先说我背景：
1.中字财金系毕业
2.银行DA半年
3.25岁
4.语言：R, Python, SQL
一开始是在银行担任前、中端，处理资料然后调模型参数产出数字写报告的DA
但干半年下来，主管不断地违反劳基法还有人力严重不足导致常态加班至8、9点，让我身心
状况无法负荷决定转换跑道。
在待业这段期间，我很清楚未来职涯想要朝后端（资料工程）前进
于是开始准备。
由于我深知自己非本科，而且在短短半年内我也意识到自己逻辑不足、有待加强…我想说先
从电脑科学最基础的资结和算法学起。
前2个月我把时间全部砸在学基础资料结构和算法上（stack、linked list、queue 、贪
婪法、枚举法、二元树、hash）
学习的方式就是买网课，边看网课的图像化概念，然后自己试着刻一遍，卡住就把老师的程
式码载下来看懂一遍，再继续自己刻直到刻出来为止。
学完之后有感受到自己逻辑有明显提升。
平常早上起来就刷个2、3题SQL的leetcode
接下来就是把时间投在side project上面
基本上就是从api串资料进来做一个简单的ETL pipeline然后跑模型
希望各位版友不吝啬的点进来指教：
https://github.com/KuanTimLin/MachineLearning_Project
做完这些后我其实还蛮迷茫的，一方面知道自己履历不足，非本科，不知道接下来要做什么
才能在竞争者中脱颖而出拿到工作？
接下来要做的：
1.继续刷SQL leetcode
2.写aws的side project证明自己有初阶云端能力
3.去考aws证照
我不求什么薪水很好的工作，只要可以捡一些t2、t3的工作让我学习就可以….
可以请各位版友指教一下我下一步棋该怎么下？

先找个自己一定不会去的公司来面试看看手感？还有去查一下过去类似职缺面试的考古题？

去面试

你先丢履历 测试市场反应再说 都不确定拿不拿得到面试

银行果然不是人待的地方......

资料分析得先学统计学，假设检定、回归分析等。程式语言得熟C/Java

原来银行敢违反劳基法@@

银行怎么不敢违反劳基法==身边在银行的不少无薪加班，都拿考绩凹你比人多的年终根本都是无新加班加出来的==

同意先投履历面试看看，最近农历年前后可能会有职缺释出

先投吧 面试遇到什么不会再补什么

多丢履历和练习面试，最近还是有些资料缺（t1的没有），以及年后应该会开更多出来

你要不要蒐集一下证据...

把面试被洗脸的部分都搞懂，应该是有机会拿个勘蹲的缺

我的经验银行是不怕你报加班 一投诉没完没了

推williamLFY 投履历面试 被洗脸就加强 一边练习跟面试

谢谢大家，我会开始先投履历！

可以开始丢履历，有机会就去面，如果是真的有兴趣的公司或产品，刚好又实习缺也可以试试。

建议：api-key 不要直接丢在程式里面，也不要上github。另外DA跟DE技能树不太一样

初阶资料工程师不是正被AI给取代吗？

看看劳动部长换人会不会有改善

别想太多。直接投履历，一直投就好。另外，走data engineering，通常都是有一定规模的公司与产品才会有专职。这种情况要多去了解cloud storage，各种数据库(NoSQL)，big data stack，才比较也几乎找到专职。不然会录取你的只有，需要写程式的杂工而已。

资料科学没搭配云端跟AI现在应该不好找

台湾DS/DA职缺不是进去之后自动转职DE吗

面试是可以最简单就知道自己在这一行有什么不足地方的管道

面试不仅探技术 还探行情啊 学一堆没加薪 很闷

我也是DA, 但职务自动加上DE内容。莫名其妙的得建立pipeline（还用R，有够脑残）

希望可以留匿名评价，救人一命