[請益] 關於資策會Data Engineer課程

看板Soft_Job作者 (s51603000)時間8年前 (2016/02/23 14:06), 編輯推噓28(28推 0噓 43→)
留言71則, 23人參與, 最新討論串1/1
原PO畢業於四大應用數學系大學部 未來想從事資訊方面的工作 近期看到資策會有舉辦Data Engineer 巨量資料分析就業養成班 有意報名參加 但因剛出社會不久 也不是本科系的學生 對此領域跟資策會的出路不是很了解 請問版友可以給我一些建議嗎 對於巨量資料分析的就業市場及是否值得在資策會花半年時間研習 還有巨量資料分析是怎麼樣的一個職業 先謝謝各位版友了! -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 101.14.243.132 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1456207576.A.DC1.html
推
02/23 14:15, , 1F
推 也好奇這個課程
02/23 14:15, 1F
推
02/23 14:19, , 2F
你是四大理科 完全不需要花半年
02/23 14:19, 2F
推
02/23 14:20, , 3F
第一行就可以找工作了，很多公司會給你機會
02/23 14:20, 3F
→
02/23 14:21, , 4F
去修這個 對你學歷其實是扣分的
02/23 14:21, 4F
→
02/23 14:21, , 5F
不信的話開104履歷
02/23 14:21, 5F
→
02/23 14:22, , 6F
找你在念資工or資訊的朋友請教一下最快
02/23 14:22, 6F
→
02/23 14:22, , 7F
我相信他們應該未來都會比資策會的老師強
02/23 14:22, 7F
→
02/23 14:39, , 8F
不如去試試udacity 的 nanodegree
02/23 14:39, 8F
推
02/23 14:44, , 9F
再修一個四大數學相關碩士學位，巨量資料職缺自己會找你
02/23 14:44, 9F
推
02/23 14:50, , 10F
先問你為什麼會對這個領域有興趣？
02/23 14:50, 10F
→
02/23 15:15, , 11F
主修統計學加上看過一些Big data的書 感覺很有挑戰性
02/23 15:15, 11F
→
02/23 15:16, , 12F
但是對此領域並不是那麼了解 想請教版友
02/23 15:16, 12F
→
02/23 15:17, , 13F
先謝謝大家的建議!
02/23 15:17, 13F
推
02/23 16:18, , 14F
如果目標是中型以下的話完全不用去,中大型企業的話只要
02/23 16:18, 14F
→
02/23 16:19, , 15F
找'資料分析師'即可 ,入門最難的是data clean,其他後端
02/23 16:19, 15F
→
02/23 16:19, , 16F
還有演算法不是你的工作內容,這點很多人沒弄清楚就是
02/23 16:19, 16F
→
02/23 16:29, , 17F
不要去工廠端的公司 類似KKBOX PCHOME的公司會比較
02/23 16:29, 17F
→
02/23 16:29, , 18F
有發展 不然多半也是對方要的跟你想的不一樣而已
02/23 16:29, 18F
→
02/23 18:17, , 19F
我目前正在資策會擔任該課助教
02/23 18:17, 19F
→
02/23 18:18, , 20F
我負責R相關的教材製作
02/23 18:18, 20F
→
02/23 18:18, , 21F
教材本身是open的:
02/23 18:18, 21F
→
02/23 18:19, , 22F
02/23 18:19, 22F
→
02/23 18:21, , 23F
但是我不知道其它部分的教材內容
02/23 18:21, 23F
→
02/23 18:21, , 24F
以上內容給你參考
02/23 18:21, 24F
→
02/23 18:45, , 25F
謝謝助教的分享!
02/23 18:45, 25F
→
02/23 19:43, , 26F
「四大數學碩士，巨量分析職缺找上你」是認真？
02/23 19:43, 26F
→
02/23 19:46, , 27F
臺灣業界有這麼友善？或是資料分析職缺這麼多？
02/23 19:46, 27F
推
02/23 20:12, , 28F
資料分析根據量是兩回事
02/23 20:12, 28F
推
02/23 22:35, , 29F
四大去這個是扣分 表示沒自學能力
02/23 22:35, 29F
推
02/23 23:12, , 30F
台灣在資科領域根本沒有所謂的本科生 有興趣就去吧
02/23 23:12, 30F
推
02/23 23:14, , 31F
我也是四大也上過這課阿 事實上走資料分析很多都非本科
02/23 23:14, 31F
→
02/23 23:15, , 32F
不過以工作來說 事實上沒這麼多資料分析職缺
02/23 23:15, 32F
→
02/23 23:17, , 33F
資策會內容主要上ETL和簡單的資料分析算是帶你入門
02/23 23:17, 33F
推
02/23 23:21, , 34F
如果想學要抱著之後就是寫程式的想法很有可能碰不到本科
02/23 23:21, 34F
→
02/23 23:27, , 35F
台灣沒有巨量資料啦
02/23 23:27, 35F
推
02/23 23:39, , 36F
更正,是台灣真正做巨量的都是我們碰不到的
02/23 23:39, 36F
推
02/23 23:49, , 37F
台灣現況是, 把 big data 掛嘴邊的絕大部分都是一窩蜂
02/23 23:49, 37F
→
02/23 23:50, , 38F
講資料分析的話倒是有一些廠商是玩真的
02/23 23:50, 38F
→
02/23 23:50, , 39F
應數與統計也是真的對資料分析有幫助
02/23 23:50, 39F
推
02/23 23:53, , 40F
你可以先了解一下 big data 出現以前, 歐美的 business
02/23 23:53, 40F
推
02/23 23:53, , 41F
一般真實巨量多半是金融後端,工業產線等地方,而巨量分
02/23 23:53, 41F
→
02/23 23:53, , 42F
巨量資料分析其實有分後端跟前端,統計算是前端的部分
02/23 23:53, 42F
→
02/23 23:54, , 43F
intelligence 在做什麼, 現在又多做了什麼
02/23 23:54, 43F
→
02/23 23:54, , 44F
big data人才不是一個人做全部,而是每個人都有各自的
02/23 23:54, 44F
→
02/23 23:55, , 45F
工作,統計背景人才是必要,但是會這麼紅是因為是大眾好
02/23 23:55, 45F
→
02/23 23:56, , 46F
理解的,像是你跟大眾講GPU跟CUDA 應該沒人知道你說啥
02/23 23:56, 46F
推
02/23 23:57, , 47F
與其說是大眾好理解, 不如說是好想像吧 XD
02/23 23:57, 47F
推
02/23 23:59, , 48F
恩,同一個算法GB跟TB是不同的問題,不是什麼都可以給你
02/23 23:59, 48F
→
02/24 00:00, , 49F
一次load進記憶體一次完成的,光近GB等級就已經很容易
02/24 00:00, 49F
→
02/24 00:00, , 50F
切到recursive的上限了
02/24 00:00, 50F
推
02/24 00:06, , 51F
怎麼入門data engineer? 找家玩Hadoop 操作上T資料的公司
02/24 00:06, 51F
→
02/24 00:06, , 52F
練功
02/24 00:06, 52F
推
02/24 00:14, , 53F
d大這個建議我覺得不妥耶,本島很多還不知道Hadoop什麼
02/24 00:14, 53F
→
02/24 00:14, , 54F
時候該用的公司,照樣用Hadoop處理資料,然後覺得不夠快
02/24 00:14, 54F
推
02/24 06:35, , 55F
真的有興趣的話可以去聽看看課程說明會再決定要不要報
02/24 06:35, 55F
推
02/24 08:41, , 56F
四大應數的話直接去上MOOC就好，看要不要念個資工碩(老
02/24 08:41, 56F
→
02/24 08:41, , 57F
師要找對)，然後直接拚出國，台灣Data相關的職缺不多，
02/24 08:41, 57F
→
02/24 08:41, , 58F
業界的重視跟理解程度都不夠。
02/24 08:41, 58F
→
02/24 08:44, , 59F
然後資料的領域分析跟處理是兩件事，要看你是喜歡數學多
02/24 08:44, 59F
→
02/24 08:44, , 60F
還是寫code多XD
02/24 08:44, 60F
推
02/24 09:58, , 61F
兩個都有興趣的話有個坑叫做Algorithm XD
02/24 09:58, 61F
推
02/24 18:18, , 62F
你用關鍵字找職缺,再看要不要花錢上課
02/24 18:18, 62F
推
02/25 23:11, , 63F
資策會目前教的很雜，課程需要建系統+寫程式+分析，很多
02/25 23:11, 63F
→
02/25 23:11, , 64F
很雜很苦；老師領進門，修行在個人，沒有決心千萬不要
02/25 23:11, 64F
→
02/25 23:11, , 65F
來～另外，統計系跟資工系會比較有相關性
02/25 23:11, 65F
推
02/26 09:02, , 66F
我目前在此班 班上數學系不少
02/26 09:02, 66F
推
02/26 09:51, , 67F
請問K大是中壢班的嗎?
02/26 09:51, 67F
推
02/26 10:42, , 68F
是的~ 在中央大學裡面
02/26 10:42, 68F
推
02/28 19:58, , 69F
我是這班的老師之一 如果可以自己看MOOC其實不用來上XD
02/28 19:58, 69F
→
02/28 19:59, , 70F
不過可能要找一個懂的人聊，了解一下自己未來想走的方向
02/28 19:59, 70F
→
02/28 20:00, , 71F
然後安排一下 看怎麼排這些MOOC會比較省時間/學得到東西
02/28 20:00, 71F
‣ 更多 s51603000 的文章
文章代碼(AID): #1Mo_ROt1 (Soft_Job)