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數據分析碩士ptt 在 Re: [問題] 關於碩士起薪- 看板Salary - 批踢踢實業坊的推薦與評價

作者ruokcnn (Dean)

看板Salary

標題Re: [問題] 關於碩士起薪

時間Mon Apr 6 00:00:14 2020

※ 引述《tamayuna (tamayuna)》之銘言：
: 大家好初次發文
: 想尋求大家以下背景的薪資建議
: 23女背景私立國企大學多益考840 雅思6.5
: 現在在英國讀碩商業分析&行銷
: 大學有很多打工實習經歷日本交換日檢N2
: 畢業後在日商做國貿快一年 31k
: 後來覺得太無聊做下去的前景也不是想要的
: 又覺得私校學歷很難換領域所以就想去留學
: 目前會點GIS, SPSS, Tableau, R,
: MySQL只會簡單資料表的查詢條件排序
: 請問這樣的條件回去後薪水撇除各大MA
: 在台北能開到40k以上嗎？大概多少合理呢？
: 想做行銷或數據分析類的工作
: 行銷要很多發想發表但薪水普遍都30初k
: 不想要出去一趟回來薪水跟沒去差不多...
: 數據是出國才學不知道是否有能力勝任 ...
: 能解讀但如果是都要自己打code就無法了...
: 需要到什麼樣的程度才是企業會雇用的呢？
: 感覺自己好像什麼都會一點但都沒有特別專精的樣子？
: 個性就是什麼都想試一試但本身不是很會講話然後在學歷背景比我好的人面前會沒什
麼?
: 有沒有類似情況的大大能稍微指點一下或是趁還沒畢業前儘快加強的技能呢？
: 謝謝大家還請不吝賜教～
: -----
: Sent from JPTT on my iPhone

我去年在金融業面了大概40個想做data的新鮮人或想轉行來金融業的Data analysis

現在看下來會覺得有幾個問題：

第一個，你還沒有確定你想要走哪條路，這對想做data這條路來說可能已經慢了好幾年了
。

做行銷跟做廣義的data analysis 是皆然不同的路線，想培訓的技能也差非常多。

你自己也清楚行銷起薪的行情，如果你要走行銷。我建議你把錢省下，直接轉行，多的錢
去上業師的課，多瞭解一下類似電商產業或數位行銷相關的最新變化。

行銷領域除了妳是台政商學院可以有比較高機率直接進大品牌端，省下都是靠年資跟專案
拼上來。吃經驗嗅覺，學歷比重比較低一些。（但畢業五年內換到大牌子學歷還是一個坎
）

第二個，如果你硬是要出國走資料分析

那你就要有覺悟寫code是基本，不是學校教的而已，是你自己要投注額外時間把整個技能
建立起來。除此之外至少要有一個非常完整的ML作品，或是多個有趣的小作品。

到時候出來發現你程度也才跟剛畢業的本科大學生差不多而已。你能接受這種投報率嗎？

這個年頭做DA只有兩條路：ML跟資料視覺化，AI我把他放在資工背景這邊先不討論。而純
統計分析是另外一個專門需求（例如QC、藥廠、財金...etc）也不在這邊談。

資料視覺化基本上大公司BI工具都可以取代你了，剩下那個最紅海的領域就是被過度誇大
的ML。

我開職缺開下來感受到的現象就是，很多人只會一點Python跟R就把自己寫得很像已經是s
enior開發一樣。實際連整個ML建模流程都沒辦法完整闡述清楚。

遇到資料不對稱不知道怎麼做，variance跟bias的關係也答不出來。多半都是只會call個
sklearn套個regression或decision tree做預測，也不知道為什麼自己要用這麼上一代老
舊的算法。

一個完整細緻的預測作品屌打你有什麼學歷，所以kaggle是你的好朋友。如果能拿到比賽
前10%基本上在台灣妳就是在挑工作了。

薪水的話我就沒辦法回答了，因為這就是我離開原公司的理由QQ，轉職後薪水屌打前東家
一條忠孝東路。

現在做資深ML是很搶手的，整個市場想入門的新手太多，但資深的太少。所以強者資深DA
坐地起價，新手DA是紅海。

因為說到底，Data Analysis就是個四不像啊。

--

※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.71.9.53 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Salary/M.1586102416.A.817.html

推 tamayuna: 感謝您解釋的這麼詳細！會好好往這方面多精進的QwQ04/06 01:11

推 amy93: 推專業 04/06 01:39

推 loadingN: 資深的都在做哪些事情啊? 04/06 02:05

從消化需求轉為模型題目
到實際設計模型都會涵蓋到
看team的規模跟分工

推 lovebridget: 所以轉職後去哪裡? 最重要的部分耶04/06 02:28

→ lovebridget: DA講半天最後是被新職屌打= =04/06 02:29

新職做直接的金融應用開發

DA比較像是一轉
二轉終究還是要選純技術開發/管理或業務規劃
畢竟資料分析師比較像一個大Genre
※ 編輯: ruokcnn (219.91.8.167 臺灣), 04/06/2020 02:35:46

推 claudia1988: 推～專業 04/06 02:34

推 mid9ht: 難得好文 04/06 07:47

推 egopop: 好文推薦 04/06 08:37

推 jason91818: 推 04/06 08:59

推 drajan: 台灣的DA這麼猛要會ML? 那轉data scientist 或MLE就好了。 04/06 09:10

→ drajan: 很少看到純DA懂ML的，大部分都是課程上一上就宣稱的 04/06 09:10

推 kokolotl: 名稱定義不同而已吧 04/06 11:35

推 good5755: 版上真是臥虎藏龍 04/06 16:28

推 driftptt: 好文推個 04/06 17:21

推 vanattenhove: 這篇很接近資方的想法 04/06 19:16

推 aidansky0989: 原文比較接近商業分析師不是資料科學家吧 04/06 20:46

推 kiba226: 推這篇 04/06 22:53

推 reihane: 推好文但看起來這篇講得比較像是一開始data processing 04/07 00:34

→ reihane: 跟後端ml的部分做ml的應該數學跟統計底子要強像原po商 04/07 00:34

→ reihane: 管背景往商業分析ba的方向走可能比較容易 ba的話比起codi 04/07 00:34

→ reihane: ng能力產業knowhow也很重視 04/07 00:34

推 f422661: 為什麼我kaggle 一個2% 一個3%然後完全找不到工作QQ 04/07 00:57

→ drajan: 因為Kaggle強就能找到工作完全是都市傳說還需要工作經驗 04/07 08:47

→ drajan: 再加上台灣缺還太少往海外走吧 04/07 08:47

推 kokolotl: 要找到好缺需要時機跟運氣吧.. 04/07 13:47

推 xiang63iyi: 推推～專業好文 04/07 14:57

推 PBfire: 推專業優文 04/12 10:47

推 kenny2680200: 建議來中國看看，要會這樣的技能價格都是隨便開... 04/14 03:29

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