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今天參加台灣科技部培訓，今天講題是AI人工智慧在未來的發展，聽完後很有感觸。這篇經理人文章，談到的是未來5年有哪些工作即將被AI取代。
以下擷取內文：
10 大職位興起：數據分析、AI 相關工作大量出現
需求增長的前 10 大職位，包含：
數據分析師、科學家
人工智慧與機器學習方面的專家
大數據分析師
數字營銷和策略專家
流程自動化專家（Process Automation Specialists）
業務發展人員
數位轉型專家
資安分析師
軟體應用開發商
物聯網專家
10 大職位逐漸沒落：不學新技能，恐將被淘汰
需求減少的前 10 大職位，包含：
資料輸入人員
執行秘書
薪資結算師
會計師和審計師
零件組裝人員
行政經理
客服人員
運營管理人員
機械維修師
材料紀錄人員與庫存人員
https://www.managertoday.com.tw/articles/view/62035?fbclid=IwAR0KldKtkUgf8wsAoRnHOFrd3drwT7CXCsU2j0Hg_E5sdIKumFAbH4aTdN8
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數據分析師收集、轉換和組織數據，用來幫助做出明智的業務決策，適合喜歡發現趨勢和模式、視覺化的性格
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安卓系統開發者對 Android APP 進行建立、維護和除錯，適合喜歡解決問題、與他人合作、使用電腦工作的性格
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微軟以 197 億美金併購 Nuance Communications，確認了語音 AI 在醫療領域的實用價值。相較於影像 AI 日漸成熟，語音 AI 所需的資料更多樣化、軟體整合難度更高，預測結果也更需要在地化。隨著醫療的成本提高，機器人的效益也更加明顯。不論是為了拯救過勞的美國醫生，或是扭轉台灣高門診量的醫療文化，語音 AI 都將是得力助手。
本次錄音特別感謝康統醫學科技創辦人廖威宣醫師加入討論。廖威宣在腸胃科執業 10 年後，赴美國麻省理工學院（MIT）求學，並獲得 MBA 學位。後創辦康統醫學，其開發的「醫瓦士」（EVAS）數位語音平台為台灣少數針對醫院的語音 AI 服務，目前已服務腸胃科與牙科醫師。
本集節目感謝 Hahow 好學校贊助。Hahow 好學校是全台最大線上課程平台。平台上有超過 600 堂不同領域的課程，讓任何人都能用適合自己的步調，上那一堂早該完成的課。本次 Hahow 舉辦特別活動《產品人的必修課》，精選 20 堂課程給想精進的 PM、設計師、數據分析師，以及想轉職成為產品人的朋友。活動期間課程優惠價 85 折起！
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#微軟#AI#醫療
🔥你對菲律賓的印象是什麼？
這週離島人邀請到在在菲律賓獨自闖蕩的數據分析師：Janet Lin。
Janet畢業於輔大統計資訊，輾轉到美國、法國ESSCA。曾經參與雜誌編輯、品牌經營、探勘壯遊團等等，現在在德國Henkel馬尼拉分公司擔任數據分析師，同時攻讀MBA。
歡迎大家來聽聽這週的離島人播客節目，
來聽聽Janet在菲律賓的生活與經驗、破除台灣人對菲律賓的刻板印象。
0:00 Intro
6:58 就讀輔仁大學的好處？
14:55 畢業後依舊熱愛統計？
18:16 前往菲律賓的契機？
22:21 在飛機上經歷火山爆發
29:26 在菲律賓發展的優缺點
31:19 什麼樣的人可以在菲律賓如魚得水
42:25 希望改變過去哪個決定
43:34 目前有打算回台灣發展嗎？
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🎧離島人們的經驗交流播客平台
A podcast platform, shares experiences of those who are offshore.
🏠 離島人官網 | https://www.humansoffshore.com
🎬 訂閱Youtube收聽節目 | https://bit.ly/ho_youtube
🌹 Paypal支援離島人生存計畫 | http://bit.ly/humansoffshore_paypal
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🎙Ep106 - 在數字間跳躍的女人：Janet Lin
#MBA #菲律賓 #數據分析
🔗 https://www.linkedin.com/in/janet-lin-990667172/
🏆經歷
- 德國漢高Henkel_馬尼拉分公司, 數據分析師
- 菲律賓_TWOGIE, 實習
- 台灣_台騑聯運股份有限公司, 海外部業務助理
- 台灣_茶日子, 業務專員
- 北印度壯遊
- 輔仁大學管理學院_"品牌推手"廣告比賽 第二名
- 輔仁大學管理學院_"領航" 雜誌主編
- 印尼班達亞齊_Syiah Kuala University, 輔仁大學學生交流團代表
- 印度清奈_Loyola College, 輔仁大學學生交流團代表
- 印度加爾各答_德雷莎修女仁愛修會, 志工團秘書
- 菲律賓_ 社區重建基金會Gawad Kalinga, 輔仁大學探勘團
🎓學歷
- 菲律賓_Ateneo Graduate School of Business, Standard MBA
- 法國_Management School ESSCA, Summer Exchange Program (European studies)
- 美國_The Catholic University of America, Intelligent Robotics program
- 台灣_輔仁大學, 統計資訊學系
Vicky 大學大學念的是經濟系，因為發現自己好像不太知道「畢業後」要做什麼？
於是她開始準備海外求學，沒想到原本計畫好要和當時男友一起出國的計畫，卻在畢業前分手了
但她沒有因為愛情，而就放棄了已經申請到的機會
她還是一個人到了英國，開始了一年半攻讀行銷碩士的生活
原以為這個碩士光環應該可以讓自己回台灣非常快的找到工作
沒想到，投了幾百封的履歷出去，最後的回音卻了了無幾
「沒有主軸的人生，還可以怎麼華麗轉身？」
「什麼是「PQCVS 英文學習途徑」？」
「人生的每一步，都算數，如何過一個不後悔的人生？」
Vicky：「回過頭來你才發現，原來是這樣，謝謝自己，當初做了那樣的決定。」
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#雷蒙三十 #而立人物 #Podcast #鋼鐵V
資料分析師，在有些公司也會有資料產品經理、資料探勘工程師等等。他們最初級最主要的工具就是Excel。有些公司也會涉及到像Visio，Xmind、PPT等設計圖示資料分析方面的 ... ... <看更多>
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 ... ... <看更多>
轉 職 數據分析師 在 Re: [心得] 為什麼99%轉職數據分析的人都失敗了- 看板Salary 的美食出口停車場
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
覺得是認知問題。
資料分析師的工作要有價值，要經過三步，第一，處理資料與分析資料。第二，分析的結果
如何解讀出insight。第三，這些insight如何對業務執行面產生影響。
第一步需要工具與基本能力，工具就是sql r excel tableau等等，基本能力就是學科知識，
包括資料庫管理 資料結構 數學 統計學 等等。有這一步的能力，就可以按需求抓資料提供
給需求方，或是按規格產報表，基本上就是個資料工具人。現在市面上有海量掛著DA職稱的
大部分都在這一步，其實相當無聊也沒有話語權，大部分又是dirty work，所以陣亡率當然
很高，另外如果CS技能夠硬的就會優先去做資料工程師或資料科學家(畢竟分析師處於data領
域的鄙視鏈的尾端XD)
第二步需要在第一步的基礎上，對不論是產業或是領域的domain knowhow/knowledge有一定
的了解甚至深入的了解。這實在無法速成，需要累積。這個階段就是當完工具人之後，有一
些討論議題的話語權，開始讓人覺得你說的話是有份量的，因為是根據資料分析佐證的，不
是唬爛瞎掰賣老。這一步跟第一步最大的區別是，需求來不是照單全收，而會開始問這個需
求的目的(並且不會被說你做就是了問那麼多幹嘛)，因為有可能需求方要的資料其實不能佐
證他的目的，就需要給建議跟調整
第三步需要在前兩步的基礎上，更全面的了解大環境/市場/前端實務面。因為有可能insigh
t說得頭頭是道，但確無法轉為實際行動，這樣就沒有用。所有的商業行為都是要賺錢的，不
能在實務上幫助賺錢的insight都只是屁。所以了解前端實務，真正能夠幫到他們的分析師才
有價值，這個階段會類似顧問，有實際影響力。最重要的是很強的溝通能力。
看我扯到這大家應該也明白了，那些課程都是在學工具而已，工具去上課或自學不論學的再
好也要先在真正的職場上應用，然後從資料工具人開始當起，大概95%以上就覺得好無聊，薪
水也不高 這個階段的資料分析師也不過領個四萬而已，如果工具都學的沒有很好更不用說了
年輕小朋友也是，不要說待滿一年，連半年都算難得，因為覺得做一做怎麼跟想像的不一樣
，什麼做data是最性感職業，屁，超無聊的，CS強的會先去做工程師，喜歡熱鬧光鮮的會先
去品牌，誰要做資料分析師
這邊先不要砲資方拿香蕉請，請不到不會拿哈密瓜，再請不到不會拿榴槤，又不是旅館請房
務，勞力工作只要願意就能做勒？
問題是沒有真的在一個領域沉澱，怎麼會有第二步跟第三步的能力被養出來？現在看到轉職
做資料分析師做得不錯的，很多是以前就是對階段一的資料工具人提需求的需求方，或品牌
方，或需求前端的人，他們是先了解了產業/市場/領域，只是以前沒有很好的使用資料分析
幫助決策的經驗或能力，現在把工具跟基本學科補起來，前後結合，就會做得不錯。
另外chatgpt目前能幫助階段一
但還不能幫助階段二三
所以處於階段一的分析師會越來越紅海
※ 引述《chinnez》之銘言
: ※ 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
: 我去年有去參加產業新尖兵的數據分析課程
: 先說心得 我這沒程式底子的人真的學不來 。
: 講師一開始就說了 要我們在三個月學完他學三年的東西 ，這哪有可能 。
: 每天上課8小時 ，一週上5天
: 下課之後根本沒多少時間消化…
: 這三個月有python,sql,power bi要學 ，有哪個門外漢能學得來的 真的要叫他一聲天才
: 我python要抓氣象站資料 ，從某年元旦抓到當天的檔案 寫法教材裡也沒寫 我google爬
: 文爬了好幾天才自己想通 ，存成2進制檔案還要轉換回csv 真的沒那動力去動那腦筋了
: ……
: sql概念是還算簡單 ，可是每天都要瘋狂背指令 也不會比python輕鬆多少
: power bi ，這門專業的精髓 用歷史數據去推算未來
: 人工智慧之前要先搞懂商業智慧 ，商業智慧就是數據分析 人工智慧是數據推測 ，要先
: 分析才能推測 。
: 小弟我資質實在愚鈍 ，前面才3個禮拜就已經開始跟不上進度 到後面就只能放推了 。
: 我從來沒想到上職訓課程可以上到這麼挫折 ……
: ◢▆▅▄▃ 崩╰(〒皿〒)╯潰 ▃▄▅▆◣
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 27.240.210.249 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Salary/M.1677612821.A.C4B.html
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