Re: [心得] 為什麼99%轉職數據分析的人都失敗了
其實講太多細節
很多人一定還是不懂
直接看這篇文章比較快
AI大戰》ChatGPT怎麼玩?優缺全解析,一文看懂
https://www.cw.com.tw/article/5124860
好 重點來了
美國卡內基梅倫大學(Carnegie Mellon University)
電腦科學教授克尼策(Vincent Conitzer)
認為風險最高的4類白領工作:
https://www.cw.com.tw/article/5124718
1.科技工作(程式設計師、軟體工程師、數據分析師)
2.金融工作(金融分析師、個人理專)
3.法律工作(法律助理)
4.媒體工作(行銷、內容創造、技術寫作、新聞)
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就是這樣
現實很殘酷
跟不上最新科技的腳步
就會被時代的巨輪淘汰
※ 引述《a78998042a (Benjimin)》之銘言:
: 如果你對數據分析轉職感興趣
: 如果你周遭有人想要轉職到這個領域
: 請把這篇文章給他看,這將幫助他節省2年以上的時間
: 我在22年秋季開始,開始了免費的數據轉職諮詢服務
: 期間接觸到超過50+的人談論他們的疑惑
: 有人曾參加轉職輔導,有人加入線上課程,有人自學超過兩年
: 但共通的點是,它們仍在成功轉職的路上努力著
: 錯誤的觀念會讓你虛度 2-3 年
: 而正確方向僅需要一次的會議
: 但因個人能力有限,我無法無限期提供諮詢服務
: 於是我將這段期間內的諮詢內容拍成影片
: 這部影片跟其他影片不同在於:
: 1. 它不是一個人的經驗分享,而是 50 個人的集體問題
: 大家的疑難,很可能也是你的問題
: 2. 我與我諮詢的對象均處於台灣,而網路上許多的案例有的在美國,有的在歐洲
: 它們的經驗很寶貴,但我將給你另一個觀點
: 3. 我諮詢的對象,有尚未畢業的學生,有30多歲想切換領域的主管
: 背景從社科外語、管理財金到資訊電子,我的目標就是提出讓每個人都有機會成功的: 解方
: 這部影片僅僅 20 分鐘,但只要你看完:
: 1. 你將省下 2 小時:這是我一場諮詢的平均時數
: 2. 你將避免 2 年的浪費:這是一次錯誤規劃的成本
: 3. 你將能大大提高轉職的成功率
: 這支影片的大綱如下:
: 1. 為什麼想轉職數據分析的人都失敗了
: 2. 失敗的第一步,我要學會數據分析
: 3. 聖經就該擺在床頭櫃;你不該學些什麼
: 4. 天下武功唯快不破;成功的學習途徑
: 5. 別跟數學系比算法;跟資訊系比程式:面試準備的方式
: 6. 總結
: 希望大家能有所收穫
: 影片鏈結如下:
: https://www.youtube.com/watch?v=9EcOu_GLsfA&ab_channel=HsuBen
: 問卷鏈結如下:
: https://forms.gle/V3z3RsL5NbiYyx9U6
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Q 人類基本需求2.0 ◢◣ █ 自我實現 創意.問題解決.真偽.自發性
S ◢██◣ █ 尊重需求 自尊.自信.成就感
W ◢████◣ █ 社交需求
E ◢██████◣ █ 安全需求
E ◢████████◣ █ 生存需求 空氣.水.食物.住所
T ▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄ █ WiFi█ 電池
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每隔幾段時間就什麼幾類人即將被淘汰 笑死人
照他列的全世界九成的白領都會失業 我們來看到時候會
多亂 呵呵
教授要不要討論後疫情時代遠距教學對教師需求的影響
新聞絕對不會被淘汰拉,因為AI不會自己生假新聞阿,怎麼
領1450?
又是跟業界脫節的教授說的
說AI不會生假新聞的,真的不要沒有背景概念來亂
呵呵 自以為能取代 看到工程師就先笑了
看到工程師就笑了,以為工程師二十年不變嗎?
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首Po如果你對數據分析轉職感興趣 如果你周遭有人想要轉職到這個領域 請把這篇文章給他看,這將幫助他節省2年以上的時間 我在22年秋季開始,開始了免費的數據轉職諮詢服務 期間接觸到超過50+的人談論他們的疑惑16
的 : 解方 : 這部影片僅僅 20 分鐘,但只要你看完: : 1. 你將省下 2 小時:這是我一場諮詢的平均時數 : 2. 你將避免 2 年的浪費:這是一次錯誤規劃的成本17
身為資料分析師,來回一下這篇,手機排版傷眼請見諒。 我大學管院學士,工作剛滿10年,都是做跟資料分析有相關的職務。2012年底,我第一份工 作年薪大約在40左右,經過了10年自己有累積加上運氣不錯,去年年薪約在150左右。英文不 好,台商乙方行銷單位資深PM。沒有什麼值得炫耀,只是帶一下背景。 想轉職過來,很大機率失敗,以及這個職務其實也很不好找人,有幾個原因。最大的原因我
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[心得] 心理系的資料科學轉職之路 - 幾乎 0 成本Medium 網頁好讀版: 這篇是關於我在 2019 二月到八月這段時間自學 Python, 然後在花旗銀行拿到資料分析師的紀錄。 因為一直都往自己夢想的工作走,所以沒有特別意識到轉職成功這件事, 現在剛好有點時間,決定來記錄一下這段經歷。7
[問卦] 液體金屬機器人??液體金屬機器人?? 合作研發: the Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University4
Re: [閒聊] ChatGPT是語言模型不是搜尋引擎中國北京大學學士 (我記得好像是主修金融輔修數學) 美國哥倫比亞大學碩士 曾在華爾街工作的5
[情報] AIGC(AI生成內容)詠唱者年會目前對於這波AI熱潮,台灣相關從業人員也發起了一波年會進行討論, 不知道有沒有板友有興趣一起參加的?我是已經報名了,也順手宣傳一下。 12/22(四)晚上,地點在台北,講者之一有雷亞的執行長游名揚 (以下轉貼內文)4
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[情報] 10/30 線上活動- 轉職進矽谷巨頭做pm宣傳一個pm event線上活動,若不符版規會自d -- 一次聽完 #谷歌 #臉書 #亞馬遜 #微軟 產品經理、總監分享 星光閃閃!你想一睹傳說中,臉書公司裡世界最高層級的台灣人的真面目嗎?(而 且他人超好喔!)你是 #工程師、 #設計師、 #數據分析師、 #行銷人,想轉職到矽谷科- 學費全額補助、月領政府奬勵金8000元、提供職場科技新知、職前訓練密集專業、理想工 作在眼前、交大就業輔導完整、就業媒合資源有效豐沛!報名從速~ 課程及報名簡章可掃下圖QRcode 未來人才需有跨域整合力。「科技應用與設計規劃」、「系統化思維」、「分析邏輯與評 估」這幾項能力未來會顯得更為重要。人才更須強化整體智慧分析與應用競爭力!