小弟即將退役，未來鎖定的工作內容為資料分析或 data scientist
但最近找工作時遇到一些問題，想請教板上做資料科學的前輩們一些問題
首先介紹一下自己的背景，小弟是112經濟系畢業，後轉112生物相關研究所
雖然領域看起來不相關，但其實一直都是在做資料分析，只是分析的資料不同
常用的統計方法如 linear regression, multivariate statistics, time series 等都會
大學有輔數學系，線性代數、實分析、數理統計、高等統計都修過
對於統計背後的數學理論有一定程度的認識
有碰過一些 machine learning 的東西，像是 SVM、MLP、clustering 等
背後的數學理論懂，也實際操作過，不過僅限於課堂程度
碩論是在分析漁業資料，使用的工具是混沌理論，跟一般的線性統計模型不太一樣
會用 R，一般統計常用的工具可以不用現成的 package 自己寫 function
但對於 R 底層的東西像是 environment 就不是非常了解，整體熟悉度應該算普通
工作經驗是助教，教統計理論及 R 語言，也兼差幫外面的公司分析資料，但並不是很難
而問題是這樣子的
爬文發現要朝 data scientist 走的話，需要一些些資料庫和普通程度的 Python
而找工作時也確實遇到很多公司要求會 SQL 跟 Python，但是這二樣小弟都不會
小弟評估自己的能力，要學 SQL 跟 Python 不是難事，但要花一點時間
另外也考慮到自己的學歷不是統計相關，不確定公司願不願意接受我的分析經驗
所以需要一個學習跳板，以便未來有談判籌碼可以朝向 data scientist 的職位
長遠的未來是到國外工作，成為類似 consultant 的人
目前手上有個 offer 是原實驗室的研究助理
老師是強者，發過幾篇 Nature，為人也很 nice，願意指導學生
工作內容很彈性，主要是分析資料，只要有完成他給的任務，就可以做自己的事情
在這裡一年的時間可以確保發一篇高質量的 paper，也可以自學 SQL 跟 Python
並繼續為外面的公司兼差分析資料，累積經驗
小弟在猶豫要不要用一年的時間，以研究助理當跳板
還是直接出去外面工作練功
爬文知道公司一般不承認研究助理是工作經驗
但這一年卻能完成我很多階段性的任務
另一方面也因看到很多人出去工作都在打雜，無法真的做資料分析，反而浪費了這一年
想請問前輩們，拿一年的時間當研究助理來鋪路，是合理的嗎？
小弟的思考有點陷入死胡同了，需要大家的鞭策，感激不盡！