先說我背景：
1.中字財金系畢業
2.銀行DA半年
3.25歲
4.語言：R, Python, SQL
一開始是在銀行擔任前、中端，處理資料然後調模型參數產出數字寫報告的DA
但幹半年下來，主管不斷地違反勞基法還有人力嚴重不足導致常態加班至8、9點，讓我身心
狀況無法負荷決定轉換跑道。
在待業這段期間，我很清楚未來職涯想要朝後端（資料工程）前進
於是開始準備。
由於我深知自己非本科，而且在短短半年內我也意識到自己邏輯不足、有待加強…我想說先
從電腦科學最基礎的資結和演算法學起。
前2個月我把時間全部砸在學基礎資料結構和演算法上（stack、linked list、queue 、貪
婪法、枚舉法、二元樹、hash）
學習的方式就是買網課，邊看網課的圖像化概念，然後自己試著刻一遍，卡住就把老師的程
式碼載下來看懂一遍，再繼續自己刻直到刻出來為止。
學完之後有感受到自己邏輯有明顯提升。
平常早上起來就刷個2、3題SQL的leetcode
接下來就是把時間投在side project上面
基本上就是從api串資料進來做一個簡單的ETL pipeline然後跑模型
希望各位版友不吝嗇的點進來指教：
https://github.com/KuanTimLin/MachineLearning_Project
做完這些後我其實還蠻迷茫的，一方面知道自己履歷不足，非本科，不知道接下來要做什麼
才能在競爭者中脫穎而出拿到工作？
接下來要做的：
1.繼續刷SQL leetcode
2.寫aws的side project證明自己有初階雲端能力
3.去考aws證照
我不求什麼薪水很好的工作，只要可以撿一些t2、t3的工作讓我學習就可以….
可以請各位版友指教一下我下一步棋該怎麼下？

先找個自己一定不會去的公司來面試看看手感？還有去查一下過去類似職缺面試的考古題？

去面試

你先丟履歷 測試市場反應再說 都不確定拿不拿得到面試

銀行果然不是人待的地方......

資料分析得先學統計學，假設檢定、迴歸分析等。程式語言得熟C/Java

原來銀行敢違反勞基法@@

銀行怎麼不敢違反勞基法==身邊在銀行的不少無薪加班，都拿考績凹你比人多的年終根本都是無新加班加出來的==

同意先投履歷面試看看，最近農曆年前後可能會有職缺釋出

先投吧 面試遇到什麼不會再補什麼

多丟履歷和練習面試，最近還是有些資料缺（t1的沒有），以及年後應該會開更多出來

你要不要蒐集一下證據...

把面試被洗臉的部分都搞懂，應該是有機會拿個勘蹲的缺

我的經驗銀行是不怕你報加班 一投訴沒完沒了

推williamLFY 投履歷面試 被洗臉就加強 一邊練習跟面試

謝謝大家，我會開始先投履歷！

可以開始丟履歷，有機會就去面，如果是真的有興趣的公司或產品，剛好又實習缺也可以試試。

建議：api-key 不要直接丟在程式裡面，也不要上github。另外DA跟DE技能樹不太一樣

初階資料工程師不是正被AI給取代嗎？

看看勞動部長換人會不會有改善

別想太多。直接投履歷，一直投就好。另外，走data engineering，通常都是有一定規模的公司與產品才會有專職。這種情況要多去了解cloud storage，各種資料庫(NoSQL)，big data stack，才比較也幾乎找到專職。不然會錄取你的只有，需要寫程式的雜工而已。

資料科學沒搭配雲端跟AI現在應該不好找

台灣DS/DA職缺不是進去之後自動轉職DE嗎

面試是可以最簡單就知道自己在這一行有什麼不足地方的管道

面試不僅探技術 還探行情啊 學一堆沒加薪 很悶

我也是DA, 但職務自動加上DE內容。莫名其妙的得建立pipeline（還用R，有夠腦殘）

希望可以留匿名評價，救人一命