这个我有经验，应该可以嘴砲一下
※ 引述《thejump (小黑)》之铭言：
: 小鲁商管出身，出社会工作大概一年半，主要是做erp相关的系统导入，工作内容业务逻
: 辑跟技术开发都有涉略，会写一点数据库语言跟系统开发工具建模。
: 但对erp的工作实在是不感兴趣，想转职做数据分析或机器学习、AI应用相关的领域，私
: 底下有去在职进修北医开设的大数据硕士/学士学分班，主要偏重在R语言的资料分析。也
: 有自学上datacamp的课程，完成python programmer 大约十堂课，现在正在啃林轩田老师
: 的机器学习，搭配一些统计的复习。
ERP才是企业主力，我以前同事写ERP的，上次在104看到他的履历，已经是资讯部经理
爽爽过了。人家只要学一套流程引擎，SQL会一点，嘴砲一打老板就只能乖乖掏钱买单
命令厂商办事情交报告，准时上下班呢
做互联网的都是苦命工程师，每半年技能树都在变，天天都要自学新武器
公司24HR都在营运，半夜爬起来趁人少改DB，修Bug，24HR都在干活，真心不骗
: 目前遇到转职的瓶颈，丢了不少间相关数据分析或资料科学的工作不是无声卡就是感谢函
: ，大部分都卡在要有相关背景或实战经验，所以动了想要去上一个完整的进修课的念头，
: 主要是想要做个专题出来，累积一些实际开发的经验。
那是一定的，人家要的是搞数字的，不是写程式的，整个工作领域与方式都不一样，
不是统计出身的根本没人要，即使想要也要看能不能用
之前看同事面试，找半年找不到能用的 QQ
但还是要写code，因为那是工具
: 爬了文后，虽然资策会跟人工智能学校版上的大大们好像都不太推荐，已经做好会被砲的
: 准备了，但还是真心请益。不过对于想要拿到资格门票的小鲁来讲，还是蛮有吸引力。
: 小鲁正取上了第二届的人工智能学校，不过碍于是新创办网络上的分享并不多，不知道实
: 际的情况如何，怕到时候理论程度大于实作。
: 去听了台北资策会的AI人工智能班的说明会，蛮多都偏重在实作，像是tensorflow, scik
: it-learn还有我蛮想要玩的黑莓派。另外一门考虑的课是data engineer 巨量资料分析班
: 。
因为他们也是巨匠系列啊
统计的东西很简单，首先你要在业界泡过一段时间，然后知道一些Domain knowhow，
会问出有价值的问题，然后才有能力去用数据来解答问题
大数据很贵的，收集资料要钱，工程师要钱，设备要钱，时间更是金钱，
问出错误的问题，解出错误的答案，甚至不知道是错的，都是严重的损失
要是不能正确问问题，解答问题，那就是不能用，就这么简单