[請益] 想請教各位前輩要怎麼提升自己的能力
小弟個人經歷大概是這樣
現在27歲
116學113碩,都是資管,大學有去雙主資工但沒修完,大學很混基礎不穩
碩論套模仔有一篇頂刊一作
出社會在台廠純軟當Data engineer目前經歷3年
英文能力大概多益900,敢開口講但會卡
一直想認真提升自己的軟實力
所以偶爾都會看一下前輩們在網路上的心得經歷,看看前輩們是怎麼投資自己的
從萌生想強化自己的念頭到現在卻有種越走越茫然的感覺,不知道是data science的坑太大還是我個人的問題,一直覺得時間不夠,學習越學越心驚越覺得自己怎麼好像很多都缺,像是:
很多開源的data engineering工具要學,Hadoop生態系也只是大概懂
ML/DL的部分因為脫離研究生時期有一段時間,感覺自己離前沿研究的觀念越來越遠,一直想排時間再回去複習李弘毅老師的課程卻都還沒做到,目前是透過問在當ML engineer的大學同學跟進一些發展
統計也是一個想花時間複習但是心有餘而力不足
程式語言本身個人最熟python,學過一年Java,上班多半就python+SQL可以解決大部分問題,但走data沒有好好搞懂Java又很心虛
一直以來都是且戰且走,硬著頭皮去做當下該做的事,好像沒有一個規劃相對明確的道路去走,也不知道自己走的到底是不是正確的路
目前就維持每天刷一題medium努力複習資演
然後有空就聽聽data science英文的podcast
上班邊工作邊補強對工具或infra的了解
心目中的理想工作是data scientist
本身很喜歡AI相關工作,但比起純研究更喜歡應用跟MLOps,所以跟主管提想弄MLOps的部分,所以最近透過MLflow與Airflow去改進之前從0-1搭起來的三個data product,順便看一些開源的MLOps專案或者大神的文章跟GitHub補充新知
大概就是這樣!
不知道各位前輩有沒有什麼好的建議可以分享,或者可以指點我在學習上的盲點,先謝謝各位前輩的解惑!
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謝謝前輩提供的資訊!!我假日會好好研究的,順便看看自己缺少的技能點是什麼
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想說趁著現在還很凍的時候好好練功,之後可以去看看自己的能力到哪,謝謝你的建議!
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感謝前輩提點~主要是現在好像什麼都得摸一點就有點焦慮...之後我會盡量往其中一項專精的
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笑死 我其實沒去過你們系窩但我看到這ID就知道是113的學弟
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其實主要是看到身邊的朋友在各自領域都小有成就就會蠻緊張的QQ 覺得自己落後別人不少
※ 編輯: tyc30827 (118.163.84.235 臺灣), 05/19/2023 16:19:59
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我前陣子有投3.4家履歷想說去看看自己的身價,但是沒有任何一間公司跟我約面試QQ
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當初會想說透過data scientist去碰MLOps是因為想說前者會碰到模型應用想說可以一條龍哈哈哈,不然其實感覺MLOps就精神來說以我的理解是比較像ML Engineer在做的事?
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回上面兩位前輩,其實本來有想去英語系國家試試看,但父母現在身體不太好所以打消了這個念頭QQ可能頂多就是盡量找remote然後想辦法弄當地的PR(像是澳洲),然後最主要的動力是希望自己的薪資走純軟可以達到好好照顧父母的程度..(父母晚生我又是獨子)
噓
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因為我覺得提了老闆願意讓我做比較有點像是在讓我自己找事做的感覺QQ,目前在公司弄這塊完全只有自己可以摸索沒人可以討論的程度,然後很感謝前輩的提點!!其實我後來想想就是把我的短中期目標放到公司的定期績效考核目標去試試看
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我很認真覺得我不強..身邊的朋友很多都有頂會論文比起頂刊難多了,我算是走偏門然後碩士論文很努力寫這樣吧
※ 編輯: tyc30827 (223.136.156.171 臺灣), 05/19/2023 21:15:12
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!!!謝謝點出我大盲點!!我的確一直都是以自己想做的為主,JD反而都是以我有比較多的幾項去投而不是去看別人在各職級的JD去點我自己的技能點,這部分我這陣子會好好想想自己短長期要做什麼,真的很謝謝前輩QQ覺得有發文請教大家太正確了
※ 編輯: tyc30827 (223.136.156.171 臺灣), 05/19/2023 21:22:10
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看來是我對軟實力的理解有偏誤,謝謝指正!不過我還真的太鑽牛角尖在技術上的學習跟發展,沒有認真去思考在效率上還有要怎麼變資深這點做改進,我會試著自己找出一套適用自己的方法的~
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其實我不太確定完整是要到什麼樣的程度XD但我是曾經從0到1從資料源一路到最後產品一條龍的中間實作都是我自己弄的,但假如您指的是不夠細緻,我覺得真的是...很多module本身都是用比較通用的API或Service串過,大部分都沒有真的非常深入研究背後的原理這樣,感覺我還是得花時間一個一個把該package的核心概念弄懂然後讓目前的系統更fine-grained?
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其實我覺得沒有欸...潛伏在各社群上我覺得很多入行許久的前輩實力都屌打我,前輩們都是老師我虛心求教這樣~
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疑?我還以為有機會透過189或190去拿PR哈哈哈,我朋友在那邊唸完書說他覺得我可以考慮直接試試看GTI
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應該說現在打的是我目前想到可以改善自己的方法,但我知道自己還是把學習弄的太發散,有時候跟同輩朋友討論過可以從對方的feedback找到自己身上的盲點,但是在整個職涯上就不行了(我們都太年輕),所以各位前輩的建言就可以像燈塔一樣幫我指引方向(?
※ 編輯: tyc30827 (223.137.61.87 臺灣), 05/20/2023 14:57:19
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謝謝DrTech大的提點,其實我自己也很清楚走軟工不鑽深是大忌,然後進公司以後剛好每一段時間都技能點不一樣的專案在扛,甚至對data science各個職位真正的核心基本功都懵懵懂懂,data scientist我自己的理解是有很偏SQL商業應用也有很偏數學理論型的,然後MLOps大家的定義都不太一樣,然後就像前面好幾位前輩都有點出來的,我真的欠缺一個短中期學習目標,目前是打算很專心學MLOps當這塊的專家,至少各步驟的熱門工具要學起來這樣
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謝謝前輩的建議,我發現業界很喜歡用可以快速佈上生產環境的解決方案XD python的效能爛其實我自己也清楚,但我想說語言先很專心學一個避免貪多嚼不爛哈哈哈,不然其實唸書時期C/C++, Java這些都有寫過一段時間這樣,最近也有感受到簡單乾淨的工具去弄應用的威力,先求一個基本可動的雛形然後慢慢改善,逐步對應用的本質變熟這樣也蠻有成就感的,我會學著縮小範圍然後對既有框架去做改進的,謝謝前輩的建議!
※ 編輯: tyc30827 (223.137.100.24 臺灣), 05/21/2023 20:48:46
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