: 首先介紹自己背景，小弟是112理院學碩
: 有發過一篇Q1一作paper
: 在學期間數學相關課程有修過統計/高統/機率/線代等
: 程式方面只會寫python跟R language(主要拿來作科學分析)
: sql資料庫有在cousera上學過
: 作過的兼差工作是排程接API抓資料
: 再使用pandas 將資料整理成想要的格式放進mongoDB atlas
: 最後用dash將資料視覺化做成互動式儀表板
: 知道這樣的經歷還非常弱，所以想先從初階的資料分析師工作開始
: 之後再慢慢二轉成資料工程師/資料科學家
: 但最近投履歷發現幾乎都沒有下文，我自己猜測是科系不符
: 所以想來版上請益各位高手，是否該去上補習班來補學歷呢?
: 感謝！
112 理學院學碩又有發表
坦白說這種背景我不知道要擔心什麼
不知道你都投了哪些公司
如果不是非得要 tier 1 公司，應該是一堆系統廠搶著要吧
職缺可能會掛 ML Engineer / AI Engineer / Data Scientist blah blah blah
不過稍微看一下 JD
如果寫說要會 python / R 要會 SQL
熟悉 pandas / numpy / keras / tensorflow 等套件
諸如此類的
基本上就做一樣的事情
就看願不願意低就
反正新鮮人第一份工作沒什麼好損失的
發現公司沒辦法教你新東西的時候
就趕快跳下家
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至於學習
補習班 bootcamp 什麼的就免了
不如去 coursera 選幾堂硬一點的課來上
補充相關知識
或是直接打 kaggle 邊做邊找資源自學完成專案
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職涯發展的話
我覺得厲害的 DE 在市場上是很有競爭力的
比起 Data Science 或 AI/ML 相關工作
那些建模的不確定性還得自圓其說
又群魔亂舞
DE 產出相對明確，且任何跟 data 沾的上邊的公司都會需要
但是要學的東西
基本上都不是在學校或什麼補習班就會學到的工具
也是工作中慢慢摸索、自學
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同原文推文的建議
補一些後端知識跟實作經驗
畢竟產品要上線
最差最差要求 Data Science Engineer (我不稱data scientist，太沈重了)
寫個 API 讓後端RD來接
不為過吧
fast API 學一下最近夯
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總之不要只憑著自己有數理背景就想一招打天下
補足資工/軟功相關的知識
隨時保持警惕學習
才是最重要的
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話說回來
履歷沒回信就繼續投
夢幻職缺上不了就投一些保底
無聲卡搞不好只是因為最近疫情
公司安排面試不方便
或是職缺負責主管剛好在忙沒空理這一堆雜事
比起管院的學生，理學院我覺得幾乎可以稱作相關科系了
所以加油吧
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