感恩節感謝 & 一些學習課程推薦
今天是美國的感恩節， 首先要謝謝各位讀者你們的支持，一開始的分享主要是我的轉職及找工作經驗， 後來逐漸擴展到我的矽谷的所見所聞、矽谷人物專訪、以及我的學習成長的筆記。 從 2012 年開始寫部落格， 2017 年開始分享 Facebook page， 也是累積了許多經驗， 文筆說不上變的很好， 但至少越來越熟練把一個靈感大目標從我的思緒整理、輸出成一篇文章分享出來， 這個過程也認識了許多有趣及厲害的人， 訪問了一些我覺得很酷很強的人，召集了許多熱心的朋友一起做了 “歹晚郎內推互助網絡” 幫助更多人在艱難的時期找工作，我個人也覺得在這個過程中有所提升。 如果你有考慮寫作分享， 或是任何創作， 希望我之前的文章“為什麼我建議你開始寫文章、或是任何形式的內容創作” 也能讓你一起加入開始練習寫作/創作/輸出的行列。
我不時會收到讀者詢問如何到美國科技公司工作，或是如何轉職成軟體工程師、如何學習程式等等的問題。 到美國工作問題我之前的文章: “如何到美國科技公司工作？” 已經把非美國人可以到美國工作的模式列出， 轉職軟體工程師及學習程式很多時候是一起的問題， 很多讀者有興趣轉職，但完全不知道軟體工程師在做什麼， 以及應該如何上手學習。 我給過不少次建議， 今天決定用這個機會公開的分享之前回答讀者的方式。
如果完全沒有學習過程式， 可以先玩玩這個 MIT Media Lab 研發的 Scratch ， Scratch 可以讓你用拖拉的方式把一些程式的邏輯組合起來， 在還不熟悉電腦運作的時候， 可以很直觀的在遊戲中累積你對程式的理解。
如果玩一下 Scratch 後還有興趣， 我推薦可以上哈佛大學的 CS50 (Computer Science 50: Introduction to Computer Science) (https://bit.ly/3fDcBFG)。 這門課是近年來哈佛大學熱門課程排行榜上的常勝軍，教授 David Malan 是個很好的老師， CS50 把電腦科學的基礎用許多生動及詳細的方式傳授出來，上完這門課後對許多電腦科學領域會有好的基本認識，對課程中所用到的不同程式語言也會有個基本的了解。
當然 CS50 畢竟是大學的課程， 有一週一週制式的格式， 作業也是大學的方式， 我近年來蠻喜歡 Udemy 上的課程， 因為每個領域都有很棒的老師， 課程也更彈性及多元， 作業及測驗也比較靈活。 如果你還沒有學習任何程式的經驗， 可以嘗試從學習 Python 或 Javascript 入門， 因為這 2 們語言的特性， 對初學者上手比較容易。 此外 Javascript 是網頁主要使用的程式語言， 而 Python 在資料處理及機器學習都是首選語言， 所以這 2 個語言學習之後未來都有許多應用及職缺的可能。
如果你有興趣學 Python ，可以先學習這個有 115 萬學生上過的課程: 2020 Complete Python Bootcamp From Zero to Hero in Python (https://bit.ly/2KJDfS6)， 了解 Python 語言的基礎及跟著課程建立自己的 app 及遊戲。
Javascript 的話可以看這個有 37 萬學生參與的課程: The Complete JavaScript Course 2020: From Zero to Expert! (https://bit.ly/3fFPcU8) 學習 Javascript 基礎及嘗試建立網頁 app。
如果對資料科學有興趣的， 可以和 34 萬人一起學習 The Data Science Course 2020: Complete Data Science Bootcamp (https://bit.ly/3fD315M)， 了解資料科學中數學、統計、 機器學習及各種有關的知識， 因為也會用到 Python，所以也可以增加自己 Python 語言的技能。
如果你對分析資料有興趣， 這個有 32 萬名學生上過的資料課程 The Complete SQL Bootcamp 2020: Go from Zero to Hero (https://bit.ly/33nXQlj)， 可以學習如何用 SQL 來查找資料庫， 並分析資料。
因為機器學習的火紅， 近年機器學習的課程也是無敵多， Machine Learning A-Z: Hands-On Python & R In Data Science (https://bit.ly/3fGB6lj) 累積有 72 萬學生學習及好評， 可以讓你了解機器學習在做什麼。
而我親愛的老婆也分享過她喜歡的課程， 以下都是她上過且去蕪存菁強力推薦的課程 (也可以參考她的推薦文章)， 她靠著許多線上課程， 沒有再讀一個大學、研究所學位或是參加 bootcamp ， 也成功轉職為軟體工程師， 這些課程我也有上過一些， 覺得這個老師 Andrei Neagoie 的教法也是蠻不錯的， 他的課程都很注重實作， 講解也很清楚， :
The Complete Web Developer in 2020: Zero to Mastery (https://bit.ly/3fDcwSq)
Master the Coding Interview: Data Structures + Algorithms (https://bit.ly/3fD7q8V)
The Complete Junior to Senior Web Developer Roadmap (2020) (https://bit.ly/39jeK8s)
Complete Python Developer in 2020: Zero to Mastery (https://bit.ly/37ARPS4) （這篇是她上這門課的詳細心得）
Complete Machine Learning and Data Science: Zero to Mastery (https://bit.ly/2WDBk57) (機器學習及資料科學)
許多 Udemy 的課程都是有 30 天 Money back guarantee ， 代表如果你上一下子，覺得老師教的不好， 內容不喜歡， 都是可以要求退費的。 Black Friday 如果你還沒決定要買什麼， 買課程充實自我會是個不錯的決定！歐， 對了， 如果你剛好在美國，要買 Udemy 課程， 可以搭配使用 cash back 網站， 像 Rakuten 最近 Udemy 有 10% 的 cash back， 如果你還沒有用過， 可以使用我的推薦連結註冊， 還可以得到 $40 的註冊獎勵呢 (http://bit.ly/2SeLuXL)！有一些 American Express 信用卡還有 Udemy 買 $20 退 $5 的 offer ， 也記得下訂前查看一下！
以上許多課程， 就算不是軟體工程師的初學者也可以得到許多新科技及方法， 我在 Udemy 買了許多課程， 也時常利用時間學習我感興趣的領域。 最後再次感謝大家一直以來的支持， 祝福大家都有個充實、健康、平安的感恩節， 2020 年最後自我學習提升， 為未來做更好的準備！
部落格原文及相關連結：
https://brianhsublog.blogspot.com/2020/11/ThanksgivingAndCourseList.html
data science研究所 在 [選校] 2021Fall 商轉Data Science選校請益- 看板studyabroad 的推薦與評價
各位前輩好，不好意思打擾大家了
如題所述，小弟想轉專業申請 2021 Fall 美國Data Science研究所
其實大學時就一直有出國念書的想法，但都沒有明確的方向、也未付諸實行
前1個月終於下定決心，於是也跟主管請了長假開始準備
夢想是畢業後能找到Data Science相關工作，並留在美國工作個幾年(沒有身分QQ)
不過如果真的找不到工作也不排斥回台或到其他國家就業
小弟的背景以及初步的名單如下，也希望各位前輩們能給小弟一些建議
由於小弟身邊幾乎沒有相關的實際案例參考，對data science的了解也僅限於網路
所以各位的一點點建議都會對我是很大的助益，也在這裡先謝謝各位了~
(第一次發文，排版部分還請見諒！)
[背景]
B.A. NCU Economics, minor in Mathematics (2013~2018)
Overall GPA : 3.58/4.00
Major GPA : 3.68 (不確定如何算，所以暫時把跟數學沾上關係的課都先算進來了)
TOEFL :
R24/L22/S20/W24 (90) 2014 July
R29/L28/S20/W20 (97) 2019 Sep
R29/L29/S20/W21 (99) 2019 Oct
2020 10月再戰
GRE :
V145/Q170/AWA2.5 2020 Sep
2020 11月再戰
[相關修課]
小弟把和數學、統計、程式相關的修課及成績都列出來了
(有些可能沒用，不過我還是先放在下面)
數學系 :
Calculus I 83, Calculus II 99
Basic Mathematics 78
Advanced Calculus I 73, Advanced Calculus II 72
Linear Algebra I 94, Linear Algebra II 99
Mathematical Statistics I 86, Applied Statistics 87
Introduction to Computer I 90, Introduction to Computer II 88
Computer Programming and Application 83
Data Scructure 81
統研所 :
Regression Analysis 67
經濟系 :
Calculus I 99, Calculus II 91
Statistics I 69, Statistics II 80
Econometrics I 81
Mathematical Economics II 91
經濟系研究所 :
Time Series Analysis 98
企管系 :
Programming for business analytics 87 (為了學SAS修的)
[工作經驗]
本土某光電廠 IT部門 (2018 Dec ~ 現在)
工作內容 :
1. 蒐集PLC、樹苺派數據到Database (Python or C# Scripting)
2. 資料處理與視覺化 (R & Python)
3. 機台資料分析 (通常是配合工程人員需求，常用方法有ANOVA、Linear Regression、Principal Component Analysis)
[研究經驗和發表]
None
[選校]
夢幻區 :
UMich MS in Data Science
UW-Seattle MS in Data Science
UW-Madison MS in Statistics:Data Science(option)
Duke MS in Interdisciplinary Data Science
目標區 :
UI at Urbana-Champaign MS in Information Management(Data Science path)
ASU MS in Business Analytics
Purdue MS in Business Analytics
保底區 :
UT Dallas MS in Business Analytics
[備註]
1. 以申請就業導向的program為主
2. 不會完全排除私立學校但不想造成家裡更多負擔所以公立學校會是首選
(具體來說，希望學費+生活費300萬以內，最多350萬)
3. 希望program可以偏technical一點
(那又為何會把ASU、UTD的BA放進申請名單:因為聽說這兩個program是保底神器
雖然裡面的課程安排小弟也不是特別喜歡)
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選校方面還麻煩各位前輩如果有其他覺得適合的program、或覺得投了浪費錢根本不會上的
還可以給小弟一點建議
再次感謝大家~~
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.235.161.106 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/studyabroad/M.1601400349.A.750.html
至於轉stat，小弟數學和統計的修課都很不足、另外也沒有研究經驗和publication
假設真的想申請stat，不知是否需要找個研究助理蹲個一年再去申請比較符合常理?
看起來真的沒甚麼水分，確實很合小弟胃口
雖然可能機會渺茫，但還是會繳個申請費嘗試看看的~
事實上，小弟原本天真的以為DS可能是除了CS外最有機會找工的，所以才想朝這方面申請
最近會再好好思考申請的方向的
再次感謝各位前輩的建議，也祝大家都平安喜樂~~
※ 編輯: TurtleWu (111.246.44.245 臺灣), 10/07/2020 00:56:19
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