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數據分析轉職成功的關鍵策略
大多數人轉職失敗的現象
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絕大多數想轉職到數據分析的人都未能成功。
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轉職諮詢中，九成諮詢者為非本科系的素人。
學習與履歷的脫節
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許多人專注於學習資料分析基礎，但未能將學習內容與履歷結合。
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轉職成功的第一步是獲得面試機會，而吸引人的履歷是關鍵。
學習計畫的問題
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許多人制定的學習計畫因各種因素而中斷，導致轉職進度延遲。
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轉職應該是一個短期內可見成果的計畫。
成功轉職的策略
規劃最短的學習計畫
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目標是獲得數據分析的面試機會，而非單純學習知識。
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學習內容應該與履歷直接相關，避免不必要的學習。
學習的重點
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學習的內容必須能夠放進履歷，無法放入的內容應暫時不學。
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完成履歷後再進行深入的基礎學習。
具體的學習步驟
第一步：熟悉Python
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學習Python的基礎操作及數據處理套件，如Numpy和Pandas。
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透過YouTube和Datacamp等資源進行學習。
第二步：學習數據分析基礎
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利用Kaggle等平台找到經典數據集進行練習。
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從Classification和Regression兩個基本技術入手，選擇1-2個數據集進行分析。
第三步：進行有價值的Side Project
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設計一個有實質目標的數據分析專案，並在履歷中清楚呈現其價值。
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專案應該能解決實際問題，並展示你的數據分析能力。
第四步：準備面試
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完成履歷後，針對履歷中提到的內容進行面試準備。
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了解使用過的算法和Python套件，並準備相關的SQL知識。
面試中的策略
引導面試官的提問
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在自我介紹時引導面試官關注履歷中的重點。
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透過分享專業價值和分析過程中的挑戰來引導問題。
準備分析方法的細節
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針對履歷中提到的分析方法進行深入學習。
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確保能夠解釋所用算法的基本原理及其應用。
強調Python和SQL的應用
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練習在數據分析中使用的Python基礎和相關套件。
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SQL的學習應在履歷完成後進行，因為其對履歷的直接幫助有限。