最近收到一些和詢問關於自學，求職，工作，和出國的來信和訊息，回想起來，面對迷茫，甚至是不知所措的時候，真的是一件可怕的事情，剛面對職場的我其實也很迷茫，但正是因為迷茫才更需要探索自己並適時地尋求建議。為了更夠幫助到更多的人，因此我把其中一些關於 Data Analyst 的問題和整理起來。雖然自己可以給的想法和建議和幫助有限，但還是希望透過自己微小的力量，真心地幫助到那些需要的人：）

一、問題與回覆

Q: 在學校學生會認識你的時候還不知道你是什麼科系，想問說關於 Data Analytics 那些知識技能你是從大學的時候就開始有興趣然候自學的嗎？你剛開始大部分都是用哪些資源自學的呢?

關於 Data Analyst 的技能其實是大學的時候就有興趣開始學的，大部份是自學，主要有學 Python 和 SQL，主要都是從網路上找文章學習，在實習的時候也有接觸AI領域的東西，如果走的是偏商的領域，可以玩看看Tableau 或是PowerBI等分析工具，如果是比較偏工程領域，可能需要多學一點程式，還有比較偏向行銷的領域的話可能需要熟悉GA或是GTM。

Q: 因為我要畢業了，看到你的經歷覺得好佩服，我想把你當作一個參考目標，希望自己有一天也可以跟你一樣有機會到國外發展職涯，然候我也在規劃轉職中，所以花了一些時間自學資料分析，但是我很好奇你在自學階段的時候會不會和我一樣覺得很迷茫，不知道自己所學的東西和企業所需要的是否重疊，而且自學程式因為知識也比較碎片，你那時候是怎麼克服這些問題的呢?

A: 嗯嗯我懂妳的心情! 其實迷茫我當初也會覺得，不過當清楚知道自己想要的是什麼，缺少什麼，就會比較有方向，建議妳可以看看喜歡的公司要求怎麼樣的技能，那些技能可能就會是需要的，自學的話碎片化應該是正常的，跟學校不太一樣的地方就是不會有很完整的教材可以參考，不過可以根據自己的需要去學習。

Q: 資料分析師，平常的工作內容，目前大部分的時間也都是使用 Python 嗎? 以及使用的程度大概會到哪裡呢?

A: 工作上主要都是使用 Python 來爬取外部資料，或介接資料庫的資料，透過 Pandas 進行資料的清理、整理，再透過基本的統計方法了解資料分佈和趨勢。更細節的分析，會將資料介接到像是 Power BI 或 Tableau 等圖表化工具來做詳細和深入的統計分析。另外，除了 Python 以外，也很常使用 SQL，根據不同公司偏好或產品性質，所使用的資料庫可能也會不同，但概念上應該不會相差太多，了解如何資料庫的設計和操作也滿重要的。如果是 AI 領域的話 Python 也蠻常用到 Numpy，會使用爬蟲的話也會蠻有幫助的。不過，如果走的是比較偏向行銷的分析也可能也需要會使用 GA 和 GTM。 台灣的資料領域的職缺也常常會把 DA、DS、DE 混在一起，如果想要好一點的薪水跟發展的話建議走外商~~

Q: 分析師的工作通常會是一個人要處裡多個分析問題，像PM一樣同手上會有多個案子，還是說比較會是需要多人為一個小組，來解決一個比較大的專案呢?

蠻看公司的，合作模式的話應該各式各樣，以我待的公司為例，通常會一個人參與多個專案，一個專案通常會由多人分工，而每個專案都有各自有需要分析的主軸和內容，在分析的內容上通常會跟負責同個專案的同事、主管甚至跨部門進行多方的討論，不同角色各司其職，而 DA 會做更細部的資料處理、分析等，並製作報告在每次會議中提出進度和成果，再不斷地調整和修正。

Q: 目前待過的公司的部門，有聽說過他們錄取人的標準，或是會希望要有甚麼樣的程度，才會通過門檻，有機會拿到 offer 呢?

A: 之前也有看過 DA 的職缺是以使用 Excel 的樞紐分析為主，也有很偏行銷領域，或是混 DS 或 DE 的東西，在找工作的時候只有看職缺名稱可能不會那麼的明確，看清楚 JD 可以更了解公司想要找的是偏向什麼領域的人才。

而關於入取標準的可能需要看 JD 比較有依據，每家公司做的職位和所負責的職責可能落差很大，說不太準，這個可以問問看目標公司的前輩。

Q: DA 目前新鮮人的薪資大約都會落在哪個區間呢，跟產業的不同會不會有很大的落差，目前所知道的比較多都是電商跟銀行的，但科技業這區的資訊就比較少找到了。

A: 在薪資方面，主要跟產業、公司和職責都有很大的關聯，可能會相差滿多的，實際上的區間不太清楚，科技產業、電商或是銀行每個產業內也是有高有低，還是要看公司給的預算，職責的內容以及求職者的技能樹和公司的期望等，很多因素都會影響薪資。如過是找國外公司可以參考 glassdoor，上面有很多對於公司的評價、面試、薪資的資料，國內好像沒有太多可以參考的資訊，我當初主要是參考求職網站上提供的薪資範圍。

Q: 在 Coursera 上 IBM 有開一個 Data Science 的證照，想尋是否有聽過個證照，如有的話，想進一步知道，以你的角度來看的話，這會不會是一個可以準備的方向，或者是說直接多找數據及多練習整個分析流程，然後把他做成小專案，會比較有直接的幫助呢?

A: 證照的話，我好像沒有聽過這個證照，有證照可能多少可以對求職加一點分，但公司不一定會在意證照，大部分的公司可能還是會想要求職者符合該公司所需要的技能，實戰經驗通常是更加分的，我過去有考過 Data 相關的證照，但對於求職似乎沒有太大的幫助，雖然有概念上的知識，但公司通常都會想了解你實際做過的東西，可以多找一些數據，有很多提供資料的平台，找有興趣分析的主題來分析，並製作成小專案或是分析報告是很棒的方法，可以當作練習的同時，也能夠成為在面試的作品。

Q: 目前在台灣，如果未來想往 DS 走的話，畢業後先尋找DA的工作，未來轉職過去的機會大嗎? 會有這考量是因為，有爬文跟詢問學校的教授，發現，DS 的職缺描述滿多都是需要有博士的背景，隨然是有聽說過案例，但是想詢問以你的角度來看的會，這會是極端案例嗎還是是滿有可能的呢?

A: DS 通常至少需要碩士學位。DA 和 DS 職責相差滿多，可能加分的有限，在我認識做 DS 的朋友和做 DA 的朋友，背景以及所負責的工作其實很不一樣，主要還是要根據你的興趣來做選擇呢，但我想，只要補足公司要求的技能和滿足公司期望的條件都是有機會的拿到工作的。

二、補充問題

Q: 我對職涯還沒有很確定方向，但會想從 Python 數據分析&視覺化、UI、前端這幾個領域去瞭解看看是不是自己想走的路?

A: 建議可以先找一個方向去試看看，這樣學習的東西才不會太零散，每個領域可能至少需要花費一年的時間來學習比較好找到理想的工作，可以去問問看不同領域上有經驗的人，瞭解看看不同職業的工作內容和工作上的感覺，或許會比較有方向。

Q: 當初是一開始就確定想去日本工作，所以便往這方面邁進的嗎?

其實，我一直有出國工作的夢想，大學的時候曾經有機會到日本實習，但是因為疫情的關係而取消了，當初的我其實真的很難過，但我知道即使那時候失去機會，未來還是可以再爭取到機會，當初也因為知道資訊領域對我的職涯來說是更有發展和競爭的，因此決心朝著這個目前前進，一開始也是學習的很挫折，但家境和目標帶給我動力可能比這些挫折還大，因此從 AI、Data 到前端，持續尋找自己熱愛的東西，並同時為著想要去日本工作而加強語言直到現在。

Q: 我對於未來想在什麼環境內工作，或者是工作上做到什麼程度的這些都有點迷茫?

A: 覺得可以先找到自己有興趣的東西先嘗試看看，剛踏入職場的我其實也很迷茫，但當你知道自己想要什麼，缺少什麼的時候，便會慢慢突破這些未知。也建議你可以看看那些有興趣的職業或公司要求什麼樣的技能，那些可能就是自己需要的東西，或許就會比較有方向!

Q: 如果我的在學成績也只是中間程度而已，該怎麼面對就業市場上的挑戰?

A: 其實呢，成績和學歷不是影響職涯很重要的東西，那可能只會影響到第一份工作，特別是在資訊領域，實力和技能和經驗才是不可去取代的東西，甚至如果要出國發展，學歷不會是外商看的重點，不用太擔心的! 我能給的想法和建議可能不是那麼全面，但還是希望有給你一點的幫助。

三、結論

平常或是把自學的東西分享到部落格，或是舉辦Programming Club，單單希望在技術上能夠幫助到更多的人學習，沒有特別想過自己的學習歷程和工作經歷能夠帶來那些的幫助和鼓勵。看到一封封從困惑擔憂到感到安心甚至有收穫的回覆，即使自己可以給的想法和建議和幫助有限，能夠提供更多的方向和資源或是鼓勵，透過自己微小的力量，真心地幫助到那些需要的人，需要的朋友們。真的，打從內心地感到開心而滿足。 我想，當知道自己想要的什麼，缺少什麼，並有足夠的目標和動力時，便會慢慢突破這些未知，找到自己的方向了。