出社会之后 无论你拿到怎样的学位
其实关键还是在于自学能力
现在资源太多了 有学历又懂得自学的人会取得大幅优势
进修最快以及最有效的方式是
跟人学，跟专家学。(重点在于作业及实作)
跟着网络课程学 (重点在于作业及实作)
跟书学 (重点在于作业及实作)
但是不管怎么学，都要建立知识目录。
目录分为由上到下 (由任务到知识)，以及由下到上 (由知识到任务)两种。
这里的上是指比较接近产品应用端，实作，hands-on 的意思。
这里的下是指比较接近理论端，就像建立阶层或金字塔等的知识 hierarchy。
列出目录，切割知识，妥善利用时间。
这里的列出目录，其实不容易。相当于拟订战术。
你说 "有碰到需要数据分析的例子"
那很好 先问为何会碰到这些例子，了解原因之后，
预测你会遇到的所有case，要解决这些case会需要那些知识技能
按照逻辑顺序列出来，一个一个花时间学习，笔记，实作，回顾。
目前我也在辅导一个学士走相关领域，也是一样的做法，没有捷径。
只是求职路上有特殊的战略与战术，拟得好，可以大幅提升战果。
关于我
原先非本科，转行于三年内年薪从50万提升至200万。
目前任职人工智能算法工程师与资料科学家
https://is.gd/cJIkMy 细节记载于此 (之前分享过)
※ 引述《deathwomen (嗲嘻窝门)》之铭言：
: 推 deathwomen : 请问外行人学机器学习应该不太可行？ 05/21 13:00
: → loadingN : 不是不可行，是很难找到公司用你 05/21 16:46
: 推 steven0121 : 药 05/21 17:20
: 推 haseo00 : 外人想要转行，网页前后端或app，有个作品还算好转 05/21 17:29
: → haseo00 : ，如果想走什么AI，大数据，机器学习，韧体之类的， 05/21 17:29
: → haseo00 : 乖乖去补相关学历硕士，不然几乎没公司要你
: 不好意思，我想随着这个问题问一下。
: 我本身不是这个专业的，但是最近一两年陆续都有碰到需要数据分析的例子，
: 所以已经开始学习Python、R语言，也开始补强统计学基础
: 我是没想要转行，毕竟再读一个硕士然后转行，成本太高
: 只是觉得如果觉得学会一点资料分析相关的，懂得运用套件，
: 是不是在日后求职上会比较有竞争力？
: 还请懂得这方面的大神能够提供一点经验分享