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在資料科學家學歷這個產品中，有21篇Facebook貼文，粉絲數超過17萬的網紅我是台灣人．台灣是咱的國家，也在其Facebook貼文中提到， 唐鳳、羅一鈞和薛瑞元都是傳奇性人物，我們的防疫團隊都是頂尖人才，他們的共同點EQ高又親民 反觀…常自稱科學家智商157的柯文哲根本不能比 轉好文： 真正的聰明與能力不需要老在嘴上吹噓，本文簡單介紹三個政府內值得認識的人物，資料來源從網路收集整合。#已經非常簡單介紹卻還是文很長 台灣第一位數位政...
　同時也有2部Youtube影片，追蹤數超過5,870的網紅珊蒂微AI，也在其Youtube影片中提到，很難得機會在台灣捕獲李孟這位旅日的資料科學家，也很高興可以訪問到他！ 李孟在日本四年的工作時間當中，歷練過「軟體工程師」、「資料科學家」以及「機器學習工程師」的職務，為什麼會有這一路以來的自覺與自學歷程？我們都一併在這次專訪當中聊到了！同時還加碼聊了「在日本的工作與生活環境」，提供給想去日本生活的朋...

「資料科學家學歷」的推薦目錄：


資料科學家學歷 在 我是台灣人．台灣是咱的國家 Facebook 的精選貼文

我是台灣人．台灣是咱的國家 By 我是台灣人．台灣是咱的國家

2021-07-17 20:41:36 有 4,103 人按讚
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唐鳳、羅一鈞和薛瑞元都是傳奇性人物，我們的防疫團隊都是頂尖人才，他們的共同點EQ高又親民

反觀…常自稱科學家智商157的柯文哲根本不能比

轉好文：
真正的聰明與能力不需要老在嘴上吹噓，本文簡單介紹三個政府內值得認識的人物，資料來源從網路收集整合。#已經非常簡單介紹卻還是文很長

台灣第一位數位政委，世界知名的自由軟體程式設計師 #唐鳳，5歲開始閱讀各國經典著作，小一解出聯立方程式，八歲開始從書籍上學習程式設計，也開始開發自己的應用程式，小學時學習跟思想遠遠超過同年齡人，被允許上課期間自行到圖書館閱讀，後來被建議轉入資優班，在資優班依然非常優秀屢遭排擠，以及一些適應不良的因素後來轉學過好幾間小學，最後在國立臺北師範學院講師楊文貴建議與安排之下，一周三天在小學上課學習與同學間相處的人際關係，另外三天前往 #國立臺北師範學院 滿足求知慾望，學習特別安排的高深知識內容，這時候她只是小學生。

國中一年級時，憑藉著自己設計的電腦程式贏得全國中小學科學展覽第三名，獲得保送第一志願臺北市立建國高級中學的資格，但就學不久後在 #全球資訊網 認識網路的無限可能，能與研究人員討論最新的知識技術，發現課本內容過時，對教育的想法有所轉變，決定輟學離開傳統學校教育而在家自學。

14歲與其他人共同成立資訊人文化事業公司，初期以出版電腦書籍為主，隔年唐鳳創作出能在網際網路搜尋資訊的應用軟體「搜尋快手」，12月資訊月展覽會場推出後，立刻受到電腦族群關注，不到1個月便銷售1萬多套。

16歲起投入實務工作成為網際網路創業家，獲得旺宏電子董事長、宏碁元老、英業達集團主管等資訊圈著名人士擔任顧問協助，甚至讓英特爾投資成為股東之一。

而後前往矽谷多次創立與出售公司，33歲時唐鳳完Socialtext公司和蘋果公司交接工作任務後決定退休回台，但回台後繼續轉而擔任蘋果等公司的顧問採取遠端工作模式，每小時的顧問費為於1塊比特幣等價的貨幣。以及投入公共領域和公民科技社群的開發專案。

2014年至2015年間擔任行政院虛擬世界法規調適計劃顧問，也是中華民國國家發展委員會開放資料諮詢委員會和十二年國民基本教育課程發展委員會委員，同時與法國外交部、法國經濟財政部、巴黎市政府、西班牙馬德里市政府在數位治理領域合作。2016年8月，行政院院長林全任命曾有網路創業經驗的唐鳳擔任行政院政務委員。
#本段直接擷取自維基百科

衛福部疾管署副署長 #國民女婿羅一鈞，小學唸了五年因成績優異跳級就讀國中，高中考上建中後跳級 #以全國榜首成績進入台大醫學院只花6年即畢業。

2001年9月放棄國軍醫官資格，轉而報名第一屆外交替代役的徵選，自願到非洲馬拉威擔任外交替代役，2003年6月退伍離開了馬拉威，進入臺大醫院的內科住院醫師。2006年7月，成為臺大醫院感染科總醫師。

2008年考取疾管局防疫醫師投入公職，隔年至美國疾病管制與預防中心受訓。2014年8月擔任首席防疫醫師的羅赴奈及利亞協助台商僑胞防範伊波拉病毒。

2016年被任命為疾管署副署長，2019年12月從批踢踢論壇上發現有網友提及中國華南海鮮市場出現類似SARS案例，羅馬上向中華人民共和國相關單位查證，並通報世界衛生組織，因而台灣能最早警覺與設法防堵五廢病毒。

#相關新聞護國神文
https://youtu.be/WY8CraHMioI

2020年開始投入COVID-19幕後疫調、疫情分析、防治政策的訂定等。

衛福利部政務次長，婦產科醫師 #同時也是律師 雙師薛瑞元。

台北醫學大學醫學系醫學士，#婦產科職業十多年後，因為全民健保的實施，以及一次小小的醫療糾紛之後，決定重新參加大學聯招，考取台大法律系、台大法律研究所碩士順利畢業及考取律師資格，還有雙和醫院副院長、屏東縣衛生局局長等等資歷。

許多非常頂尖的人才在政府裡競競業業的做事，而他們從來不用去吹噓自己的智商或學歷，真正的能力是看在位時每一次面對挑戰的表現，而非早已過往的考試分數或文憑。

唐鳳的圖文特別長或大張沒有私心，已經非常努力簡寫了，還有覺得這張照片拍得不錯。😎

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我是台灣人．台灣是咱的國家

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日本人告訴我的爺爺～你是日本人！ 中國人告訴我的爸爸～你是中國人！ 而我，告訴我自己～我．是台灣人！ 希望大家能透過對土地、對歷史、對文化、對現實社會、對自己、以及對未來的省思，想想～我．是誰？這個簡單的問題。 若省思之後，你的答案和我們一樣，歡迎你加入，和我們一起傳達認同台灣的聲音。
你是什麼人？面臨時代衝擊的我們這一代，這個答案，得要由你告訴你自己。
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資料科學家學歷 在 Dr 文科生 Facebook 的最佳貼文

Dr 文科生 By Dr 文科生

2021-01-07 10:27:36 有 641 人按讚
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《如果沒有一定的科學訓練，你真的會被這種偽科學技巧誤導》

灼見名家出了一篇新聞稿，內有顧小培的回應，內裡有不少常見的偽科學技巧，今日我們來一起分析

我逐點回應顧小培的逐點回應（詳情請看圖及reference）

1. #從未打算盡論證責任

其實講完又講，到今日你有證據支持mRNA疫苗會導致「甲基轉移酶」的產生和肺纖維化的副作用了沒有？

如果mRNA疫苗會導致所謂的

“「甲基轉移酶」，將肺的成纖維細胞EGFR的接受體拉在一起，使之分泌會令肺纖維化的膠原蛋白，之後便導致肺衰竭，病人便容易因此死亡。”

為何第一、二、三期臨床試驗都無相關數據？就算你打算詭辯去講這種「副作用」需時幾年才出現的話，如此significant的”mechanism”為何至今都未有被發現或發表？

你的論點是mRNA疫苗會導致多重器官纖維化，那麻煩你提出相關的證據，或起碼證明你個proposed mechanism is reasonably achievable

2. #試圖轉移視線

一開始講到全世界藥廠、醫生和科學家不敢製作滅活疫苗，但被踢爆其實不少藥廠和大學都在研發，只是需時良久時，就轉移視線講話覺得科興很厲害。

所以藥廠學者和大學是敢還是不敢？講3000加侖病毒洩漏再要封鎖大廈的風險到底想帶出什麼論點？

*又，滅活疫苗有多年研究的歷史，不少病毒疫苗都是滅活形式製作，並非所謂的「藥廠很怕」

3. #突然講Pharmacokinetic

首先我很想知道到底顧小培有沒有認真分析藥廠公開的研究報告，一開始話肺部沒有IgG，被踢爆其實肺部有IgG後就轉移視線講pharmacokinetic叫人證明有幾多IgG去到肺部防止感染，

當我們將同樣準則套用在顧小培熱情地賣的「四寶」時，便會發現他從來無證明過四寶於人類的pharmacokinetic, pharmacodynamic, bioavailability 數據、有效劑量、中毒劑量、安全性、副作用、治病或防感染的效果、安慰劑對照的數據等等。

正如之前文章我都有講，不少有效預防或減輕呼吸道感染的疫苗都是IgG疫苗，例如流感和肺炎鏈球菌。根本不存在必須IgA疫苗才有效的理論。

4. #突然講研究methodology & stratification

有趣的是顧小培在反駁Dr Sid的論點時突然提出疫苗需有高質的臨床研究和設計準則。又舉例說要stratify受試者的生活起居飲食習慣，沒有嚴格控制生活習慣的研究測試結果很粗糙。的確我們要critically appraise臨床研究的methodology，但你appraise人地份報告總得substantiate你的論點吧，一句「我覺得好粗糙」就當論證完，萬能key嗎？

顧小培又以日本人食較多澱粉質而美國人則多吃蛋白質，要將受試者分開一層一層才能有具意義的數據。這本質上沒有錯，所以不少藥物研發時都會於不用國家進行（Multicentre trial）再比較不同國家、種族、年齡、性別和其他有可能相關的背景資料，再從統計學裡計算數據，證明是否對不同的群體都有效。

不過我希望顧小培標準可以一致，當你要求臨床研究要stratification時（其實人地有做stratification），你熱情地向民眾推廣的「四寶」建基於的研究大多是體外實驗室進行（In Vitro），只有小部分有用老鼠進行，而研究規模亦屬小型，未見有大型臨床研究。

而我不知道由幾時開始人類跟老鼠的種族、飲食習慣、年齡、生活習慣等等有相似的地方，可以比較或stratify？

到底老鼠食幾多澱粉或蛋白質、起居飲食生活習慣有幾相似，老鼠要不要返學返工，會不會做家務做gym做yoga和去酒店staycation？

人類跟老鼠的分別竟然不及日本人跟美國人的分別，此等論述實在令我讚嘆不已。

How does this logic even work?

5. #電腦生成模擬是病毒研究的里程碑並不代表臨床上有作用

的確，電腦生成模擬是研究重要的一環，但不代表現階段臨床上有作用。千千萬萬個從電腦模擬中得出的「可能性」或「原理」現實裡過不到臨床試驗的這一關。即使電腦模擬顯示一個結果，如果現實中沒有實際治病或改善疾病的效果也是徒然。

是的，你自己都識講研究藥物是一步一步得來的，點解你的「Docking」理論可以跳過所有步驟，言之鑿鑿去講你熱情地賣的那些只有preclinical和實驗室體外及老鼠研究的「四寶」有防感染甚至治癌防癌的效果？

————————————

最後，我想再重申，你的學歷、在哪裡做過、有什麼專利並不會令錯的論述變成對的。你對病人或其他人的醫療諮詢並不符合我們對具質素的醫療諮詢的要求。

打不打疫苗是一個informed consent & decision但information必須準確，想先觀察再決定打還是不打是很合理的選擇。

你可以同大家講mRNA疫苗是新型疫苗，長遠效果或安全性仍未完全了解，呼籲大家謹慎考慮再決定。但我不會跟大家講一些似是而非的mRNA疫苗可令多重器官纖維化等無醫學實證的說話。

同時我亦不會去跟病人推廣一些只有preclinical跟小型老鼠實驗的結果的「保健品」再包裝成有病醫病無病強身防感染的聖物。

完全錯誤和荒謬的人不危險，因為很容易就會被世人看穿。

這種有科學知識，但故意夾雜一些正確和一些不正確知識和概念的人，是最危險亦是最容易令普羅大眾誤信。

一個具質素的諮詢必要條件是病人要被fully informed有關治療的證據、風險和成效、治療或不治療的風險、其他可行的選擇及其證據。

我倒想知道顧小培諮詢病人時有無fully inform病人「四寶」的證據是建基於實驗室和老鼠，無大型人類臨床試驗支持？定還是講一兩句「有論文有文獻支持」就當盡了論證責任？

#慎防偽科學
#似是而非的論述最危險

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資料科學家學歷 在 Facebook 的最讚貼文

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2020-03-09 01:04:56 有 2,948 人按讚
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（原圖來源：https://www.facebook.com/siddharth.sridhar.5）

近幾個月大家都學會了fact check，知道不是所有在媒體上或網路上看到的都是事實。在科學裏，fact check的方法就是翻查文獻，從不同國家不同病人的身上找尋共通點。當然，文獻不一定全然無誤，但至少在不同科學家的翻閲和質疑下，它們有一定的參考價值。

可是科學文獻的弊處是其海量的資訊和艱澀的醫學專有名詞，可能會令普羅大衆爲之卻步。要大家逐份文章十幾頁地看，也是非常沉悶的苦差。但是身爲半個公共衛生人，我卻堅信就算是不懂英文、學歷程度不高的普羅市民，也應該有權利瞭解跟他們息息相關的科普資訊，因爲只有知識可以帶來力量。

這裏的infographics都是由港大微生物學系的臨床助理教授Dr Siddharth Sridhar製作並放於他的私人臉書上。他從不同文獻中抽取有關今次疫情的資料製圖，當中的資料相信比不少人互相傳送的 “手動轉”，或者是某某醫生的忠告等訊息可信。感謝他容讓我將他的製圖翻譯成中文，希望能將正確的科普知識傳遞到有興趣但未必有渠道認識更多的讀者。

如果大家有興趣瞭解更多，可以參考每張圖上面的文獻原文，也可以直接到原圖處（見最上的鏈結）。

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資料科學家學歷 在 珊蒂微AI Youtube 的最佳貼文

珊蒂微AI By 珊蒂微AI

2021-01-09 21:01:28 有 3,732 人看過 有 96 人喜歡
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很難得機會在台灣捕獲李孟這位旅日的資料科學家，也很高興可以訪問到他！
李孟在日本四年的工作時間當中，歷練過「軟體工程師」、「資料科學家」以及「機器學習工程師」的職務，為什麼會有這一路以來的自覺與自學歷程？我們都一併在這次專訪當中聊到了！同時還加碼聊了「在日本的工作與生活環境」，提供給想去日本生活的朋友參考呦～

👉在這次專訪中，我們暢聊了：
1. 李孟是如何從軟體工程師的身份開始自學「資料科學」？
2. 資料科學家 / 機器學習工程師工作內容上的差異？
3. 李孟比較喜歡當資料科學家、還是機器學習工程師呢？Why？
4. 覺得人們除了積極自學之外，還應該用什麼心態來應對AI帶來的衝擊？
5. 加碼閒聊「在日本的工作環境與生活環境」，提供給想去日本生活的朋友參考呦！

👉李孟釋出他在台大的演講簡報，鉅細靡遺地分享他成為一位資料科學家的歷程，內容相當精彩，製作也很精美耶！https://www.facebook.com/LeeMengTaiwan/posts/10220691442829365
👉李孟的超高含金量部落格，分享各種他在資料科學與機器學習上的應用經驗！https://leemeng.tw/



#他是資料科學家也是機器學習工程師 #自學資料科學與機器學習 #李孟

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珊蒂微AI

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永遠對這個世界充滿熱情與好奇心！ 珊蒂在這裡陪著大家一起聊聊科技新知、生活觀點、創作者經驗與寵物友善的話題！❤️ 這個頻道同時也記錄我跟Cooper相處的點點滴滴！?❤ ?歡迎追蹤IG/FB： ?珊蒂的FB：https://www.facebook.com/sandyandai/ ?Cooper的FB：https://www.facebook.com/coopermr74/ ?Cooper的IG：https://www.instagram.com/cooper_mr74/
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資料科學家學歷 在 志祺七七 X 圖文不符 Youtube 的最讚貼文

志祺七七 X 圖文不符 By 志祺七七 X 圖文不符

2021-01-07 19:00:03 有 62,791 人看過 有 1,964 人喜歡
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各節重點：
00:00 前導
01:39「PS4大特價」廣告段落
02:30 到底有沒有外星人？經典的「費米悖論」
03:35 能估算有多少外星文明的「德瑞克方程式」
04:43 外星人怎麼找？用無線電波
06:27 外星人怎麼找？對他們「自我介紹」
09:05 找到外星人是好事嗎？
10:28 我們的觀點
11:30 提問
11:49 結尾

【 製作團隊 】

｜企劃：王葦
｜腳本：王葦
｜編輯：土龍
｜剪輯後製：Pookie
｜剪輯助理：歆雅、珊珊
｜演出：志祺

——

【 本集參考資料 】

→Allen Telescope Array Overview：https://bit.ly/2LcE4n1
→突然畢業了，阿雷西博天文台將永久關閉QQ：https://bit.ly/3ooDaSD
→Contact (Movie)：https://bit.ly/2MycVuW
→The Golden Record：https://go.nasa.gov/2MIMKBZ
→有必要擔心外星人入侵嗎？：https://nyti.ms/2MyI69u
→銀河系至少存在36個智慧文明，真的嗎？：https://bit.ly/2JRV2Gx
→茫茫宇宙為何遇不見《異形》：找不到外星人是合理的嗎？──《科幻電影的預言與真實》：https://bit.ly/3hO7p37
→人文學科的重要性：愛德華‧威爾森《人類存在的意義》：https://bit.ly/3bij6hg
→追蹤航海家號：https://go.nasa.gov/3pVgpGd
→科學歷史回頭望 航海家金唱片：https://bit.ly/3nkkyll
→「金字塔是外星人蓋的」馬斯克發言 埃及政府怎麼回？：https://bit.ly/35fsWg4
→BBC為你梳理霍金對地球人發出的警世預言：https://bbc.in/2LwSOwA

【 延伸閱讀 】

→銀河系至少存在36個智慧文明，真的嗎？：https://bit.ly/38jItgI
→The Golden Record：https://go.nasa.gov/38m59gl
→科學歷史回頭望 航海家金唱片：https://bit.ly/3oms40F



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志祺七七 X 圖文不符

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資料科學家學歷 在 [心得] 資料科學家工作分享與AI 產業觀察- 看板Soft_Job 的美食出口停車場


作者aacs0130 (嘻嘻莉亞)
看板Soft_Job
標題[心得] 資料科學家工作分享與 AI 產業觀察
時間Thu Mar 7 16:05:02 2019

最近版上好像很多人對 AI, ML, Data mining 的工作有興趣

也想知道自學, 唸碩士, AIA 或其他方式怎麼能夠進入 AI 產業

我自己就是資料科學家

想跟大家分享一下我的工作內容跟對 AI 產業的觀察


=== 先說結論 ===

1. 非CS背景想轉職 AI => 念四大碩，主修 AI

2. 不想念碩士，想自學
=> 證明你比四大碩強 => 去社群給 Talk or Kaggle 比到前三
社群有 ML/DM Monday, Taipei.py, Py data 等等
有個聽眾覺得『哎唷不錯喔』，機會就來了

3. 已經是資工碩了
=> 去社群給 Talk or 發top conference paper ex: AAAI, NAACL


=== 我的背景 ===

台大資工學碩

主修NLP, 熟AI, ML, SVM, 不熟DL

待過趨勢,華碩,新創

六年工作經驗 四年DS經驗, 英語流利


=== 資料相關工作內容 ===

資料分析師 : 有產業, 統計知識, 了解問題, 把問題變成數學問題

資料科學家： 把問題變成數學問題, 抽feature, 訂evaluation

設計數學演算法, 寫prototype

資料工程師：data clean, data storage, big data, cloud computing

機器學習工程師：設計數學演算法, 實作演算法, 挑ML模型, tune 參數

把prototype 改成 production code

通常在台灣就是四種都要做...統稱資料科學家



根據背景知識, data type還會細分成

影像CV, 語音, 語言NLP, 產線資料, signal, 地理資訊等等

影像現在在台灣最紅，約有60家新創

NLP 約20家

語音約3家, google/apple/ms 太強，很難跟他們競爭

後面三種data 我沒有研究....



=== AI 產業現況 ===

2012 - 2017 爆紅 超火

2018 冷靜重整期，很多 AI 新創倒閉

2019 假AI新創很多, Junior 飽和, Senior 超缺

Senior 假設台灣有 N 個，可是缺有 4N

大家都要即戰力，有經驗的，可以馬上做專案

但是Sr. 不是去美國，就是不想換工作

如果你是即戰力，我手上有10個缺可以介紹


Junior 有 N 個，缺大概也有 1.2N 個

不過台灣每年生產1000個 AI碩士吧，所以也不缺人


假 AI 新創就是 『口號出得去 人進得來 大家大發財』

去面試就知道老闆不懂 AI ，問一下雷公司八卦都很多

另外開了2, 3年沒有產品也沒有賺錢的大概也怪怪的



=== 關於訓練新人 ===

公司訓練 Jr 是需要花錢花時間的

而且我的經驗是專案都做不完，哪有時間訓練新人？

讓Sr. 花 20% 的時間訓練新人，少做 20% 專案老闆願意媽？

Sr. 願意犧牲看八卦版呵呵笑的時間訓練新人，是我佛心來著

但是很多新人訓練好又去美國或念博班

我也很無奈呀...

去美國的工作環境, 工時, 薪水, 技術都好很多

念博班的說他想做世界第一，不想做客戶願意付錢的東西



=== 結論 ===

我覺得不鼓勵大家轉職 AI

好公司大概都飽和了，只收 AI 碩

2017年前 AI 景氣很好，但是現在冷了

假AI新創又多，有70%吧，如果你沒有能力分辨就是當砲灰

AIOT 現在 90% 是假新創

另外當資料科學家

背景知識，工程，數學，英文都是基本能力唷

很多人說數學很重要...是因為他們工程跟英文都很好了

Pycon Taiwan 徵稿中 3/18截止，當過講者求職大加分喔！



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Q:為什麼aacs叫小西呢??
A:1.因為aacs的英文名字叫Cicilia Segeliin
 2.因為西是最好寫的C
 3.西是由一條拋物線+一組雙曲線+一個橢圓組成的


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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 220.134.185.153
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1551945907.A.F59.html
推 bab7171: 推 03/07 16:11
→ MOONY135: 我覺得學校跟課程開出來差不多就等於冷了 03/07 16:13
→ MOONY135: 2014那時候的BIG DATA都還很潮 03/07 16:14
cloud computing, AI, IOT, 區塊鏈, FinTech, Deep learning, AIOT
一波炒過一波
當菜市場阿嬤都知道AI，股市都有AI概念股，就代表潮水要退了
→ robler: AI和大數據就是一個熱潮，過一陣就冷了很正常 03/07 16:18
→ robler: 這種題材靠喊口號騙投資的公司超多，真的要小心 03/07 16:18
→ aacs0130: AI 新創去年倒一堆，美國，中國跟台灣一起倒 03/07 16:19
→ w0005151: AI工作不等於AI公司，我覺得這要搞清楚，科技業沒有不 03/07 16:19
→ w0005151: 需要數學和英文的，就算不碰AI也是 03/07 16:19
→ w0005151: 這篇跟前端文一起看結論是果然大家都不希望轉職者來自己 03/07 16:21
→ w0005151: 產業XD 03/07 16:21
→ aacs0130: 不是不希望大家做AI，是進來的半吊子難民太多，勸退了很 03/07 16:22
→ aacs0130: 多人，履歷收到不想收，但是他們還是找不到工作 03/07 16:23
補充說明：
轉職難民太多，但是他們都沒有作品跟成果...
每個都說我很便宜，請訓練我。
但是我有時間為什麼不去訓練台大碩，要訓練你呢？
推 tataTangQQ: 我這剛跨考上CS的廢物這下不知道要去哪了（原本想說會 03/07 16:27
→ tataTangQQ: 上中央AI組） 03/07 16:27
推 ice80712: 推 AI只有少數幾家會活下來 03/07 16:27
→ w0005151: 半吊子在任何領域都會碰壁的, 看上面前端文就知道 03/07 16:30
→ w0005151: 但還是推分享 03/07 16:30
→ aacs0130: 應該說轉職難民太多，但是他們都沒有作品跟成果..... 03/07 16:33
→ MOONY135: 我最近聊了幾家 也開始覺得我是難民... 03/07 16:45
現在景氣不好，多聊十家吧！
推 cia1099: 台大純血還在華碩糟踏 03/07 16:58
華碩不錯啊，學習到很多東西。
我知道自己要什麼，缺什麼就好囉~~~
台大純血沒去美國就會一直被罵耶~~~
推 a126sam01: 有大神出沒，給推~ 03/07 16:58
推 Transfat: 轉職又非即戰力，是不是沒希望了 03/07 17:03
推 ckp4131025: 大家都只要即戰力，市場當然很缺senior囉 03/07 17:33
老實說我覺得這是台灣 AI 圈的困境
一來 AI 圈也才紅5年，Sr. 本來就不多
二來 很多 Sr. 都跑去美國了
三來 Jr. 沒人帶也沒有自學能力就不能變Sr.，只會變成Super Junior
四來 老闆都希望Sr. 免費加班帶Jr. 還要加班做專案
→ MOONY135: 現在風口感覺消失的時間點越來越快 03/07 17:34
→ aacs0130: 所以熱情興趣比較重要，熱潮是很快消退的 03/07 17:37
推 LinuxKernel: 要開示一下哪些是假AI新創嗎 03/07 17:49
會被告耶
推 descent: 感謝分享 03/07 17:56
推 SmallpTsai: 推這篇 03/07 18:01
推 cplusplus426: 根本沒那麼多即戰力啊 別的領域做久了 誰想跳出舒 03/07 18:02
→ cplusplus426: 適圈 03/07 18:02
推 cplusplus426: 你背景也太強 03/07 18:03
推 freepenguin: 推 03/07 18:23
推 chiu1505: 推 謝謝學長 03/07 18:45
人家4女森...森77...7pupu
推 Morphee: 你的Senior缺年薪範圍是？ 03/07 18:47
1.2N - 2N，N等於現職薪水
推 BaGaJohn5566: 推 03/07 18:49
推 drajan: super junior有梗 是說人多的地方不要走 老祖宗說過了 03/07 19:46
推 chocopie: 推分享 03/07 19:51
推 vincentman: super junior。感覺很悲哀XD 03/07 19:55
推 kutkin: super junior 03/07 19:58
推 TacoBell: 想知道大大現在在哪高就 03/07 20:04
推 zackl852l: 推～ 03/07 20:50
推 rereterry: super jubior 笑了，然後哭了 03/07 21:03
推 apley: 推super junior～有梗～ 03/07 22:41
推 littlethe: 我想請教你對資安的看法如何?因為我進修有資安和資科可 03/07 23:04
→ littlethe: 選,我原本想走資科,但看到一堆人走資科就怕怕的 03/07 23:06
看你對什麼有興趣跟熱情囉...熱潮退得很快...
我碩班念AI的時候根本沒人想念，大家都在做遊戲跟CV, embedded
推 littlethe: 我是對資科興趣大一些,因為我以前也喜歡統計,但看到現 03/07 23:54
→ littlethe: 在瘋成這樣,感覺只有很頂尖的人走資科才有用 03/07 23:55
不會呀，人人有功練
畢竟每年還是有幾百個 Junior 入行
當然數學，工程，英文，溝通都要努力鑽研才能頂尖
推 scan33scan33: Thank you 學姐 03/08 00:09
Hi 強者學弟，你學長都在亂叫我學長...
推 Wush978: 想走資料的新鮮人，我推我公司辦的 https://d4sg.org/ 03/08 00:09
→ Wush978: 有作品、有mentor、又因為公益性質容易上媒體 03/08 00:10
→ Wush978: 話說AI, 資料科學目前還是幫有錢人比較多，幫窮人較少... 03/08 00:11
推...幫高調喔
推 sxy67230: 難民之一，想跳槽公司但是目前都沒遇到合意的 03/08 00:18
推 littlethe: 幫助窮人比較少?怎麼說? 03/08 00:20
推 fansia: 推推 作相關工作約6-8年 前年登出了 還是賺錢糊糊口重要 03/08 00:25
DS很多人轉行做backend。ML技術, paper更新太快，學得很累
推 mirror0227: 正在唸AI碩 怕爆 03/08 00:35
不會啦！AI碩 未來五年內不會缺工作
推 gravity067: super junior 這個讚XD 感謝大大提供真實現況 03/08 00:41
推 sxy67230: 推樓上 現在潮水退了 真的想入坑除非有愛要不然真的不要 03/08 00:43
→ sxy67230: 進來 本人在金融壽險業做NLP領域 銀行業很多主管不瞭解 03/08 00:43
→ sxy67230: 這塊領域有過分的幻想 導致他們覺得ai就只有這樣 03/08 00:43
推 sss81521: 請問唸AI碩去IC廠做AI相關容易嗎？ 03/08 00:45
→ aacs0130: IC廠不熟 03/08 00:48
→ ice80712: 做影像相關容易去IC廠 做NLP或數據類的...難 03/08 00:52
推 dwaydwaydway: 感覺nlp工作好像少很多（？ 03/08 01:29
yes
推 y800122155: 所以junior的合理薪資範圍是? 03/08 01:35
有多少能力拿多少錢
有22K也有人100K
推 vn509942: 這幾年很多金主對AI題材有莫名的期待 03/08 01:40
真的
→ lukelove: 純推純血 03/08 01:50
※ 編輯: aacs0130 (123.193.91.113), 03/08/2019 02:40:53
推 drajan: 我們新的CTOㄧ進會議室就問 你們怎麼不用deep learning？ 03/08 06:28
→ drajan: 暈倒....DL又不是萬靈丹 03/08 06:28
我也遇過客戶給我200筆資料，卻說怎麼不用deep learning?
你給我10000筆以上再提DL吧...
推 shiauji: 感謝 03/08 07:05
噓 kriswu8021: AAAI不是top conference 03/08 08:26
推 vincentman: @drajan,CTO意思可能是問有沒試著study或評估？也就是 03/08 09:16
→ vincentman: 要聽不使用的理由，應該沒有說一定要用，總要有個說法 03/08 09:16
→ vincentman: ，不然他跟別人很難交代XD 03/08 09:16
推 andyliu42: AI碩不能光是投AAAI吧，領域沒有符合公司需求也不好找 03/08 09:20
→ andyliu42: 把 CV or NLP 點一點也蠻重要的 03/08 09:21
→ ap954212: CVPR ICCV ECCV吧 03/08 09:37
推 sean50301: ACL EMNLP ㄋ 03/08 10:36
當然都是，NLP還有 COLING, IJCIR, SIGIR, ICML, IJCAI
推 sean50301: NIPS 03/08 10:38
推 Ouranos: 請問在台灣找Data Engineer會比找AI/ML還好找嗎? 03/08 12:02
推 Ouranos: 我是指做data pipeline, 用Spark/Cassandra/Airflow這類 03/08 12:09
→ Ouranos: distributed system類的工作 謝謝分享! :) 03/08 12:10
我覺得不會，我很少聽到big data的data engineer 工作
大部分都是 data clean 的工作
而且是data scientist 兼任 data eng., data analyse, ML eng.
噓 thefattiger: 學歷很好用但不代表非四大碩什麼都做不了,你的結論 03/08 12:40
→ thefattiger: 有點偏頗,還有很多在做AI的公司並不是AI公司 03/08 12:41
→ thefattiger: 很多是本身有其他運作很久的業務,只是成立個AI部門 03/08 12:41
我的意思說只看學歷
但是如果非資工本科又沒有亮眼學歷
你就必須有亮眼作品
不然你會找不到Senior帶，學習成長很有限

另外你說得對，很多傳產最近都成立的AI部門
但是資工碩通常不喜歡去傳產，除非高薪又早下班。
所以我聽說裡面都很少資工碩
→ physheepy: 樓上說的這種公司其實是做ML的大宗 但是這些公司大多 03/08 14:03
→ physheepy: 早已在四五年前開始佈局招人或者訓練內部人員投入AI 03/08 14:04
→ physheepy: 研發 運作得好的話 現在應該沒位置了才對 03/08 14:04
推 Gaogaigar: 樓上 其實不只ai 熱門的新玩意都是先找四大碩再說 03/08 14:05
→ thefattiger: 非四大碩就是面試多間一點,大不了就薪水低一點 03/08 14:18
→ thefattiger: 最近幾篇文看下來就是大家都把自己領域的門檻講的很 03/08 14:36
→ thefattiger: 高,但每個領域學到深都馬很難,要這樣講講不完啦 03/08 14:36
推 tipsofwarren: 可以請問，為什麼GAN 中的generator 不是generative 03/08 18:46
→ tipsofwarren: model? 03/08 18:46
推 sxy67230: gan 的genetor 本身就是一個generative model啊，原始 03/08 19:25
→ sxy67230: 的goodfellow論文完全沒強調他一定是個自編碼器的decode 03/08 19:25
→ sxy67230: ，他可以是任意的generative model，只是用自編碼你不 03/08 19:25
→ sxy67230: 用像傳統HMM一樣考慮你的joint probability而已 03/08 19:25
→ DrTech: 台灣好像稱乎科學家的門檻很低。 03/09 00:15
→ DrTech: 人人做個兩年都號稱自己是科學家了。離開台灣，科學家可是 03/09 00:16
→ DrTech: 職級很高的職缺耶 03/09 00:16
推 frouscy: 大公司是這樣啦, 不過一堆SV中小公司的DS根本都在做DA做 03/09 00:20
→ frouscy: 的事, 根本連model都碰不到... 03/09 00:21
→ DrTech: 原po應該是沒問題，但是現在市場人人喊自己是高手的情形太 03/09 00:31
→ DrTech: 氾濫。浮誇氣氛太濃。 03/09 00:31
我不是高手啦，但是台灣都是一個人包DS, DA, Data Eng, ML Eng
但是名稱掛資料科學家
每次講自己的職稱都覺得很心虛，只有使用者經驗研究員聽起來更威
→ thefattiger: 我還是建議想轉職的人，基本的看一看趕快找工作 03/09 00:33
→ thefattiger: 就算是很賽的小公司也好，真的開始做才知道 03/09 00:34
→ thefattiger: 自己缺的是啥，實務上需要的是啥 03/09 00:34
→ thefattiger: 聽人一直說數學要好英文要好根本也不知道要學甚麼 03/09 00:34
→ thefattiger: 然後DS絕對絕對不適合轉職者 03/09 00:35
推 drajan: 一堆DS都是非資工系畢業的 樓上在胡說八道什麼？ 03/09 00:48
→ ice80712: 現在ds職缺本來就很多 門檻也低 哪需要資工系畢業 03/09 00:58
→ thefattiger: 你們講的真的是data "scientist"嗎... 03/09 01:29
推 littlethe: 我反而覺得DS很適合統計數學的轉來資訊,而一般工程師 03/09 02:05
→ littlethe: 不太適合走DS,數學比重大於工程 03/09 02:06
→ littlethe: 所以我也不推胖虎的說法,不挑工作做的話,就只是工程師 03/09 02:09
推 drajan: 非資工系畢業代表門檻低 這邏輯....沒看過數學 物理 電機 03/09 02:21
→ drajan: 博士跑去當DS? 03/09 02:21
→ thefattiger: 一般工程師當然是轉ML工程師容易啊，職缺多門檻低 03/09 02:28
→ thefattiger: 剛換領域哪有那多工作給你挑，先入門再慢慢提升實力 03/09 02:28
樓上大大們有的說的是美國大公司的純資料科學家

有的說的是台灣包山包海的資料科學家，很多沒有設計模型跟演算法

美國大公司的純資料科學家有個配合的工程師

幫忙把prototype 改寫成 production code

所以不必資工本科，很多統計，數學，工科博士背景

不過台灣prototype直接要上線的就很需要軟體工程背景了

因為上線交給客戶後有 bug 超麻煩
→ ice80712: 104上一堆ds缺 大學畢業就能去了 我講的是國內 03/09 02:51
→ ice80712: 台灣哪有什麼純科學家 都馬要會工程 所以工程絕對比數學 03/09 02:52
→ ice80712: 重要 03/09 02:52
→ ice80712: 連兩年碩都不用讀就能找一堆工作了 門檻還不低？ 03/09 02:57
※ 編輯: aacs0130 (123.193.91.113), 03/09/2019 03:08:13
推 drajan: 能激起討論蠻令我意外的 記得2014年時談到資料科學時我看 03/09 04:45
→ drajan: 版上大部分都沒聽過那玩意 03/09 04:45
推 fig498: 感謝各位大神分享 03/09 07:11
推 sxy67230: 2014左右那個時候確實台灣沒什麼DS職缺，再早以前你想 03/09 08:06
→ sxy67230: 玩ML，就去當個algorithm，但台灣公司根本沒要什麼高深 03/09 08:06
→ sxy67230: 很屌的algorithm，所以algorithm很常就是做雜工。 03/09 08:06
推 gbd37: 猛 03/09 08:17
推 goldflower: 2015那時出來最爽 到現在應該都小主管了 03/09 13:13
→ goldflower: 更早沒缺 更晚人太多 每年自稱修過台大李宏毅的課的 03/09 13:15
→ goldflower: 就不知道有多少人了 飽和到不行 03/09 13:15
推 fusen80: 專業分析！！ 03/09 14:22
推 g12288: 中肯 03/09 23:44
推 eric525498: 推產業分析 03/10 12:30
推 usoko: 推 03/12 09:45
推 dsa66253: 先推一個 想請問一下 資工不走最潮的ai 還有哪些領域可 01/24 04:45
→ dsa66253: 以參考呢？感覺板上一堆問前端後端的 都是門檻低的 01/24 04:45






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#37. MaaS 資料科學家 - 國立政治大學職涯發展與實習／志工平台

【工作經歷】1年以上【學歷要求】大學以上【科系要求】資訊工程相關、電機電子工程相關、其他數學及電算機科學相關【語文條件】

#38. 104：AI人才缺逾6000人碩士是基本門檻@ blog - 隨意窩

台北汽車借款根據104資訊科技統計，國內AI人才缺口估達6000人，3年來翻倍成長，與AI相關的資料科學家職務，平均年薪達新台幣122萬元，但碩士學歷是基本門檻。

#39. 104：AI人才缺逾6000人碩士是基本門檻 - 奇摩股市

根據104資訊科技統計，國內AI人才缺口估達6000人，3年來翻倍成長，與AI相關的資料科學家職務，平均年薪達新台幣122萬元，但碩士學歷是基本門檻。

#40. [心得] 資料科學家工作分享與AI 產業觀察- 看板Soft_Job

統稱資料科學家 根據背景知識, data type還會細分成影像CV, 語音, ... 噓thefattiger: 學歷很好用但不代表非四大碩什麼都做不了,你的結論 03/08 12:40.

#41. 【清華人故事館】IBM資深數據科學家江丕仁：提前準備才能 ...

IBM資深數據科學家江丕仁：提前準備才能避免淘汰 撰文/鄭奕智攝影/羅韶奇審稿/陳千惠 【江丕仁小檔案】 學歷 國立清華大學核工系(1982學1984碩) 美國賓州州立大學核子 ...

#42. 資料科學家（Data Scientist） - 全職工作 - yes123求職網

學歷 要求： 大學以上; 科系要求： 電算機相關; 工作經驗： 不拘; 身份類別： 一般求職者、應屆畢業生、二度就業、原住民; 外語能力： 英文→聽：普通 ...

#43. 資料科學家藍啟維沉醉大數據人生 - 工商時報

「資料科學家」（Data Scientist）是大數據世代最亮麗的工作職稱， ... 學歷：國立中央大學資訊工程系博士◎經歷：國立清華大學服務科技與管理研究 ...

#44. 緯創資通股份有限公司資料科學家- 工作心得 - 職場透明化運動

工作地區：高雄市。相關職務工作經驗：2 年。最高學歷：碩士。每週工時：45 小時。薪水：每個月新台幣50000 元。實際工作內容：title掛資料科學家， ...

#45. AI人才缺逾6000人資料科學家「薪」情好無理工背景也行

根據104資訊科技統計，國內AI人才缺口估達6000人，3年來翻倍成長，與AI相關的資料科學家職務，平均年薪達新台幣122萬元，但碩士學歷是基本門檻。

#46. 從學渣到麥肯錫「資料科學家」：我為什麼不去BAT？(下) - 日間新聞

上期回顧：他是一名「資料科學家」，一畢業就拿到TopTier諮詢公司的Offer，不到四年連升三 ... 同時，這個領域也非常看重個人的學習能力和學歷背景。

#47. 歡迎校內外校教職員生踴躍報名免費參加，活動當天現場報名唷!

【國際產學聯盟】3月31日(星期三)下午2:00_AI人工智慧與資料的商業價值講座，歡迎 ... 學歷：美國史丹佛大學碩士經歷：現任矽谷知名企業資料科學家、產品經理，經歷一 ...

#48. Kaggle 年度報告出爐：資料科學家年輕多金，薪資近百萬

這些受訪者都是在職的資料科學家，或其他支援資料科學和機器學習的職位。 kaggle 歷時一個月，完成了 ... 只有不到5% 的資料科學家沒有高中以上學歷。

#49. 資料科學值得入坑嗎？清華留美醫學博士、大廠技術總監都在學！

公司搭建資料團隊不是招幾個資料科學家就能搞定的。 ... 眼光和強大內驅力的人群學習，而不是適用於按照行業、學科、學歷等標簽劃分出來的某類人群。

#50. 數位轉型驅動下，人力資源風向球《解答》 - 永無止盡的學習路

Q, 「資料科學家」的職能認證有哪些？ ... Q, 請問數位轉型中重要職務之一的「資料科學家」，負責蒐集、處理及分析資料，並能夠 ... 碩士或博士學歷.

#51. 職場達人－資料科學家藍啟維沉醉大數據人生 - 中時新聞網

「資料科學家」（Data Scientist）是大數據世代最亮麗的工作職稱，也被掛上21世紀最性感的職業， ... 學歷：國立中央大學資訊工程系博士.

#52. 國防醫學中心資料科學研究室

加入核心團隊. 現在成員. circle image. 林嶔 技術長. circle image. 蔡東樟 資料科學家.

#53. 不愛土木，卻完成土木博士學位的HBO Max 資料科學家| UIUC ...

Mei-Cheng | 博士學歷：University of Illinois at Urbana-Champaign (UIUC) PhD in Civil Engineering, Rail Tranportation 伊利諾大學香檳分校土木工程學博士(主修 ...

#54. 「最性感」職業寶座換人當！區塊鏈工程師需求為何暴增22 倍？

自從《哈佛商業評論》2012 年10 月以一篇《數據科學家：21 世紀最性感的工作》（Data Scientist: ... 但8 年過後，資料科學家還是最性感的工作嗎？

#55. 南區就業博覽會

碩士以上學歷 2.科系:化工、化學、材料等科系 3.TOEIC 800分以上或同等英文認證. 資料科學家. 1.碩士以上學歷 2.科系:資訊、資管、工工等科系. 研究員. 1.博士以上學歷

#56. 數據分析師學歷在PTT/Dcard完整相關資訊 - 星星公主

分析師（新竹）【昕力資訊股份有限公司】、資料科學家Data Scientist-數據... 學歷不拘. 1.負責人工智慧軟體之分析、設計以及程式撰寫。 以大數據分析醫療成果。

#57. 許懷中 - 逢甲大學資訊工程學系

學歷. 國立交通大學資訊科學與工程學系博士; 國立交通大學資訊工程研究所碩士 ... 娛樂產業中的資料科學家－談資料科學在線上遊戲與職業運動中的應用/逢甲大學通識教育 ...

#58. 寫出一份好的(資料科學家) 履歷

履歷的內容也很固定，包含：個人資訊、學歷、工作經驗（學生強烈建議寫資料科學專案經驗）、其他活動、以及技能。如果工作經驗較短的朋友，建議在學業部分 ...

#59. 台新金融控股股份有限公司｜資料科學家 - 面試趣

有人分享了台新金融控股股份有限公司_資料科學家的面試情報！評價為4顆星，時間2021.11於地點視訊面試，面試被問到「過往資料分析經驗」，面試過程是第一階段為部門 ...

#60. 資料科學研究生申請完整指南，收藏！ - 愛伊米

這表明想要成為一名資料科學家需要非常好的教育背景，那麼取得此相關專業的碩士以上的學位將會是必須， ... 而據統計，資料科學家一般都具有高學歷——.

#61. 技術宅如何拯救真實世界？這不是輕小說，是資料科學家陳伶志 ...

本文專訪中研院資訊科學所陳伶志副研究員，擅長硬體組裝設計，也擅長分析資料數據 ... 當兵時有各單位來選兵，常常都會先讓資訊系的站起來，然後只有大學學歷的坐下， ...

#62. 出乎意料！這些公司的數據科學家薪資居然碾壓FLAG

很多人認為，數據科學家職位對於學歷要求較高，一般只有研究生甚至是博士學位才能夠申請，然而，根據Paysa資料庫數據顯示，目前數據科學家崗位人員的 ...

#63. 21世紀最性感的工作資料科學家@ Win Driver Blog

同時兼具本土與領域訣竅的人才，並非一定要拿到資料處理學歷，才能當上資料科學家，在國外，往往是物理、化學、數學背景人才最被青睞。

#64. 做資料科學家，碩士和博士學位有啥區別？ - 自信小站

。Warald這裡想強調的是：PhD們機會更多，機率更大，在Data Scientist這類職業上，遠比master有優勢。 如果你是master學歷，拿 ...

#65. [請益] 資料科學家，回臺工作前景

47 F →twflash: 群魯蛇低能只會貶低你的學歷與能力我看都不用看就 04/20 08:06 ... 法國年薪，最好的學校畢業，資料科學家是45k歐元， 畢業三年後大概可以到50-55k歐元 ...

#66. 一份關於資料科學家應該具備的技能清單- PTT看板baichuan

一、學歷. 資料科學家一般都具有高學歷——88%的資料科學家至少是碩士學位，46%的資料科學家是博士學位，這表明想要成為一名資料科學家需要非常好的教育背景 ...

#67. 打造你的資料科學作品集| 數據職涯加值計畫#03 - 課程/講座

而資料科學的浪潮更將「資料科學家」與「資料工程師」 ... 擁有資料科學的學歷背景，即將畢業#求職的你; 想學習資料科學的技能，打算為工作#加值 的你; 對於原有工作不 ...

#68. 資料科學家揭露邁向數位轉型所遇難關 - SAS

SAS 研究確立善用此關鍵時刻並賦予資料科學家和組織能力的策略. ... 受訪者擁有碩士學位或更高學歷，而個人貢獻者和管理階層受訪者的比例則大致相等。

#69. 在台北市信義區的資料科學工作 - Careerjet

Senior Data Scientist 資深資料科學家-台北_知名遊戲公司. 儲存. 台北市南港區. 更新2022/04/29 全職學歷限制-不拘面議（經常性薪資4萬含以上） 台北市南港區應徵 ...

#70. [徵才] 資料科學家 - Mo PTT 鄉公所

[職缺] 資料科學家Data Scientist - CV方向資料科學家Data Scientist - NLP方向[工作 ... 碩士以上相關學歷（數學、統計、資工、電機電子工程） 2.

#71. AI人才缺逾6000人碩士學歷是基本門檻 - Tvbs新聞

人工智慧（AI）夯，人才薪資水漲船高。根據104資訊科技統計，國內AI人才缺口估達6000人，3年來翻倍成長，與AI相關的資料科學家職務，平均年薪達新 ...

#72. Re: [請益] 資料科學家，回臺工作前景- tech_job | PTT職涯區

Re: [請益] 資料科學家，回臺工作前景. 看板 Tech_Job. 作者 mureka ... 原則上，IBM 薪資是看職等，不是看學歷。當然，想要進入，還是要有點學歷。

#73. 科學家一般是什麼學歷？ - 九月問答

科學家 應該是具有一定學術成就的科研工作者。但學歷真的各有不一，本科的有，研究生的有。學位最高的是博士學位，當然碩士以及學士學位的也都有。但佔絕大 ...

#74. [創業] 學歷越高，創業的成功率越低？真的嗎？ - 唯客工作室

我先前一直想要找學歷跟創業成功率的數據，後來看到Mr. Jamie 整理的這一份國外 ... 95% 大學畢業，47% 有碩士以上學歷 ... 軟體工程師/ 資料科學家.

#75. [Data Analytics] 資料科學家們的各種樣貌

資料商業家（Data Businesspeople）是一群產品、獲利導向的資料科學家。他們是有技術背景的領袖、經理人、創業家，學歷通常是理工背景加上MBA。

#76. 數據科學家薪水年薪700萬 - Dsmtpc

7/3/2019 · 學歷要求：IT數據科學家需具體各種數據挖掘技術的知識和相關領域的工作 ... 【資料科學家給薪指南】我要請一個資料科學家，要麼理論能力非常強，在臺灣取得 ...

#77. 優質工作1 : 21世紀最性感職業洞見未來的資料 ... - 經濟部人才快訊

在巨量資料浪潮來襲，資料價值日益高漲的時代，資料科學家怎樣站上浪尖， ... 資料科學家粗估近1,000位，每年需求成長1.5倍，大多具有碩、博士學歷； ...

#78. AI熱門職缺年薪上看300萬| 陳育晟 - 遠見雜誌

104人力銀行數據長呂承諭分析，國內目前AI人才缺口約6000人，三年來翻倍成長，與AI相關的資料科學家職務，平均年薪達新台幣122萬元，但碩士學歷是基本門檻 ...

#79. 【作者通信】 換條跑道不是夢！我如何從文科留學生，轉系又 ...

第三：資管系學生的出路廣泛，包括軟體工程師、資料科學家、UX 設計師或是專案經理（Product Manager）等都是熱門的畢業後職位，因此在申請的時候， ...

#80. 推薦九個成為資料科學家的必備技能 - 程序員學院

推薦九個成為資料科學家的必備技能,歡迎關注天善智慧hellobi com，我們是專注於 ... 4、bootcamps——想要了解這種方式與學歷專案或moocs的對比情況。

#81. [解答]數位轉型驅動下，人力資源風向球

請問數位轉型中重要職務之一的「資料科學家」，負責蒐集、處理及分析資料，並能夠清楚表達分析結果，對公司. ... 碩士或博士學歷; 以上皆是.

#82. 淺談資料科學家的4種類型與在企業中所扮演的角色

這篇文章帶大家簡單認識不一樣類型的資料科學家，與各扮演的角色和面對的 ... 著公司技術發展的重責大任，通常具有碩士或博士的學歷，熟捻做研究的 ...

#83. 淡江大學統計學系 - ColleGo!

因此，要成為一位資料科學家，統計系是最好的選擇！ 生涯發展容易誤解之處. 統計系未來的出路常常被誤解為會計師或記帳 ...

#84. 矽谷輕鬆談Just Kidding Tech！ 我是柯柯，現在在加州的金融 ...

我是柯柯，現在在加州的金融科技公司Intuit 擔任資料科學家，我老公Kenji 則是在Square 擔任軟體工程師。 臺灣大學. 2020年9月4日12:52.

#85. [徵才] 資料科學家/資料工程師- datascience | PTT數位生活

[徵才] 資料科學家/資料工程師. 看板 Datascience ... 碩士以上相關學歷（數學、統計、資工、電機電子工程） 2. python/Jave/R 等程式語言編寫能力3.

#86. AI人才超搶手資料科學家最高薪- 新聞- Rti 中央廣播電臺

不過，呂承諭強調，碩士學歷是資料科學家的基本門檻，跟資料工程師相比，會要求更高的學歷。 ◎AI專業門檻高薪資行情看俏在薪資方面，104資訊科技分析資料 ...

#87. 台灣人工智慧學校人才媒合平台

職務分類： 資料科學家(Data Scientist) ... 學歷需求：大學或技術學院（含）以上相關科系(資訊/資管/資工/數學/統計/電機/工管/工工)畢業。

#88. 【專家訪談】發掘數據背後的價值—資料科學家

透過科學方法和數字發現事情背後的邏輯」是資料科學家所創造的價值。 ... 他認為，學歷只有培養基本能力，技術方面能力得靠不斷更新，因此「自學 ...

#89. 【自由話題】如何找到夢想中的工作- 資料科學家 - AI . FREE ...

隨著人工智慧的浪潮，產業界對於資料科學家的需求水漲船高，甚至不惜以重金聘雇具備 ... 就我而言，我忽略一些要求博士學歷和深度學習、電腦視覺的職缺；但依然有很多 ...

#90. 2021-2023資料服務產業專業人才需求推估調查摘要

整體而言，資料服務產業專業人才條件，在學歷需求方面，近兩年關鍵職務所需人才條件大抵相同，除資料科學家與應用領域專家須具備碩士學歷需求之外， ...

#91. [徵才] 資料科學家/資料工程師- 看板DataScience | PTT數位生活區

(代為PO文) [公司名稱] Pegasus https://pegasus.ae/ [職缺] 資料科學家Data ... 碩士以上相關學歷（數學、統計、資工、電機電子工程） 2. python/Jave/R 等程式語言 ...

#92. 為什麼我要學大數據框架- 大數據國際認證說明會

人才不足，IBM預測到2020年對數據科學家的需求將猛增28%。這種短缺提出了一個嚴重的問題，因為通常數據科學家，或是數據分析師，都是高學歷的人們， ...

#93. [徵才] 資料科學家- 看板Soft_Job - PTT網頁版

... [職缺] 資料科學家Data Scientist - CV方向資料科學家Data Scientist - NLP方向[工作 ... 碩士以上相關學歷（數學、統計、資工、電機電子工程） 2.

#94. 面試碰壁卻讓我看清數據科學行業現狀 - PTT新聞

他發現實際上高學歷非常重要，而計算機、工程學、數學和統計都是非常主流的學科。他認為與其專注於數據科學家所需要的技能，不如專注於實際上能做什麽。

#95. 成为数据科学家，到底需要怎样的学历？ | 机器之心

数据科学，又称资料科学，是一门利用数据学习知识的学科，其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品。它结合了诸多领域中的理论和技术，包括 ...

#96. 21世紀最性感的職業：Data Scientist

答案是資料科學家，這個被哈佛商業評論形容是「21世紀最性感的職業」，到底在做什麼？ ... 能從海量資料中找出洞察，這個積分可能比常春藤學歷、漂亮工作經歷還有用。

#97. AI工作年增三成碩士是基本門檻 - 台灣醒報

「但碩士學歷是資料科學家的基本門檻，比資料工程師要求更高的學歷。」呂承諭表示，隨著科技演進，從雲端運算、機器學習、物聯網到AI，人才需求的科系 ...

#98. Big Data大數據的獲利模式：圖解．案例．策略．實戰

【圖表8-8】商業智慧專家與資料科學家的大學主修科目差異商業智慧專家大多主修商學, ... 專家與資料科學家的學歷差異示意圖相對於資料科學家有40%擁有碩士或博士學位, ...