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關於 python 資料分析工作 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

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在python 資料分析工作這個產品中，有4篇Facebook貼文，粉絲數超過7萬的網紅iThome，也在其Facebook貼文中提到， AWS提到，要對業務和應用程式所接收到的資料，做出即時且快速的反應，最佳的辦法是分析串流資料，而Kinesis Data Analytics Studio能簡化串流資料分析工作 #更多內容 https://www.ithome.com.tw/news/144730...
　同時也有2091部Youtube影片，追蹤數超過4萬的網紅吳老師教學部落格，也在其Youtube影片中提到，從EXCEL VBA到Python開發第2次上課 01_重點回顧與BMI計算 02_計算BMI與格式化到小數點第二位 03_邏輯判斷BMI的評語 04_用format格式化資料 05_用for迴圈加總1到99 06_奇數偶數分別加總 07_用step與兩個for迴圈 08_九九乘法表單列輸出 09...

「python 資料分析工作」的推薦目錄：


python 資料分析工作 在 iThome Facebook 的最佳貼文

iThome By iThome

2021-05-31 20:45:51 有 15 人按讚
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AWS提到，要對業務和應用程式所接收到的資料，做出即時且快速的反應，最佳的辦法是分析串流資料，而Kinesis Data Analytics Studio能簡化串流資料分析工作

#更多內容 https://www.ithome.com.tw/news/144730

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python 資料分析工作 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的精選貼文

軟體開發學習資訊分享 By 軟體開發學習資訊分享

2020-06-14 08:17:44 有 15 人按讚
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在現實世界中，資料一點也不乾淨，這就是 Python 的 Pandas 這樣的程式庫如此有價值的原因。

如果資料操作( data manipulation )讓你的資料分析工作過程感到挫折，那麼這門課程是關鍵，幫你找回力量。

擁有你的資料，不要讓你的資料控制你！

當資料準備工作佔據了資料科學家工作的 80% 時，學習儘可能高效地將原始資料轉化為最終產品進行分析的技術對於成功與否至關重要。

準備好取得更好的結果，提高你的生產力，花更多的時間解決問題和花更少的時間在資料清洗 ( Data Wrangling )，並採用本課程提供的工具和技術視覺化技術更有效地溝通你的見解！

https://softnshare.com/data-manipulation-in-python/

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python 資料分析工作 在 余海峯 David . 物理喵 phycat Facebook 的最佳貼文

余海峯 David . 物理喵 phycat By 余海峯 David . 物理喵 phycat

2019-10-14 16:59:16 有 74 人按讚
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【余博講座】Lecture on Hands-on Bayesian Data Analaysis Workshop 2019

明天 2:30pm - 5:30pm，我將於香港大學物理系舉辦一年一度「貝氏統計資料分析工作坊」，無需報名，免費參加。如有興趣動手嘗試分析，請在參與前到工作坊網頁安裝 Python、Pip、Jupyter Notebook，以及 PyMC3。

工作坊網頁：https://hfdavidyu.github.io/post/hands-on-bayesian-data-analysis/
工作坊摘要：https://www.physics.hku.hk/event/coming/20191015-hfy

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余海峯 David . 物理喵 phycat

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天體物理學家。於2016年在德國馬克斯・普朗克地外物理研究所取得天體物理學博士學位。曾任瑞典皇家理工學院博士後研究員、台灣物理學會《物理雙月刊》副總編輯。 現任香港大學理學院助理講師，工作包括科研、教學、科學普及。亦擔任《五夜講場-真係好科學》節目主持，以及立場新聞、星匯點、Big Bang Academy之科學顧問。著有《宙》以及《星海璇璣》（皆為花千樹出版）。
??馬普地外物理研究所天體物理學博士 ??皇家理工學院博士後研究員 ??港台電視《真係好科學》主持 ?科普書籍《星海璇璣》(合著)、《宙》、《宇》、《David博士21個宇宙大探索》作者
18303 followers 16848 likes "https://hfdavidyu.com/"
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python 資料分析工作 在 吳老師教學部落格 Youtube 的最讚貼文

吳老師教學部落格 By 吳老師教學部落格

2021-09-27 23:21:39 有 258 人看過 有 6 人喜歡
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從EXCEL VBA到Python開發第2次上課

01_重點回顧與BMI計算
02_計算BMI與格式化到小數點第二位
03_邏輯判斷BMI的評語
04_用format格式化資料
05_用for迴圈加總1到99
06_奇數偶數分別加總
07_用step與兩個for迴圈
08_九九乘法表單列輸出
09_九九乘法表多列輸出

完整教學
http://goo.gl/aQTMFS

教學論壇(之後課程會放論壇上課學員請自行加入)：
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http://www.tqc.idv.tw/

課程簡介：入門
建置Python開發環境
基本語法與結構控制
迴圈、資料結構及函式
VBA重要函數到Python
檔案處理
資料庫處理
課程簡介：進階
網頁資料擷取與分析、Python網頁測試自動化、YouTube影片下載器
處理 Excel 試算表、處理 PDF 與 Word 文件、處理 CSV 檔和 JSON 資料
實戰：PM2.5即時監測顯示器、Email 和文字簡訊、處理影像圖片、以 GUI 自動化來控制鍵盤和滑鼠

上課用書：
參考書目
Python初學特訓班(附250分鐘影音教學/範例程式)
作者： 鄧文淵/總監製, 文淵閣工作室/編著
出版社：碁峰 出版日期：2016/11/29

Python程式設計入門
作者：葉難
ISBN：9789864340057
出版社：博碩文化
出版日期：2015/04/02

吳老師 110/9/27

EXCEL,VBA,Python,東吳推廣部,自強工業基金會,EXCEL,VBA,函數,程式設計,線上教學,PYTHON安裝環境

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吳老師AUTOCAD教學超完整懶人包 先祝大家新春如意，並分享教學超完整懶人包如下， EXCEL函數與VBAhttp://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384521 EXCEL VBA自動化教學http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384524 AUTOCAD 2D教學http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384506 AUTOCAD 3D教學http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384509 JAVA開發教學http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384503 Android教學http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384512 Android證照教學http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384944 PhoneGap APPhttp://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384515 YOUTUBE雲端應用http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384527 Android與iOS應用http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384548 給想學習EXCEL VBA，提高工作效率實體開課訊息 http://www.ext.scu.edu.tw/class_0a.aspx?ClassID=1946&ClassTypeID=3&SubClassID=31 東吳大學進修推廣部： EXCEL VBA 與資料庫雲端設計(初階) EXCEL VBA 辦公室自動化(進階) 若上課時間無法配合，可以參考完整上課錄影函授DVD http://terry55wu.blogspot.tw/p/dvd.html
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python 資料分析工作 在 吳老師教學部落格 Youtube 的最讚貼文

吳老師教學部落格 By 吳老師教學部落格

2021-09-27 23:21:35 有 47 人看過 有 1 人喜歡
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從EXCEL VBA到Python開發第2次上課

01_重點回顧與BMI計算
02_計算BMI與格式化到小數點第二位
03_邏輯判斷BMI的評語
04_用format格式化資料
05_用for迴圈加總1到99
06_奇數偶數分別加總
07_用step與兩個for迴圈
08_九九乘法表單列輸出
09_九九乘法表多列輸出

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網頁資料擷取與分析、Python網頁測試自動化、YouTube影片下載器
處理 Excel 試算表、處理 PDF 與 Word 文件、處理 CSV 檔和 JSON 資料
實戰：PM2.5即時監測顯示器、Email 和文字簡訊、處理影像圖片、以 GUI 自動化來控制鍵盤和滑鼠

上課用書：
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Python初學特訓班(附250分鐘影音教學/範例程式)
作者： 鄧文淵/總監製, 文淵閣工作室/編著
出版社：碁峰 出版日期：2016/11/29

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python 資料分析工作 在 吳老師教學部落格 Youtube 的精選貼文

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2021-09-27 23:21:04 有 22 人看過 有 0 人喜歡
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從EXCEL VBA到Python開發第2次上課

01_重點回顧與BMI計算
02_計算BMI與格式化到小數點第二位
03_邏輯判斷BMI的評語
04_用format格式化資料
05_用for迴圈加總1到99
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07_用step與兩個for迴圈
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Python初學特訓班(附250分鐘影音教學/範例程式)
作者： 鄧文淵/總監製, 文淵閣工作室/編著
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社群媒體上有些相關的討論：

python 資料分析工作 在 [請益] 轉行做資料數據分析- 看板Soft_Job 的推薦與評價


作者agiwar (我就是我)
看板Soft_Job
標題[請益] 轉行做資料數據分析
時間Tue Sep 5 16:08:04 2017

板上各位高手好，小弟有些問題想請教，還請大家給些經驗與建議，謝謝。


先介紹我的背景好了：
目前在台北研替當中，一年後退伍。學歷是113機械、112應力碩。

論文方向是使用matlab做風速資料分析，
並參考模擬軟體演算法自己寫出程式執行，在與實際資料做比對。

畢業後先到GG輪班，後來轉調至現在公司，待退伍中。



現在工作：
當初面試進來時，公司當時需要有人從事分析風能數據的人才
這剛好與我的碩論有高度相關，因此順利進來
但任職到現在一年多，發現其實我真正在做分析數據的業務幾乎微乎其微
基本上，這間公司目前及未來的主要業務與我的背景不太相關
再加上薪資待遇很普通，所以有退伍即離職的想法。



目前我最會的應該就是python，當初用python有做一些分析風能資料
我發現我對於raw data的整理與分析，最後視覺化產生圖表，這樣的過程有高度的興趣
進而想去接觸機器學習等更多的理論
自己平常有上網看python教學，基本的套件與資料分析相關的模組都會操作
也有去台大資訊訓練班上了兩期python資料分析相關課程
現在正在coursera看林軒田老師的ML課程，自己練習寫演算法（例如PLA）
偶爾上網找書自己讀這樣。


但...總的來說，我沒有數統的背景，也沒有資訊的背景
我想我的優勢在於過去的學歷，我有自學能力，以及目前我會的「工學院的數學」


其實板上相關文章我大致都有看過
不管是針對資料分析的人才需求，或是跨行需要承擔的風險我也有考慮
也有在想是否去補習再去補一個數據科學的學歷。



希望有過來人或高手，就我的學歷背景經驗來給我建議
是繼續這樣進修自學，還是直接補習去補學歷，還是直接放棄資料分析這條路？



謝謝～

--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 118.163.2.172
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1504598887.A.80E.html
→ f496328mm: 為什麼放棄GG @@09/05 16:22
推 subset: 上面才有一串機器學習在台灣出路討論串09/05 16:24

放棄GG原因有很多，除了兼顧生活品質外，我認為受過前四大教育的我
畢業就去輪班實在可惜，雖然錢多，但這其中的know how僅限在tsmc
除了錢多，其他因素對長久職涯發展沒有益處。

機器學習的討論串很多，我也有看，但結論似乎皆導向：
「台灣玩不起來」「要馬就去國外」「沒學歷都是屁」...

其實我承認自己能力沒多好，但依然想知道這領域自己可以涉略多少~

推 f496328mm: 推薦你先去 kaggle 玩玩看09/05 16:48
→ femlro: Gg輪班才不會後悔 錢超多的。 屌打一堆同學，理工同學會沒 09/05 16:50
→ femlro: 在gg上班的很少聽過領超過兩百的09/05 16:50
→ femlro: 別看不起gg輪班 只有矽谷的才能酸gg09/05 16:51

好的，我會去kaggle嘗試看看。

另外femlro，我並沒有瞧不起GG，他畢竟算是個很成功的企業。
離開GG只是個人選擇，我也有說明雖然錢多，但其他因素不符合我的期待
坦白說，也只是想知道自己除了被綁在無塵室外，還有多少能耐
因為實在有太多案例，都是「進不去的想進去，進去了想出來卻被現實綁住」

→ f496328mm: 話說 GG 也有分析的部門阿09/05 16:52
→ f496328mm: 越自動化的企業 越需要利用 data mining 提升效率09/05 16:53
→ femlro: 有112-114 不去gg浪費那張證書09/05 16:53
→ f496328mm: 況且裡面 data 很多，也有在用 hadoop 存 data09/05 16:54

f496328mm：我也是最近在知道GG有資料分析的相關部門
但這一切也是在我離開設備才有機會進修資料分析

推 beaprayguy: 當初我也是從GG作業科組長出來我懂你的感覺09/05 16:59
→ beaprayguy: 雖然我是糞校就是了09/05 16:59

beaprayguy原來是GG前輩呀！我想只有GG人才懂其中的感受XD
一起加油～

推 Morphee: 去資策會啊09/05 17:17

鄉民不是說有前四大還去資策會，代表自學能力有問題= =

→ femlro: 那就只好自己開一間GG了@@09/05 17:38
推 asleisureto: GG年薪起碼純軟2~3倍…09/05 17:43
→ gilberthsu: 我不認為去資策會是浪費，有人提點入門省很多力 09/05 17:45
噓 beaprayguy: 我認為花10萬上課是浪費，沒有目的的學習工具幹嘛09/05 17:47
→ beaprayguy: 不清楚自己要學的東西模樣是什麼上課有什麼意義。你會09/05 17:48
→ beaprayguy: 工具後然後呢？應該是先去了解這行的課題和面對的問題09/05 17:48
→ beaprayguy: 和處理的方法，在想要不要上課09/05 17:48
推 Huffman: 怎麼不先去GG賺一筆 跑來相對低薪的純軟是瘋了嗎09/05 17:50

我是因為也沒有太多錢可以去資策會，然後因為網路上資源很多可以學習，就暫且先自學
。

離開GG不能大賺一筆沒錯，但相反地，我也就無法有更多心力去學新東西，待在GG只是讓
自己等領下一季分紅的時間。倒也不見得要走純軟，有看到不少公司在主打工業4.0，不
知是否可以應用到這專業？

推 drajan: 邊工作邊學 學習最夯工具並實際應用 建立portfolio 以上約 09/05 18:15
→ drajan: 花大概一年半至兩年時間 然後出國去（包括中國大陸）直接 09/05 18:15
→ drajan: 去找工作，或去美國念一個CS MS。臺灣最好就Appier 09/05 18:15

所以要再追求這領域的學歷，出國是唯一解? 台灣的沒什麼用是嗎?
我不是本科出身的，要進Appier應該不可能吧@@

→ y800122155: 樓上說A公司最好? 好的定義是什麼?? 錢?環境?發展?? 09/05 18:26
→ ericrobin: 我是覺得你在本行賺比較實際 像樓上說的你換個方向差不 09/05 19:00
→ ericrobin: 多兩年 即使這樣台灣這邊的機會也沒很多 09/05 19:00

我覺得你說的很有道理
儘管花兩年時間補足這領域的專業，不見得能在台灣找到滿意的工作

推 drajan: 有強者，生涯發展初期首重optimize growth rate, 跟強者學 09/05 19:02
→ drajan: 習 事半功倍。相反，待在充滿魯蛇的環境, 就會... 09/05 19:02

恩我也想跟強者學習，你有認識的想介紹嗎XD

推 beaprayguy: 資訊行業就是跳，跳一跳比GG31職等有可能 09/05 19:09
→ beaprayguy: 拜託GG前面有多少人排隊 09/05 19:09
→ beaprayguy: 你要做多少才排你，軟體深耕五年，專精某一領域，破 09/05 19:10
→ beaprayguy: 兩百都沒問題。 09/05 19:10
→ beaprayguy: 但是選的環境是否有累積能力 09/05 19:11
→ beaprayguy: 看怎麼學習 09/05 19:11
→ beaprayguy: 你要在開源社群做出口碑有什麼問題？ 09/05 19:14
推 ckp4131025: 軟體5年破200比GG5年升31難很多吧... 09/05 20:12

在我待過GG12廠那段時間，其實5年要從32升上31職等，真的沒那麼簡單
當時我同事甚至有做了12年才31(新人32)，有些同事學歷不差，但老闆機歪
真的做了3~5年了，還在原地打轉，只為求每季獎金，礙於現實考量離不開GG
這些學長也很建議我想走趕快走，只能說內部黑暗現實面，只有待過的人才懂

推 beaprayguy: 看你五年怎麼過啊 09/05 20:18
→ beaprayguy: 有人五年每天精進。上班拼下班拼。 09/05 20:18
→ beaprayguy: 台積電就算很拼，職等也能爬。你想想看精美的X大，洋 09/05 20:19
→ beaprayguy: 經幫 09/05 20:19
→ beaprayguy: 軟體機會才多，但要選對領域 09/05 20:20

我也希望我能有機會選對領域，但目前資料科學在台灣好像有如大家所述那樣不樂觀

推 Eos: 軟體五年破200的機會有 但不在台灣 請先認知這一點 09/05 21:54

了解。

推 jonathan7988: 呃 不知道有些人心態在炸裂什麼 人家選工作不全看 09/05 22:29
→ jonathan7988: 錢也不行？ 09/05 22:29

真的! 錢很重要沒錯，但不是唯一，無恥一點未來很缺的時候再去輪班也行(誤

推 lukelove: 先打好cs基礎吧, 接著論文閱讀沒問題 目前流行的方法只 09/05 22:47
→ lukelove: 有尻的溜不溜的差異 09/05 22:47

打好cs基礎，是再精進數學呢? 還是去接觸實務的coding

推 prag222: 基本上跟你說 在學校學的數學統計是要拿來用 09/05 22:56
→ prag222: 我數學 從國中就不行了..... 09/05 22:56

我是完全沒學過統計，是不是可以先著重在條件機率即可?

推 Argos: 一句話 請好好念英文 出國吧 09/05 22:59

如果有錢，我會考慮的!

推 prag222: 出國也只能去美國了 能強到跟對岸比嗎......哈哈哈哈哈 09/05 23:00
推 Harifucks: 最近CHT徵AI人才，有興趣嗎？ 09/05 23:02

哈 如果我有能力的話不排斥看看阿XD

推 prag222: 所謂自學能力是綁英文的喔 看中文除非寫得好 不然都打折 09/05 23:14
推 prag222: 我前同事白天上班下班晚上看書 拚阿 可是我前主管說他貴 09/05 23:28
→ prag222: 貴也是老闆花錢來 做事的 09/05 23:28

英文也是可以再花時間去K起來啦，但我目前想說先把專業知識補起來

推 exthrash: 實在不懂某些人非GG不可的邏輯 09/05 23:33
→ exthrash: *以上是指gg輪班 不過gg其實也有在做ML的組 09/05 23:34

其實...我真的只是覺得四大機械背景就直接去輪班，讓我很嘔
所以想再多學東西去不同領域看看
我也是離開GG了才知道有ML部門，但若我當初沒離開GG，應該也不可能可以調部門吧

→ physheepy: 在台灣 真正做數據分析的職缺很少且你應該很難應徵上 09/05 23:39
→ physheepy: 你自學能力不錯的話 嘗試做出作品出來 你會較有機會 09/05 23:41
→ physheepy: 應徵較好的職缺 別看104上數據分析的職缺滿地 其實大多 09/05 23:41
→ physheepy: 只是粗淺的call 套裝軟體 薪水也不高 09/05 23:42
→ physheepy: 另外我不懂"補習補數據科學的學歷" 是什麼意思 如果你 09/05 23:43
→ physheepy: 是想去上個半年一年甚至幾星期的所謂"資料科學培訓" 09/05 23:44

其實我就是擔心我不是本科的，要找到工作真的很難，所以就先自學再說
可我自己知道，自學根本不能跟人家4年CS畢業的競爭
我是不清楚104上的資料科學的職缺如何
"補習補數據科學的學歷"，這是指說去補資工的課，然後去考個台大數據科學所這樣

→ prag222: 實際上有需求 但缺現成的人才 付不起相對優渥^(++)的薪水 09/05 23:44

恩真的是普遍低薪~

→ physheepy: 那對於應徵較好的職缺幫助也不大 這種補習只能教你工具 09/05 23:45
→ physheepy: 而現在資料科學的工具方便到完全不值錢了 09/05 23:46

原來這些工具已不值錢了，我還以為會使用的人不多

→ hmcedamon: 不懂非GG不可的邏輯+1 09/06 09:08

只能說每個人的選擇不同

推 doranako: 看你要錢還是一個夢想 09/06 10:02

就是要在這之中去找尋平衡囉

推 stosto: 不如再去唸個碩士 09/06 13:59

其實我真的有想過這問題，畢竟學歷證書在業界是很重要的入場券
管他實務經驗充分與否，先騙進去再說
就像我自己應力碩畢業，我也不覺得自己哪邊厲害 = =

→ f496328mm: ㄜ... 資料科學工具還是很值錢.... 09/06 14:27
→ f496328mm: 會用的人很多 用得好的人不多 09/06 14:27
→ f496328mm: 很多套件都是現成的沒錯 但細節更多 09/06 14:28
→ f496328mm: "會用"跟"用的好" 差很多 09/06 14:30
→ f496328mm: 例如你會開車 所以你覺得開賽車很簡單 是一樣的道理 09/06 14:30

我明白你說的這道理，我是會持續學習現有的工具，同時在補背景知識的不足


噓 XJY13: 為什麼不去GG 09/06 19:56

那XJY13大，您有去GG嗎?

推 noreasonkon: 原Po 背景跟我很像 我碩班做CFD 畢業後對機械本科的 09/06 19:58
→ noreasonkon: 工作沒啥興趣 又不想繼續唸書 最後找個軟體的工作開 09/06 19:58
→ noreasonkon: 始慢慢練功(寫web) 下班後自己爬一些資料來玩累積DM 09/06 19:58
→ noreasonkon: 的能力 台灣資料分析的缺太少了 你在應力所念的高等 09/06 19:58
→ noreasonkon: 工數或是周捨的數值分析跟ML幾乎完全沒相關 根本無法 09/06 19:58
→ noreasonkon: 和本科系的人競爭 如果要轉行的話 建議要有砍掉重練 09/06 19:58
→ noreasonkon: 的覺悟 09/06 19:58

站內信跟您請教問題~

→ askia: 台灣現在有很多公司想跟風做這一塊，但是說真的有制度、 09/06 20:07
→ askia: 有足夠資料做這塊的公司非常少。104上面的缺很多，但是說 09/06 20:07
→ askia: 真的，沒有幾個是值得去的。而真正值得去的多半要本科、有 09/06 20:08
→ askia: 論文發表的 09/06 20:08
→ askia: 一個簡單的道理：除非你是超級天才，否則你花一個月學會的 09/06 20:09
→ askia: 東西，大部分的人也可以花一個月（不到）學會 09/06 20:09

我清楚知道自己的本事在哪，更了解高手那麼多，我會的大家一定都會
但我不確定104上面的缺是不是都很不值得，因為坦白說現在的我連能去哪都不知道
只能先繼續充實自己，直到停損點發生吧

推 exthrash: 軟體一堆領域都有套件 又不是只有ML 09/06 23:42
→ exthrash: 講得很像在其他領域 工程師都是start from scratch一樣 09/06 23:43
推 pieya: 我記得coursera還是edx上最近有香檳大的數據分析相關遠端 09/07 00:54
→ pieya: 學位可以念，不用出國，花費也較少。你可以參考看看。 09/07 00:54
→ pieya: 至於方向…我是覺得任何專業你總要找個領域去提升。而做不 09/07 00:57
→ pieya: 做得到跟未來有多少機會其實常常是沒人能給你足夠確定的答 09/07 00:57
→ pieya: 案。 09/07 00:57

謝謝pieya給的建議，coursera上確實有資料科學相關的學位
「找個領域先提升自己」
是不是其實就是先從資料黑手起家，待獨當一面後再去選擇更好的?


推 lukelove: coursera線上課程, 數學推導部份大概只需要 微積分線代 09/07 01:14
→ lukelove: 機率, 大概就可以聽懂個八九成, 真的不會對岸直覺解釋的 09/07 01:15
→ lukelove: 文章很多 09/07 01:15
→ lukelove: 不過上完課/寫作業是一回事, 比賽又是一回事 09/07 01:18

微積分線代沒什麼問題，大概就需要去補條件機率的部分吧
當然我知道比賽的層級不能跟修課來做比較

推 tloy1966: 最好當然是去gg的ML team 09/07 04:24
推 tloy1966: 機率必須 統計應該是非必須 09/07 04:26
推 tloy1966: 不過會建議用假日當興趣學習，累積到一個程度再跳 09/07 04:28
推 tloy1966: 你的70%時間可能都在理解資料，整理資料 09/07 04:30

問個問題，如果未來我準備好有能力的話
我都從GG設備離開了，還有機會再進GG的ML team嗎XD?

※ 編輯: agiwar (118.163.2.82), 09/07/2017 11:28:46
推 popcool: 我112機械碩畢，軟韌的工作年資加起來有3年多，自學對我 09/07 14:13
→ popcool: 來說根本小事，但還是去資測會學完ios，為何有能力自學 09/07 14:13
→ popcool: 還要去資測會，因為效率啊！與其下班回家累的要死還自學 09/07 14:13
→ popcool: ，不如全職有系統有人教，畢竟快30了，對我來說自學轉職 09/07 14:13
→ popcool: 的時間成本遠遠大於那八萬元的學費，對我來說時間無價啊 09/07 14:13
→ popcool: ！ 09/07 14:13
→ beaprayguy: 喔，冒出好多112喔 09/07 21:49
→ beaprayguy: 八萬塊省下來自學不是一樣？講幹話？112？ 09/07 21:49
推 tseng40: 一直推GG的ML team的人真的有在裡面待過嗎....別誤導人 09/07 22:40
→ bestchiao: 台積ml team一直是個很神秘的存在 哈哈 09/07 23:34
推 jammy50605: 我也放棄GG 09/08 00:03
推 popcool: 幹話?時間成本大於學費這句話很難懂?下班自學花ㄧ年轉職 09/08 01:41
→ popcool: 跟全職學4.5個月後轉職，時間跟效率差很多，8萬+4.5個月 09/08 01:41
→ popcool: 薪水頂多就6個月薪，買7.5個月的時間+學習紮實度，我認 09/08 01:41
→ popcool: 為值得，算了講再多也有人看不懂還硬要酸 09/08 01:41
推 popcool: 再用另一個算法，上課時數抓300小時好了，自學能力強時 09/08 02:00
→ popcool: 數打6折抓180小時，每天很認真下班學2小時=90天=三個月， 09/08 02:00
→ popcool: 然後找工作的時候跟老闆說我每天下班自學持續三個月，跟 09/08 02:00
→ popcool: 我全職受訓4.5個月哪個比較有說服力?看作品嗎，不管哪種 09/08 02:00
→ popcool: 學習方式我是都不相信junior能寫出多屌的作品啦 09/08 02:00
→ beaprayguy: 喔 資策會好棒棒，拍謝 我第一關刷履歷上寫資策會， 09/08 07:33
→ beaprayguy: 我補習班。你去看業界多少人刷掉，還是你面試不夠多？ 09/08 07:33
→ beaprayguy: 去社群不夠久？沒和其他公司人聊天，他們需要的工程師 09/08 07:33
→ beaprayguy: 特質是什麼 09/08 07:33
→ beaprayguy: 我需要一個填鴨式教育的工程師嗎？資策會方式適合啟發 09/08 07:34
→ beaprayguy: 學生思考？ 09/08 07:34
→ beaprayguy: 正確答案填進去，遇到變化題就死掉解不出來 09/08 07:35
推 popcool: 照你的說法是否適合當軟體工程很大是取決於個人特質，這 09/08 08:46
→ popcool: 我認同然後我發現我們的看法並不牴觸，只是根本在說的是 09/08 08:46
→ popcool: 兩件事情。並不是說資策會多棒棒，上課或自學版上討論過 09/08 08:46
→ popcool: 太多，我只是提供依我的學經歷選擇去上稞的原因跟分析方 09/08 08:46
→ popcool: 式，你要質疑我是不是112或在講幹話隨便你吧，我懶的再回 09/08 08:46
→ popcool: 了 09/08 08:46
推 Morphee: 112隨便都撈的到公司吧 邊賺邊練功才是最佳解，還是現在 09/08 13:40
→ Morphee: 少子化影響太大了？ 09/08 13:40
推 Morphee: 資策會上到後來也是老師key code 學生照key 沒有哪麼神 09/08 13:42
→ Morphee: 啦 09/08 13:42
→ Morphee: 買本大陸書裡面一堆 sample code 09/08 13:42
→ seaf: 該講一個資策會收錢霸凌學生跟結業後只有三人有工作的故事？ 09/08 16:57
→ seaf: 目前國外很多線上課程都有開資料分析的課，比資策會有用 09/08 16:59
※ 編輯: agiwar (182.235.182.56), 09/10/2017 12:36:48
→ Argos: 我倒覺得這跟資策會沒啥關係 資策會可能收20個人只有3人成 09/10 15:19
→ Argos: 功找到工作 會去看線上課程大概100才出1個能找工作的吧 09/10 15:19
→ Argos: 重點是 不是走什麼途徑 是自己有沒有心啊 09/10 15:20
→ pieya: 說是「選擇更好」感覺滿奇怪的…不過我想就是你理解的那樣 09/10 15:59
推 Hornet7: Coursera還是Edx的修課完成率記得好像才5%~10% 09/11 21:59
→ Hornet7: 由此可窺見有多少人有足夠心力學習一項新技能 09/11 22:01
→ Hornet7: 資策會\補習班那麼貴，花大錢了再放棄多可惜 09/11 22:02
→ Hornet7: 其他線上課程像是Udemy，大部分都水水水，隔靴搔癢教個 09/11 22:06
→ Hornet7: 皮毛一兩個小時沒作業沒考試也算修過課還有證書 超級水 09/11 22:06
→ Hornet7: 這種線上課修了很難找工作一點都不意外 09/11 22:07
→ Hornet7: 不過聽說有人去抄Udemy裡的範例 建個音樂平台就拿高薪惹 09/11 22:09
→ Hornet7: 沒踮踮自己斤兩前別跟風學什麼很炫的AI,ML,大部分都找不 09/11 22:11
→ Hornet7: 到對應的工作啦，找到工作進到公司有機會去用再去研究 09/11 22:13
→ ZhuBeiCity: 某f觀念真誇張..什麼叫112-114不到gg浪費？ 09/14 23:39






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這份資料也有包含男生和女生的薪水，我也來試試歷年的「資訊及通訊傳播業」的男女薪資比為何，看看什麼時候咱們辛苦的程式工作者在未來有沒有女性數量大爆發的可能性？

#53. 【AI60問】Q15學習資料分析必備的9大技能？

Python ：它在視覺化的工具中，有很多優秀的第三方庫， ... 資料分析有分等級，有負責清洗資料、簡單的工作；有負責建模、掌握十多個機器學習演算法； ...

#54. 數據分析師的工作日常3 – 建立資料團隊的文化與程式規範 - 领英

我發現做資料科學圈中，不論使用R語言或Python，很多人都不喜歡寫function，但是寫function的好處顯而易見，不論對提升工作效率、程式維護性、資料正確性 ...

#55. 職業運動分析工作的黃金時代｜ 方祖涵 - 獨立評論

大學電腦學系畢業，有Java/C#程式語言經驗，擅Python尤佳。 資深資料分析師 ．工作內容以提升組織決策力為目標，將研究結果及研究工具交與研發部、 ...

#56. Python × Excel，程式新手也能分析大數據 - 窩課360

#57. 我花了兩年，從不懂Python 變成了AI 工程師 - 未來商務

畢業前的9 個月，他找到了日企野村證券的工作。這期間，他接觸到一些數據分析的軟體，學習了Excel VBA 編程、數據視覺化軟體Tableau 和Power BI，還有 ...

#58. 學Python就能做好數據分析？萬能語言背後是一片韭菜地 - 壹讀

「會python的大學生，找工作有多賺？「. 「python到底是什麼鬼，學姐靠他拿了5個offer". 「數據分析還在用Excel？學會python效率高10倍！「.

#59. 不只有程式語言，快速了解大數據分析人才必備技能

大數據分析師的工作內容多包涵傳統數據分析師的工作，比如資料庫建置與 ... 廣泛被企業使用的資料庫語言SQL、或者應用管道多元的Python與資料科學界 ...

#60. 自學Python，轉行數據分析之後，我比別人多了4大優勢 - 今天頭條

如果你的工作需要和數據打交道，相信我，Python一定能成為你升職加薪的敲門磚。 為什麼？ 因為高效。 我們來看一份年薪24w- ...

#61. [請益] 轉行做資料數據分析- 看板Soft_Job

現在工作： 當初面試進來時，公司當時需要有人從事分析風能數據的人才這 ... 目前我最會的應該就是python，當初用python有做一些分析風能資料我發現 ...

#62. 使用Python 資料分析和視覺化上市櫃公司薪資公開資料

當作我們尋找合適工作的參考依據之一（但薪資高低不是決定合適工作的唯一標準）。 當然身為一個略懂略懂資料分析的軟體工程師，我們當然不能只看新聞 ...

#63. 4-3 資料分析步驟與資料取得- 用Python 分析財金資料 - Coursera

Video created by 国立台湾大学for the course "用Python 做商管程式設計（二）(Programming for Business Computing in Python (2))". 本週將以分析 ...

#64. 成為python數據分析達人的第一門課 - 政大開放式課程

成為python數據分析達人的第一門課－蔡炎龍1-4 Python程式基礎I Python的開發環境、串列與繪圖Jupyter的魔術指定. 長度: 05:01, 瀏覽: 3516, ...

#65. 快速蒐集大量資料，你該掌握的三大工具！ - HiSKIO 程式部落

根據最大開源社群的GitHub，在近期釋出的年度報告來看，Python 超車Java，首次成為GitHub 第2大程式語言，除了可以應用在網站、資料分析上， ...

#66. 我適合當數據分析師嗎？有這8 大特質，你也可以是優秀的數據 ...

不過當我們規劃職涯發展時，除了考量是否有能力勝任，如果是轉職，薪水與工作是否有保障外，更要確定這份工作是自己有興趣的，並且符合自己的個性與目標。

#67. 晴時多雲白天氣溫稍回升早晚偏冷日夜溫差大早出晚歸請留意多 ...

在家工作反而超時加班的更嚴重，究竟是「上班」是「耍廢」？ ... 圖解資料結構：使用Python（第二版）暢銷回饋版 (PChome書店2021-12-03 05:34:29) ...

#68. 元智大學管理學院學士班(主修：財務金融) - ColleGo!

理論課程：財務管理、投資學、國際金融市場、國際財務管理、衍生性金融商品等理論知識。 ... 數據分析：運用統計與計量經濟等方法，透過相關工具分析財經 ...

#69. 巨匠直播教學

巨匠直播專業教學班，學習超簡單！提供各種巨匠專業課程學習及評價，專業課程包含Python、AI程式設計、手機app、工業設計、室內設計及證照考試等，是學專業課程最佳 ...

#70. 光靠那点Python基础知识，你可能连实习都找不到，现实既是如此

只会Python不一定可以找到工作，但我可以说，你如果会其它数据分析软件，那么掌握Python绝对是 ... 不用慌，我还是给大家准备了一套视频资料。

#71. 編程零基礎轉行網際網路行業？全新【編程入門班第10期】帶你 ...

Python 可用於數據分析和大數據處理，也可以用於搭建網絡爬蟲獲取外部資源。Python也可以作為後端語言，管理數據的交互和連接伺服器。像Python Flask就是一款用Python開發的 ...

#72. 新聞中心- 聯成電腦|讓你價值連城

聯成電腦網站企劃好文分享：Cacoo線上繪製圖表還可多人協同設計. 文、G小編今天要介紹這套線上工具相當實用，不管你是不是企劃，在工作時總是免不了需要藉由心智圖、 ...

#73. 自學python？只需三步從零基礎秒變大師

掌握資料庫的SQL,和Python資料庫相關庫的使用. Web前端： ... 數據分析------------ 快速開發快速驗證，分析數據得到結果.

#74. 最全的Excel职场加分技能，现在只要0.01，赶紧学起来!

大数据时代，各行各业岗位工作都要求快捷、高效、精细，所以选择合适的工具、 ... 更有各类福利资料干货分享赠送，助力大家提升底层能力，升职加薪哦~.

#75. 百度指数

最新动态 · 品牌表现. 手机版. 关注微信. 帮助中心. 登录. 注册. 产品公告. 开始探索. ©2021 Baidu 使用百度指数前必读 百度指数版权声明 京ICP证030173号.

#76. Emeritus中国携手新加坡国立大学商学院推出《数据分析师》课程

例如：销售、市场、运营等前端的职位需通过数据分析实现有效增长，财务、法务、人事等也需通过数据分析来提升效率，数据分析能力已经成为工作的必要条件。

#77. 西安python编程培训有哪些优势？ - ICode9

爬数据、分析整理、做统计、做报告……这些产品、运营同学每天重复性的工作，都可以交给程序搞定。而被大家称为「胶水语言」的Python 非常万能，几乎能 ...

#78. 【IT工作大哉問】我想薪水翻倍，應該再學哪些IT技能？資料庫 ...

Python ？ 2020-12-21. 台灣的企業多是中小企業，一個組的編制 ...

#79. 用Python代码简单快速实现数据可视化的5种方法 - 知乎专栏

数据可视化是数据处理工作中的一个重要部分，在项目早期阶段，我们常常需要做很多数据分析来深入了解数据。创建数据可视化能帮我们更清楚和容易的理解 ...

#80. “阿里”内部人都在偷偷使用的python知识点？太全了？低调使用

Python 是数据分析的主流语言之一。 ... 图中这些工作也都是适合python开发者可以选择的行业哦 ... 全套python资料可以私信“666”或者“学习” ...

#81. Python数据分析笔记#3 函数 - 今日热点

难度：中级开发语言：Java学习时间：10分钟学习资料及总结Java线程池核心（一）：ThreadPoolExecutor的基本功能Executor 接口提供了执行Runnable 任务的 ...

#82. 金融科技風險管理系列-流程機器人治理模式規劃(下篇) | 勤業眾信

由於流程機器人腳本內容不似一般常見之程式語言(如:C、JAVA、Python)， ... 針對流程機器人的細部執行步驟，應基於之前的需求分析，載明係透過錄製方式或是程式撰寫 ...

#83. 戰略結盟！Meta、亞馬遜AWS 攜手擴展深度學習模型 - INSIDE

PyTorch 是一個開放原始碼的Python 機器學習庫，基於Torch（英語：Torch ... 的戰略合作關係，以幫助本公司更快地創新並擴大研發工作的規模和範圍。

#84. CSDN - 专业开发者社区

CSDN是全球知名中文IT技术交流平台,创建于1999年,包含原创博客、精品问答、职业培训、技术论坛、资源下载等产品服务,提供原创、优质、完整内容的专业IT技术开发社区.

#85. Python與資料處理實戰演練 - 恆逸教育訓練中心

Python 是資料分析，大數據與網路撰寫的一個流行的語言，也是google在提供服務所愛好的 ... 具有簡單代數統計能力，並具有程式基礎的工程師，資料分析師，數據分析師 ...

#86. 序列化Python对象的方法 - html中文网

pickle在加载时有一个副作用就是它会自动加载相应模块并构造实例对象。 但是某个坏人如果知道pickle的工作原理， 他就可以创建一个恶意的数据导致Python ...

#87. 24小時完成採收前檢驗質譜快檢為台灣鳳梨外銷安全把關

... 鳳梨海外拓銷工作有效整合民間及會內單位，發揮1加1大於2之綜效。 ... 中殘留農藥檢驗方法－多重殘留分析方法（五）」進行複驗，保障農民權益。

#88. 農委會為台灣鳳梨外銷安全把關！應用「質譜快檢」解決農藥 ...

... 會內單位組成鳳梨品項服務團隊，鳳梨海外拓銷工作整合民間及會內單位。 ... 農藥檢驗方法－多重殘留分析方法（五）」進行複驗，以保障農民權益。

#89. Python零基础入门动画课【全集】 - 网易云课堂

云课堂首推-用动画学Python】《Python零基础入门动画课【500+集】》5大就业方向案例持续更新优化，包括更新大量练习和实例--课程概述（手把手教.

#90. 潘若迪生日趴驚見「羅志祥、吳宗憲」合體綜藝大咖網：小豬免 ...

恩愛形象全破碎？《爸爸去哪兒》再爆男星出軌工作室發聲了台灣達人秀 19分鐘前 ... 韓媒爆三星Note系列將走入歷史 · Python資料科學與幾何工具 ...

#91. Python download m3u8 - Dubai International Award for Best ...

或者一些网站经过分析后发现是使用m3u8格式进行播放的Python Apr 15, ... 2021-03-11 See Project Pythonの無料の学習資料、コード、交換回答クリックして参加. zst ...