為什麼這篇ipas巨量資料分析師ptt鄉民發文收入到精華區：因為在ipas巨量資料分析師ptt這個討論話題中，有許多相關的文章在討論，這篇最有參考價值！作者s51603000 (s51603000)看板Soft_Job標題[請益] 關於資策會Data ...
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!
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推 sevenw: 推 也好奇這個課程 02/23 14:15
推 RunRun5566: 你是四大理科 完全不需要花半年 02/23 14:19
推 cobrasgo: 第一行就可以找工作了，很多公司會給你機會 02/23 14:20
→ RunRun5566: 去修這個 對你學歷其實是扣分的 02/23 14:21
→ cobrasgo: 不信的話開104履歷 02/23 14:21
→ RunRun5566: 找你在念資工or資訊的朋友請教一下最快 02/23 14:22
→ RunRun5566: 我相信他們應該未來都會比資策會的老師強 02/23 14:22
→ johnny94: 不如去試試udacity 的 nanodegree 02/23 14:39
推 abola921: 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
推 CRPKT: 先問你為什麼會對這個領域有興趣？ 02/23 14:50
→ s51603000: 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
→ s51603000: 但是對此領域並不是那麼了解 想請教版友 02/23 15:16
→ s51603000: 先謝謝大家的建議! 02/23 15:17
推 JackBaska: 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
→ JackBaska: 找'資料分析師'即可 ,入門最難的是data clean,其他後端 02/23 16:19
→ JackBaska: 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
→ MOONY135: 不要去工廠端的公司 類似KKBOX PCHOME的公司會比較 02/23 16:29
→ MOONY135: 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
→ Wush978: 我目前正在資策會擔任該課助教 02/23 18:17
→ Wush978: 我負責R相關的教材製作 02/23 18:18
→ Wush978: 教材本身是open的: 02/23 18:18
→ Wush978: 但是我不知道其它部分的教材內容 02/23 18:21
→ Wush978: 以上內容給你參考 02/23 18:21
→ s51603000: 謝謝助教的分享! 02/23 18:45
→ leafwind: 「四大數學碩士，巨量分析職缺找上你」是認真？ 02/23 19:43
→ leafwind: 臺灣業界有這麼友善？或是資料分析職缺這麼多？ 02/23 19:46
推 JackBaska: 資料分析根據量是兩回事 02/23 20:12
推 Morphee: 四大去這個是扣分 表示沒自學能力 02/23 22:35
推 z5612365: 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
推 olen0622: 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
→ olen0622: 不過以工作來說 事實上沒這麼多資料分析職缺 02/23 23:15
→ olen0622: 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
推 olen0622: 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
→ manaup: 台灣沒有巨量資料啦 02/23 23:27
推 JackBaska: 更正,是台灣真正做巨量的都是我們碰不到的 02/23 23:39
推 CRPKT: 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
→ CRPKT: 講資料分析的話倒是有一些廠商是玩真的 02/23 23:50
→ CRPKT: 應數與統計也是真的對資料分析有幫助 02/23 23:50
推 CRPKT: 你可以先了解一下 big data 出現以前, 歐美的 business 02/23 23:53
推 JackBaska: 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
→ JackBaska: 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
→ CRPKT: intelligence 在做什麼, 現在又多做了什麼 02/23 23:54
→ JackBaska: 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
→ JackBaska: 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
→ JackBaska: 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
推 CRPKT: 與其說是大眾好理解, 不如說是好想像吧 XD 02/23 23:57
推 JackBaska: 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
→ JackBaska: 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
→ JackBaska: 切到recursive的上限了 02/24 00:00
推 drajan: 怎麼入門data engineer? 找家玩Hadoop 操作上T資料的公司 02/24 00:06
→ drajan: 練功 02/24 00:06
推 JackBaska: 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
→ JackBaska: 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
推 kniver999: 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
推 coronach: 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
→ coronach: 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
→ coronach: 業界的重視跟理解程度都不夠。 02/24 08:41
→ coronach: 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
→ coronach: 還是寫code多XD 02/24 08:44
推 JackBaska: 兩個都有興趣的話有個坑叫做Algorithm XD 02/24 09:58
推 keithmin: 你用關鍵字找職缺,再看要不要花錢上課 02/24 18:18
推 vahejiko: 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
→ vahejiko: 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
→ vahejiko: 來～另外，統計系跟資工系會比較有相關性 02/25 23:11
推 king4647: 我目前在此班 班上數學系不少 02/26 09:02
推 howard40116: 請問K大是中壢班的嗎? 02/26 09:51
推 king4647: 是的~ 在中央大學裡面 02/26 10:42
推 frouscy: 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
→ frouscy: 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
→ frouscy: 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