小弟先自我介绍:
刚出社会有在一家软件公司工作, 写了一年的程式, 2007年 (银行的程式)
之后就做有关仓库的工作 (因为之前是读物流研究所) 2004 年, 论文是类神经相关
因为个性的关系工作跳来跳去, 中间也有准备过统计高考, 考了大约五年, 之后停损就没
考了
现在又回归到仓管的工作, 但目前一直想做大数据分析的工作, 而且是偏零售商相关的,
或者是物流的相关的大数据
所以我跑去补习巨匠电脑 (看板上好像不推荐, 但钱砸了就没办法) , PYthon 没写过也
只能去补习.....
现在有几个问题:
1. 我有点年纪了, 44 岁, 有关大数据的相关工作好不好找
2. 因为之前很努力研读过统计高考, 对于统计数学模型应该是没什么问题, 研究所也有
修过启发式算法跟类神经的课程, 论文也是类神经, 只是蛮变型的就是......但毕竟很
久了, 怕差距很大
这样的条件在面试上会有加分吗? 假设公司愿意把我当新鲜人看待
3. 我目前都一直在加强python语法, 看欧莱礼的书相当吃力, 而且我看版上的乡民写的
程式仍然要想很久, 这部份该如何加强呢?
4. 另外小弟在股市的技术分析也着墨多年, 不知道找金融相关的大数据分析工作是否可
行
感谢各位的指教, 谢谢

Data Science连资工本科都找不太到工作了，最后通通变成后端仔。你的经历可能比较适合传产数位化，想进纯软应该很难跟年轻人竞争。

是的, 我目前就想锁定传产, 物流, 零售相关, 但金融的话应该很难

有一种机会就是想做物流数据分析的新创可能会需要你的domain knowledge，但不一定会是请你当RD，可能是PM，写规格书之类的

就连新鲜人非本科都抢破头，你觉得为什么公司不用便宜的菜要用你不过有些传统公司转型应该很缺

一堆国立文组硕python都不差 干嘛用一个难管难用的资深人员

看你期望多少年薪的

去传产搞BI吧

在零售业搞BI应该有可能，可以试试看

仓库工作是啥？ data warehouse?

仓管而已

统计数学模型没问题 但无法自学Python 那R呢

R没碰过, Rython 不排斥, 但正在学, 要等上完课, 自学的部份应该会等之后有遇到什么问题后再去看文件学习BI没碰过耶, 倒是有在50人的传产小公司导入过ERP, 也有成功, 但只有会计财务和人事系统没导入外, 其余都导成功, 但导完后我也离职了

大数据是什么呢？ 有些公司吧统计一百人的年龄分布就叫大数据了。有些公司，叫我做100笔的资料机器学习，就叫大数据了。完全看不出这篇文章想找的工作，跟大数据有什么关联。原文与推文看起来比较想做BI, 或是data scientist 吧。至于分析工作，也很笼统。台湾大部分的缺，就是做统计报表而已，其实没什么需要分析的。

你目标是 data analyst 还是 data scientist 先想清楚?

而且都只是找会写程式的人就好，谁管你有没有专门的分析洞察能力。

你这样找到后还是会继续跳，不如考国营@@着墨多年也还是要有东西给人家看吧

最后，原文的4个提问，我都觉得非常弱势。连刚毕业的大学生可能都比你优秀了。

是data scientist 抱歉, 没说明清楚

我觉得最大的问题是3 很多统计背景的觉得R比Python亲切反而资工本科觉得Python亲切多了所以建议用R看看 R的市场比Python小众一点但R有上手再来看Python会比较有感觉或者说 当初论文是类神经相关 那是用什么语言实作的呢?

我用matlab自己写神经元...但毕业后就没碰了

你44岁了 请不要再讲什么毕业 在学读了什么，你认为考官会觉得你会微积分吗

1.你拿matlab去找工作 2.会matlab 但不会Python?

已经44岁了，你该做的是直接弄出有点用的大数据作品

坦白说我觉得没救待过4间都有直接开104找人的权限，就算找新人极限大概也就到35岁以内吧 几乎完全没经验44岁...除非你有朋友愿意帮你 不然基本上你只能接案了

有个建议参考一下：1.先持续到巨匠学习Python与资料分析，机器学习相关程式工具。2.将所学用于工作中，改善工作某个流程。3.包装一下履历。 这样可能是比较有可能的做法。如果什么都没有，职级贸然辞职找相关工作，真的非常弱势。贸然辞职找相关工作，非常弱势

IBM 造的孽

TO: DrTech 感谢建议, 我目前还没有要离职, 边工作的同时会将数据拿到做分析, 很多东西都可以做相关预测, 等做完后才会跟公司谈看看是否让我内转到相关aI的研发数位工作如果公司不让我内转, 大概就是等做出成品后再去面试其它的传产

只能自己创业了

你说的分析是指什么，是机器学习 train model 吗

仓管工作就有很多数据分析题目可以做了你可以先从你的专业下手加上你正在学的数据分析 从工作中找提高仓管效率的点用你学的PYTHON来分析 这样就是很好的开始了你所拥有的是现场经验和现场数据拿这些现场数据来做实际应用分析 是个好起点不要觉得数据分析就是要做很炫的东西你比仓管流程效率提高个1%就是成功的起点了把

文组转职过来人，一堆公司其实根本用不到python/r。 你需要只是一个经验，随便用excel公式就能解决目前的需求那种。有处理资料的经验之后你就知道该怎么补强了。

看过有人拿个 Power BI 证照就说会做大数据了

谢谢各位的建议

我以前工作的学校大数据研究中心，就只是把资料整理，列出平均、中位、每个月、每学期的资料，重新整理。

你这经历我只想到我同学，仓管干一阵子跑去学画电路板结果又跑回去开堆高机，现在他考进清洁队，生活固定薪水饿不死自己每天打魔物或艾尔登，很平稳

盖!你真的超适合这个的https://reurl.cc/2mmoMn,可拿博!

跟生管拿公司的订单，回推原物料的安全库存，应该就很有得跑了吧

做数据分析的话 工具是其次 重点是knowhow

光是要靠巨匠学程式这一点就不适合了

我想不到有什么公司会录取你这种职位应该说这种职缺会录用你

有个很残酷，年轻人不愿意加班但可加班(但现况没有不愿意)。4x体力，生活都不太允许。所以你到手的选项会很少，特别是你又选个僧多粥少的工作。

Python 还是认真学起来吧，找几个 project 做一下就会了

很多人把 data etl 跟 ds 搞混, 前者门槛低有技术底就好做ds是妥妥的青春饭,而且连研所做相关研究的也难找到现在公司 一堆同事研所不是做AL就是CV到最后都变后端仔

国考5年，大概是公务员很热门时去考的，想做大数据跟AI，大概又是跟风，又想去炒股金融业，你应该先把心定下来，找一份容易进入行业的语言学，大数据跟AI只是一股风潮跟包装，职缺少，竞争强，反而很多大家瞧不起的老东西，现在非常缺人。

一堆人想做这种数据分析的工作，但是都没想过透过分析能解决、改善什么问题，最后产出实际成果。学这个东西结果没实际成果，只能得到研究方法，那有什么意义？重点是连需求在哪都看不到，最后只是有行无市。

大数据在台湾真的搞不太起来 建议有年纪的不要再冒风险了

曾把仓储的下单和到货时间资料拿来分析以预估备料时间

端看你对大数据的定义，基本上业界的大数据都是PB/TB ，更高阶点还要搞串流，spark Kafka hive 都可以学习看看，如果不行就转做爬虫，爬虫是一堆数据分析师 数据科学家的弱项，专案项目报告可以糊弄过去，爬虫就不行了

台湾又没有取得真实RawData管道，大家都是讯息孤岛，何