※ 引述《GGSuperInIn (ㄚㄛ)》之铭言：
: 本人资历：
: 中字财金学士
: 实习0
: 英文托福：91
: 刚退伍
: 目前手上面到目前大概四间offer，
: 1.银行风险管理部门：
: 工作内容大致是用SQL、R处理财务资料后用tableau视觉化报给上级主管做是否借贷的决定
: 目前大致行情为年薪700k台币
: 2.外商市场分析研究员：
: 工作内容是根据客户需求，发放问卷和访谈，之后用spss、excel做资料分析后视觉化给客
: 户
: 报价533k台币左右
: 3.外商保险业资料分析：
: 从银行里取得财务资料，并用SQL、excel分析风险，做成可供主管决策的dashboard
: 报价一样533k上下
: 4.广告资料分析师：
: 主要工作是guide下面组员最基础的excel、SQL撷取资料和清洗、优化资料撷取到清洗的?
: 程。
: 行情一样533k上下
: 我非理组纯资工出生，自知条件差，在学的时候自学python、SQL、进阶的R统计分析，在
: 伍的时候拿了一张好像没啥卵用的GoogleDataAnlytics证照。
: 我希望自己能在第一份工作里面拿到该拿的DA前端资料清洗、分析的技能包（希望做2年?
: 右），再出国读DS硕，看有没有机会在美国工作（在美国有家人）。
: 请问现阶段的我，在出国这两年间有什么需要做的，为未来前往DS领域铺垫？（ex: Goog
: DataScience认证之类的）
: 希望各位前辈们能指点迷津，谢谢
我自己身为转职 DS 领域的过来人分享点经验和想法
目前30 初头
转职 data 领域约 5年目前在 IB 交易室做 DS 底薪 110K 不含奖金，年薪约 2M
我自己四大文组，工作前两年是系统厂 PM ，完全不懂软件，下班之余自学没有任何补
习。
后来一开始有小公司愿意收当 DA 年薪 500K，一开始一定是 data cleaning，data
manipulating，写 SQL script 和做 dashboard，但如果只是停在这个阶段，那我会说竞
争会非常激烈，薪水要往上走也很难，市场上 BA，DA 竞争者非常多。除非你英文干强。
一开始我也是先学 R，但我觉得会 python 机会会多很多。
下班之余我一直刷 Kaggle 的比赛，学习 ML 和 DL 以及强化程式架构和逻辑，你可以在
过程中学习处理资料的技巧和思考逻辑。能在有奖金的比赛 private leadboard 进到
TOP 20 大概就有一定程度了。在深一点可能要读一些 Paper，在这边我很推荐
- 李沐大神的深度学习影片。
再来现在大公司基本上资料都是用 Hadoop 的生态系在做，因此会 Spark 能在往上
一阶。不过个人练习只能用 local mode，这部分比较吃机缘能碰到相关职缺累积技能。
以我自己的 DS 工作内容，基本上要做非常多的东西也很杂，要做 data engineering
建立 data pipeline，相关框架如 airflow，Kedro，Prefect，dagster 等等，也需
要 build ML modle 和写 crawiling。不过还是要看公司和职位导向，做网络业的
product DS 就需要大量的A/B testing 技能包。这我就几乎不太会。
外商大部分工作都需要和 global team 的同事合作，因此虽然是 DS 你也要很熟
git flow 以及 DevOps 相关等等，不会只是一个 main.py 或 SQL script 写到底，要考
量整体 project 框架，参数纪录后续维护，设计 ML pipeline，job maintain 还有
monitor 等等。
一路走过来，我自己觉得这条路很辛苦，以刚毕业或初学者只拥有上述那些技能确
实跟我刚出会时能拿到的薪水 range 差不多。
因为台湾 data 相关缺很少，AI 很红的情况下大家一头热的投入。我个人觉得非常的卷。
国外的 DS 可能建议要读到 PHD。
data 领域有非常多需要学习的地方，也是很难很深的领域。我觉得不用灰心，设定好目标
拟定好学习计画并确实执行，当机会来了好好把握住。以上