這樣 一半時間都在弄稽核文件08/06 13:08
xkp74580: 適合養老 加上年年調薪 年終特別香08/06 13:08
xkp74580: 要嘛30以前去外面多試試 老了再回銀行 08/06 13:08
xkp74580: 或是換個角度想 你現在就在銀行了08/06 13:08
xkp74580: 比起其他同年齡層來說 你升遷的機率較大08/06 13:08
xkp74580: 尤其銀行升遷很看年資 08/06 13:08
xkp74580: 最後銀行可準時下班 其他不一定 多比較看看吧08/06 13:08
了解 我們現在的確是這樣 但稽核的那段時間會加一點點 謝謝x大
f821027: 比你大一歲 在你的歲數的時候 轉來科技業 目前剛好08/06 13:16
f821027: 搭上結構調薪的順風車 目前120-130 經歷也差不多08/06 13:16
f821027: 但其實也是一堆ppt 雖然職稱是data scientist 但也 08/06 13:16
f821027: 是做一堆data clean 比較哭的是科技業主管很多都不08/06 13:16
f821027: 懂ml08/06 13:16
哇 學長/姊好 謝謝你跟我說這些 原來業界是這樣 那我了解了 謝謝f大
germun: 在台灣不要對DS的工作抱太多夢想 做的事跟一般工程08/06 13:21
germun: 師差不多 一樣都是身兼多職 掛的名稱不同而已08/06 13:21
了解 謝謝g大
DrTech: 原文根本不懂什麼是資料科學家,或者分析師。資料科08/06 13:35
DrTech: 學家或BA本來就不是在比誰的模型比較好。只能說,收08/06 13:35
DrTech: 到你的公司真慘。08/06 13:35
DrTech: 如果只是為了做好模型,你應該是去找研究單位的,演08/06 13:36
DrTech: 算法工程師,或是研究員。08/06 13:36
DrTech: 而且data scientist工作,本來就是訓練模型少,溝通08/06 13:38
DrTech: ,文件,開會,與處理爛資料的時間多。換幾家都一樣08/06 13:39
DrTech: 。如果只是為了訓練模型很爽,你要去找演算法研究員08/06 13:39
DrTech: 啦。08/06 13:39
DrTech: 至於有推文提到DS不吃領域,個人覺得正好相反。你領08/06 13:42
DrTech: 域不懂,連特徵是什麼都會抓錯。08/06 13:42
DrTech: 科技業的DS也是啊,溝通,文件,應付交差不會少。訓 08/06 13:44
DrTech: 練模型好壞根本不是重點。通常是爛到over-fitting過 08/06 13:44
DrTech: 去資料交差了事的工作多。 08/06 13:44
DrTech: 想要做模型,要找演算法工程師,研究單位研究員。不 08/06 13:50
DrTech: 然換另一間工作還是一樣的。08/06 13:50
其實我同意你大部分的言論。 我知道不一樣,資料科學領域有包含了資料科學家、資料分析師、機器學習工程師、資料 工程師、資料庫工程師、爬蟲工程師等,要細分其實超多。 模型訓練跟特徵工程確實是屬於機器學習工程師的領域,我會提出來是要指出說現階段遇 到的情境是,大家會注重自己小組績效優於模型相關的表現(包含特徵選擇還是over fit ting 等問題),明確一點說就是我模型先跑出來了,你們其他人就不能用類似的dataset 去跑模型,因為會踩到我的績效,完全沒深入討論模型的這種狀況。偏向在討論職場政 治的東西,原文可能沒說清楚,在這邊解釋一下 我完完全全同意DS吃領域這件事。就像前幾樓說的background knowledge ,這是我完全 沒有的,也是自己之所以顧慮及請益的原因 關於資料科學家溝通 文件 開會這件事,其實我原本也是以為是了解整個flow然後去進行 溝通,後來第一份工作裡面包含了所有我第一段提及的職位工作內容,現職也主要涵蓋資 料庫&模型&分析。就我目前看下來,在這塊好像沒有被切的這麼明確,除非是專門在做da ta的公司。所以因應就業市場的話,我好像都要學一點(嗎?) 謝謝Dr大的回覆 讓我有機會把這部分講清楚 感謝感謝~ ※ 編輯: Bebeboxx (114.25.46.136 臺灣), 08/06/2022 14:38:36
pieceofacake: 27歲很年輕,要培養專業領域經驗還是很有機會。外 08/06 15:34
pieceofacake: 商多得是跨領域的老人。帶著DS的經驗跳半導體往外08/06 15:34
pieceofacake: 商發展,大有可為。履歷可以多投,面試多就知道業 08/06 15:34
pieceofacake: 界缺什麼人了!08/06 15:34
好的 謝謝p大鼓勵 會多去嘗試看看的
f97300305: 我身邊剛好就有個例子是金融業跳科技業做DS,其實08/06 15:39
f97300305: 不難,工作內容不一定是你想要的 08/06 15:39
了解 謝謝f大
dakkk: 你原本的也算科技業吧08/06 15:58
資訊業跟金融業 只有工作有寫扣這樣
sc1: 選錢多的固定薪資結構底薪高的就是驅動IC設計 08/06 15:59
kokona554: 你有料在哪都有發展性R = =08/06 19:17
boy80421: 只能說以我的經驗你過去有Domain經驗不一定比較強08/06 19:20
boy80421: 還是以有夠主動的分析想法才是DS的價值 夠強的DS08/06 19:21
boy80421: 解一個痛點很快就能學習融入Domain去把業務問題轉成 08/06 19:22
boy80421: 分析問題 看過太多在同領域轉的DS沒分析想法淪為資08/06 19:23
boy80421: 料工程師08/06 19:23
所以其實問題不在產業 可能是我自己要先培養好分析能力 再去考慮產業 可能比較有意義 謝謝b大提點 ※ 編輯: Bebeboxx (114.25.46.136 臺灣), 08/06/2022 22:10:29 ※ 編輯: Bebeboxx (114.25.46.136 臺灣), 08/06/2022 22:38:32
wisebani: 有認識的在做資料科學家,但是他是電機博士 08/07 09:35
是喔。我認識的沒有在做欸
randystock: 別想太多,技能很多都是在工作中學習08/07 12:29
好 謝謝r大
poiu1234: 束脩08/07 20:28
samhsu: 我同是119學,美國洗個DS碩,畢業時遇到covid逃回台 08/08 03:44
samhsu: 灣的來說一下,有沒有考慮轉走Data Engineer勒,現 08/08 03:44
samhsu: 在求職市場滿缺的,公司可以不用DS,但DE的需求真08/08 03:44
samhsu: 的遠遠大於DS, DA,我不是一個role model,但還是 08/08 03:44
samhsu: 給妳個reference,我自己回台後一年在電商做DE,後08/08 03:44
samhsu: 來轉雲端公司support,負責分散式運算相關雲產品, 08/08 03:44
samhsu: 天天wfh,薪水也很好,只是想說不一定要走科技業, 08/08 03:44
samhsu: 還是很多很好的職缺可以考慮的,雖然可能在科技版 08/08 03:44
samhsu: 我就是個廢物魯蛇哈哈哈 08/08 03:44
好 我會好好考慮的 謝謝你的回覆 遇到有相似經歷的人真好 ※ 編輯: Bebeboxx (123.192.192.184 臺灣), 08/08/2022 08:09:05
boy830117: 如果你沒有其他朋友或學長姐的經驗,建議就是多投, 08/09 08:03
boy830117: 有機會就去面試,選擇性的準備,不用每一家面試都針 08/09 08:03
boy830117: 對他們準備,多瞭解各個工作,因為資料科學家在每 08/09 08:03
boy830117: 個地方做的事情都太不一樣,落差很大。 08/09 08:03
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