各位软件版前辈 大家好
小弟背景应用数学系 统计研究所
因为最近找工作
各种考量后想做数据分析
(coding能力普通、用过C++、R、SAS)
结果发现技能需求上 统计:资讯 约 2:8
根本一堆技能点数不足
于是去coursera、codecademy等等地方学java、SQL、python...
hadoop、HDFS、Spark还没碰
后来在想要不要参加资策会这个班 Big Data资料分析师养成
http://chungli2.iiiedu.org.tw/chungli/index.php/career/bigdata
如果花12万和半年时间，"了解整个架构"和"获得就业门槛技能"是否值得
但还是很犹豫以后工作能到多高的程度
想了一下，进去资策会后出来工作，会不会遇到
1.去上班，主管同事很多都CS出身
我没修过算法
写出来的code别人能接受?
就算接受
code效率不好 自己也不能接受 (统计对于程式的效率并没高要求)
2.对资工本科生来说
如果Machine Learning、Data mining...等等理论相当纯熟
就算以后tools日新月异
应该还可以适应良好
毕竟理论基础是维持全部的关键
而非本科系生虽然在养成班习得一技之长
是否有本末倒置的感觉?
综合1,2两点
就是程式写得不好，理论又没人家懂 = 直接GG
以上是个人的一点臆测
但凡事还是要做坏一点的打算
希望各位前辈能提供一些想法和经验
谢谢大家!!

数学+统研所，公司会愿意栽培吧？有需要去资策会吗？

资策会不会比你懂

刚好有跟台北big data班的同学聊天过，他也正好统计毕业的。据了解，课程重在使用工具，而统计理论方面着墨较少。不过如果对一些工具不熟悉，譬如hadoop R SQL之类的想加强的话可以考虑。单就想加强big data规划上的实务可能所学有限。不过中坜班的课程不知道相不相同。个人见解是，能使用工具是快速进入业界的方法。至于高深的规划自然也不会丢给新人处理，可以把这边看成是个入门砖。以上纯听同学分享，内容可能有失偏颇，仅供参考。

去上班+1 很多公司在找你这种背景的基本上台北班 课程是抄中坜的 差不了多少其实这个班上的很杂 不如直接去职场专精一块

先嘘伪物本鲁跟你的背景几乎一样本鲁应该跟你当过同学 比你早一点点碰这块 分享一下看法我是觉得CS技能几乎必点 你可能可以很快的看完paper但是你要从实际的物体 或资料中抓到你想要的feature或data clean 就会花掉非常多时间 ,这时同事就会过来看你再充三小, 然后发现你写的code又杂乱无章, 先不管你算法会不会 就先屌干你一波然后你就会失去一点点自信, 到开始建模自信可能就又回来一点点, 然后快乐的时光总是过得特别快 也没什么时间多理解这些算法 , 你就会被要求把这些东西布署到这些平台上, 这个对Cs来讲根本Ez 到想ZZ 但是对我们就是很痛苦因为我没上过资策会的课不清楚内容,不过我觉得如果可以

-断-

找到比较技术性的团队进去打滚个一阵子 应该会比资策会

--再断--

有效,至少也会比较知道学习方向.我目前为止碰分析(含paper)跟碰技术的时间比大概是2:8

所以楼上是做什么的呀

但是如果去资策会 或许这个时间可以分布多一点到念paper我是说 自修 v.s. 资策会 的话喇阿自修的风险就是极易迷失方向, 我觉得比个Kaggle/找组真实资料来玩 边玩边补CS技能 可能是个不错的选择我说的技能必点 应该是是喔早碰晚碰迟早会碰到的意思啊我想理论类的东西可能都需要自己读吧

= =

我有钱的话来开一家glegoo

你确定进去是学bid data的"算法"那些数值算法资策会最好是有比数学系懂顶多就学套件套一套罢了 这样值得12万??

以你的背景 我相信逻辑那些不会输他们

上课确实不会碰到算法，是以多数人的角度设计课程，所以内容也不会多深，以上

理论去上线上课程 CS技能..好像也是线上课程觉得迷茫可以玩 kaggle..