為什麼這篇q梅失敗鄉民發文收入到精華區:因為在q梅失敗這個討論話題中,有許多相關的文章在討論,這篇最有參考價值!作者deepdish (Keep The Faith)看板Salary標題Re: [心得] 為什麼9...
q梅失敗 在 Grace葛瑞瑞 Instagram 的精選貼文
2020-05-23 19:05:15
我那內在傳統婦女魂又不小心燃燒了 前年的Q梅失敗成皺皺梅 今年再次挑戰 買的時候問了雜貨店老闆娘 老闆娘又帶我問了隔壁洗頭店阿姨 問個清楚後~ 回家還怕不夠清楚的再打電話問了我那重聽嚴重的阿婆😘 外加網路各配方 我想這次應該不會再變皺皺梅 但光去苦水搓鹽巴 我手就破皮了😒 🙁有沒有這麼細皮嫩肉啦🙁...
其實講太多細節
很多人一定還是不懂
直接看這篇文章比較快
AI大戰》ChatGPT怎麼玩?優缺全解析,一文看懂
https://www.cw.com.tw/article/5124860
好 重點來了
美國卡內基梅倫大學(Carnegie Mellon University)
電腦科學教授克尼策(Vincent Conitzer)
認為風險最高的4類白領工作:
https://www.cw.com.tw/article/5124718
1.科技工作(程式設計師、軟體工程師、數據分析師)
2.金融工作(金融分析師、個人理專)
3.法律工作(法律助理)
4.媒體工作(行銷、內容創造、技術寫作、新聞)
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就是這樣
現實很殘酷
跟不上最新科技的腳步
就會被時代的巨輪淘汰
※ 引述《a78998042a (Benjimin)》之銘言:
: 如果你對數據分析轉職感興趣
: 如果你周遭有人想要轉職到這個領域
: 請把這篇文章給他看,這將幫助他節省2年以上的時間
: 我在22年秋季開始,開始了免費的數據轉職諮詢服務
: 期間接觸到超過50+的人談論他們的疑惑
: 有人曾參加轉職輔導,有人加入線上課程,有人自學超過兩年
: 但共通的點是,它們仍在成功轉職的路上努力著
: 錯誤的觀念會讓你虛度 2-3 年
: 而正確方向僅需要一次的會議
: 但因個人能力有限,我無法無限期提供諮詢服務
: 於是我將這段期間內的諮詢內容拍成影片
: 這部影片跟其他影片不同在於:
: 1. 它不是一個人的經驗分享,而是 50 個人的集體問題
: 大家的疑難,很可能也是你的問題
: 2. 我與我諮詢的對象均處於台灣,而網路上許多的案例有的在美國,有的在歐洲
: 它們的經驗很寶貴,但我將給你另一個觀點
: 3. 我諮詢的對象,有尚未畢業的學生,有30多歲想切換領域的主管
: 背景從社科外語、管理財金到資訊電子,我的目標就是提出讓每個人都有機會成功的
: 解方
: 這部影片僅僅 20 分鐘,但只要你看完:
: 1. 你將省下 2 小時:這是我一場諮詢的平均時數
: 2. 你將避免 2 年的浪費:這是一次錯誤規劃的成本
: 3. 你將能大大提高轉職的成功率
: 這支影片的大綱如下:
: 1. 為什麼想轉職數據分析的人都失敗了
: 2. 失敗的第一步,我要學會數據分析
: 3. 聖經就該擺在床頭櫃;你不該學些什麼
: 4. 天下武功唯快不破;成功的學習途徑
: 5. 別跟數學系比算法;跟資訊系比程式:面試準備的方式
: 6. 總結
: 希望大家能有所收穫
: 影片鏈結如下:
: https://www.youtube.com/watch?v=9EcOu_GLsfA&ab_channel=HsuBen
: 問卷鏈結如下:
: https://forms.gle/V3z3RsL5NbiYyx9U6
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Q 人類基本需求2.0 ◢◣ █ 自我實現 創意.問題解決.真偽.自發性
S ◢██◣ █ 尊重需求 自尊.自信.成就感
W ◢████◣ █ 社交需求
E ◢██████◣ █ 安全需求
E ◢████████◣ █ 生存需求 空氣.水.食物.住所
T ▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄ █ WiFi█ 電池
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