※ 引述《ryantikoe (stream柚)》之銘言： : 各位前輩好 : 小弟目前30y，學歷是國立地區大學三類碩士 : 現在於傳產業擔任RD : 年薪約80萬左右 : 公司不算小，但是傳產的薪資成長幅度有限 : 要破百的話可能要再死拼個五六年 : 最近接觸了Python 的網路課程，發現自己理解能力還行，也許有轉職的機會 : 不過身邊沒有幾個軟體業的朋友.. : 對於軟體業生態、薪資其實都不太了解 : 只有聽到科技業朋友說非本科可能薪資不樂觀 : 想麻煩各位好心人給一些建議 : 以薪資為考量，是否有轉職的必要？ : 若建議轉職的話，因為目前Python 學起來蠻有興趣的，以Python 為主要學習的語言的話，有沒有建議可以再補學些什麼其他的東西呢？ : 麻煩版上各位了 : 謝謝 : ----- : Sent from JPTT on my iPhone Dr. Tech的建議其實非常的中肯 不是說學了Python之後能夠找甚麼樣的工作 而是你本身的domain knowledge加上python之後，可以幫助你找到多少薪水的工作 Python不算是難學的程式語言，當然要學的精通也是很花時間， 但是如果要拿Python作一些事情， 用零碎的時間學幾個月就可以開始做了。 譬如臨床的醫學統計，我相信python可能有這樣的統計package，但是更有價值的應該是 如何去解讀這些出來的統計資料，或是是去設計實驗。 我相信藥廠可能很缺這樣資料科學家，用R Python SPSS對他們來說都只是工具而已 但如何用統計的數據去證明這個藥物是真的有用的，那就是很有價值的學問惹 (我是真的門外漢，所以也不用問我) -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(pttbestweb.org.tw), 來自: 101.10.113.48 (臺灣) ※ 文章網址: https://pttbestweb.org.tw/Soft_Job/M.1728348478.A.44F

噓 B0988698088: 門外漢然後用你相信為基礎寫了一席話 10/08 09:10

噓 Mutibil: 推一樓 資料分析缺少 很多科系可以跨考 轉職優勢在哪 10/08 09:30

→ Mutibil: 有缺是一回事 適不適合轉職道路又是另一回事 10/08 09:31

→ DarkIllusion: 轉職仔既沒領域知識也沒資料科學家技能 適合轉職成 10/08 10:04

→ DarkIllusion: 藥廠資料科學家的優勢在哪? 10/08 10:04

→ MOONY135: 資料分析現在門檻爆炸高 不如直接推考精算師好了 10/08 10:07

→ Mutibil: 缺少人多造就門檻高 還認同drtech在那邊建議轉資料分析 10/08 10:20

→ Mutibil: 我都笑了 轉職要拿什麼跟人競爭 10/08 10:20

噓 MoonCode: 10/08 10:22

噓 Firstshadow: 門外漢 點點點 10/08 10:43

→ layer0930: 資料科學家真的是被跨大的.. 10/08 11:40

→ fatb: 門檻高不高我不知道 但我聽過美容業轉職進去的（女生 10/08 11:45

→ layer0930: 台灣很少有真正的資料分析師，現階段被誇大的居多 10/08 12:08

推 TAKADO: 數據科學家 vs 資料清理師 數據整理師 10/08 13:01

噓 hegemon: 你是不是在反串 10/08 13:20

噓 brucetu: 推一樓 10/08 14:06

→ layer0930: 我說的是DA跟DS… 10/08 14:11

推 dani1992: 這篇哪裏提到DA了 10/08 15:00

→ wuyiulin: 你講的是對的，但是思考環境太單純，藥廠那個會吃死人 10/08 15:54

→ wuyiulin: 的地方，找一個轉職仔來做，蛤？ 10/08 15:54

→ viper9709: 美容業轉職資料科學家也太猛@@ 10/08 18:05

推 neo5277: 真的不是來洗的喔？ 10/09 00:44

→ neo5277: 資料有好多塊耶，做數據工程跟清洗是蠻阿雜的啦 10/09 00:45

→ neo5277: 但是這快才是根本 10/09 00:45

噓 Suleika: 不知道資料分析師在什麼情況還瞎講 根本老害 10/09 10:33

→ ukikaz: 臨床實驗難的是影像數據資料取得還有找人判讀轉化為資料. 10/18 08:02

→ ukikaz: .. 判斷藥效是藥理科學家的事 工程師哪會懂 10/18 08:02