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✍️【我不是本科生，也可以當資料分析師嗎？】
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我發現滿多人對於自己不是本科生這件事情會感到迷惘，不論是粉專的私訊詢問、以及我即將要參與一個資料科學領航者活動，也有參加者也會詢問類似的問題，像是：
🧒：「Irene，想詢問若非資工/資管背景，但有在學 python、機器學習、甚至也會用 Kaggle 資料練習，未來能當資料科學家嗎？」
👱♂️：「聽到不少人說資料科學工作領域比較缺有經驗的人，若無相關經驗的轉職者很難跟資工、統計等背景的人競爭，請問如果離職努力自學，為了轉職可行嗎？」
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我必須說：「有何不可？關鍵在於證明自己有無相關實力」
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雖然我不能保證所有企業都不看本科生的標籤，但我能確定的是，如果我們都能 #理解本科生的優勢在哪裡，並好好補足那些優勢，那我們絕對有機會脫穎而出。
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這篇僅以 #資料分析師/ #資料科學家 的角色為例，因為我認為相較之下，這兩個職能因為更需要人文社會思考的面相，所以跨領域轉過來的機會較高，非本科生也能帶有屬於自己的特色轉進來，分享給大家 🙌。
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#職涯建議 #職涯規劃 #職涯探索 #面試經驗 #面試 #職涯分享 #面試技巧 #資料科學
［淺談近期從履歷看到的3個現象］
如果有看之前限動應該會知道，我們最近有在找兩個職缺：資料科學家（Data scientist)和商業資料分析師(Business Data Analyst)，首先先感謝大家對這兩個職缺的愛戴，我們收到不少履歷。
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1. 面試這兩個職位的人很難有明確的分界
我當初會設定這兩種職位是因為需要專注在不同的工作階段：#資料科學家 專注在資料統計處理與開發模型；#商業資料分析師 專注在定義上商業問題、資料視覺化以及廣告成效追蹤。但事實上發現，不少candidate 都是介在這兩種專長之間（現在的資料人好辛苦，在學校或是在工作上都一次學了好多面向😳）。
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2. 現在的社會新鮮人有不少實習和 side project 經驗
我看到不少資料新鮮人的履歷，覺得非常讚嘆😌，不少人在在學期間都有積極爭取實習經驗、且可能同時準備作品集。所以如果你們也是新鮮人或還是學生，未來想往資料職涯發展的人必須加把勁了😆
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3. 看到不少不是本科系，但努力往資料職涯發展的人
這些人普遍會從商業資料分析師的履歷看到，他們有個共同點，都會用公開資源學習 Python，不管是網路上的社群、購買線上課程、直接參加程式競賽，他們都會很努力的爭取。也有不少從行銷角色想跳往資料分析師的人，大部分是因為發現自己對數據很有熱情，且開始也接觸到 SQL 語言，發現自己有程式魂？並擅長製作 Tableau 或 Data Studio 報表。
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以上現象跟大家分享，同時也給還在迷惘中的人一點參考。但不得不說，因為現在學習資源太多，所以要找到一個規律證明自己並脫穎而出會有些辛苦😣 包含我現在的職涯歷程也是，我們一起加油。
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這張照片是紀錄我剛得到一個小飾品櫃，再來要脫離 WFH 的日子了，趕快把外出用品整理一下😆
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