各位好，冒昧打扰一下!
我的背景是物理Ph.D. 专长是理论凝聚态物理
Ph.D. 论文的主题之一是做奈米团簇的构型最佳化
使用的算法为我自己改良的基因算法+能量谷跳跃法(一种变形的蒙地卡罗法)
这虽不是目前大家主流熟知的深度学习或类神经网络
但也是机器学习的一个分支，我博士班也因此在这边累积了不错的根基
不过我的程式码是Fortran撰写的 ， 也非Python或是R (Python我只会基本语法)
毕业后， 我转作金融领域 ， 也因此接触了计量，统计学和一些数据分析的课题
虽然我物理本科的统计力学其实也跟统计学有不算小的重叠
但透过研究金融系统，让我不再侷限物理系统的统计分析
而是能将研究系统更广泛的延伸到复杂系统的领域
我目前有在自学微软和资策会共同办的一个资料家的认证课程
说来惭愧! 我本来想应征物理系的助理教授，
但这样的缺目前真的太竞争
所以想转换跑道 往资料科学家这条路发展
请教各位! 我需要再补强什么?
才会在业界的工作冈位有比较好的发挥和竞争力呢???
不知道有没有人能给予一些建议呢?
让我在资料科学家这条路上能够有更完整的基础和充实的战力迎接挑战!
感谢!!!