【職業窺探:誰說文組就不能做大數據】這場講座,邀請了Killy 與 Porsche ,從文組的角度,切入大數據這個產業!
這場講座很精彩,我自已的key takeaway :
限制你的,只有態度,而非技能
很多時候,理組科系教的東西,不代表文組科系學不會,而是因為,我們太常幫自己貼上標籤,與其說是標籤,更像是,給自己的安慰劑,跟自己說:沒關係的,我們不會沒關係,因為我們就是沒學到嗎~
但是在Killy 的身上,體現了,當你想要往特定方向前進,你只要有心,一定可以找到相關資源,不管是一些聚會、線上課程,Killy 自學,讓自己在大數據這個產業,站穩了腳步!
也如同Porsche 說的,重點是了解,自己想要什麼、要做什麼,接下來,技能就只是輔助工具,若你的職缺,不是要讓你成為工程師,而是中間溝通橋樑的PM或是新創老闆,那你只要學基本的技術就好了,而不是要搶別人的飯碗與工作。
以下是這次活動的簡單筆記記錄:
真正的方式:先了解要解答什麼(inteliggence)再回頭找data
大數據是個回圈
大數據重點不是要很多數字,而是要有用的數據
推薦書本:數據謊言與真相
找大數據,不會找因或果,因為難以知道因跟果,但可以找關聯,只要找到有規律與參數,就可以寫進模型裡面
技術能力有哪些:
在學校可以練習:新聞媒體給的數字,了解每個數字的分子與分母,數據內容是什麼,辨別資料真偽
在大學時,可以培養各種領域的了解,知道哪些品牌的類別、是否可比較
問問題:可以在上課期間練習,可以看麥肯錫系列的書
圖表示覺化,在國外是特別的能力
統計學,不需要很會算,重點是了解,ex. 回歸分析中,參數影響的內容
知道基礎sql,可以知道怎麼撈數字
數據分析師 vs. 資料分析師 vs. 資料科學家
在學時該如何精進?
交集區:專業知識X數據
行銷X數據:廣告投放、各產業行銷
中文X數據:語意分析
經濟X數據:量化分析師、風險管理分析師
心理學X數據:各產業消費者(行為)研究
經驗分享與建議
想大數據這產業,目的:薪水&社會期待&成就感
你的工作,不一定只出現在求職平台上;如果只是為了薪水,可以去跑船,不用盡大數據
你真的喜歡大數據產業的文化嗎?
不用在因為社會期待、父母的期待,去做事情,大家都是成人了
大學要培養的是思考的能力,技術是你要自己練的基本功。
例如:工程師,花個7萬,可以獲得20萬產值
但是沒有考慮到:政府管制?練功的時間?
學習技術是容易的,學習思考才是難的
我們能在複雜的人類社會中,用社會科學找到最佳解。
(所以文組還是有科學專業的)
能創造業務的人,能累積最多金錢跟權力,而技術只是其達到目的的手段。
當你的成就已超越其他人對你的想像,就沒有所謂的期待
談判,有主導性的溝通
規劃,舞池與看台:用不一樣的角度切換,轉換方向,看事情
謙虛,為自己創造機會
認識自己,肯定自己的專業
© 摩佩科技。專屬學生的行動幫手
3 則回應
匿名
2019-09-02 02:43 #1
鼓勵了作者
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2019-09-02 02:50 #2
很有感觸“學習技術是容易的,學習思考才是難的”這句話,實習過程中,我的Mentor也提過類似的話,技術只能是輔助,而思考才能真正影響決策。Killy 提到的技能類,很清楚明白,給了想要往數據領域的人們有個明確的方向!謝謝涵寶寶的筆記!
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2019-09-10 15:26 #3
@微醺女孩Zoe :謝謝你的分享,我自己也是開始實習工作後,才更體會思考的重要!果然還是需要出社會看看,才能突破一些在校園無法突破的迷思啊!
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