如何零經驗轉職資料科學家，大學長這麼說

想轉職卻沒相關經驗？不太確定自己是否適合擔任「資料科學家」？讓資深的資料科學家帶你進行轉職前自我評估，提示你求職前的準備工作，讓你在轉職路上走得更順暢！

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不論是哪個領域，找工作通常會需要相關經驗，但轉職最困難的地方在於沒有相關經驗才叫轉職，變成一個死循環。想跳脫這個死循環，最容易的方式是從工作中或學習的專題中轉過去，然後找跟自己領域相關的職缺開始做起。我有一位朋友，他工作在做生物實驗，想辦法自學 Python 然後應用在自己實驗的數據，接著就說服公司主管讓他時間一半分析一半做實驗，最後他跳槽就直接變 data scientist（資料科學家）了。

女生對著電腦工作
圖片來源：Hahow 圖庫

像是 AI 領域權威學者 Andrew Ng 所說的：「AI is the new electricity」。機器學習真的應用很廣，也非常有趣。所以鼓勵大家可以想想：

自己目前在的領域（每天上學唸書的科系，或是每天上班的領域職業）有哪些問題？
這些問題是否能用機器學習或資料科學解決？
▶︎ 如果能，需要多少資源（包括資料、時間、心力、金錢）？
▶︎ 如果不能，能否跟目前主管/老師申請？能否說服主管/老師機器學習帶來的效益大於投入的資源？

如果不是要研發最新機器學習演算法，其實進入門檻相對低很多。工作時，通常都是應用現有的模型，最多做一些簡單的客製化。當現有的模型可以發揮很好的效果時，其實不必花力氣去發明新的模型，可以把重心放在如何應用機器學習解決特定領域的問題。

AI 變化好快，一直學好多新東西覺得好累，怎麼知道自己適不適合做 AI 相關工作？

適不適合做一個工作，我覺得可以從兩個面向去看，第一是，這個工作最有趣的地方帶給你多少快樂？第二是，這個工作最無聊的地方，你有多討厭它？兩者相比之後，有沒有比你可以做的其他工作好？

對我來說，機器學習工作最有趣的地方在於想很多不同方法來解決新問題，以及嘗試各種模型，看最後的分數一直進步。最無聊的地方是 label 不足或是沒有 label 的時候，需要一筆一筆資料標上正確答案，或是拿到一組每個特徵都沒什麼相關性的資料，怎麼看都看不出東西，但還是要想辦法生出一個模型，或是說服主管這個問題沒辦法做。如果沒做過相關工作的話，可以用 Google 或 Youtube 搜尋看看做這些工作的人的分享。這部分每個人有不同的答案，還是要自己評估。

AI 確實每年都有新的模型出來，paper 也超級多，我想沒有人有時間可以全部跟上。我的策略是只有我現在專案的領域，或是專案要用到的時候，才會去看現在最新的研究，有沒有辦法應用在我的問題上。通常我會在 paperswithcode 或是 Kaggle 上面找相關的題目，看看大家都怎麼做、可以做到多好。有多餘的進修時間的話，我會去 Leetcode 練習演算法（多數公司面試都會考，且越大的公司考越難），或是補足一些數學基礎。

數學基礎的話，一種是工作上有需求的，像是我統計以前沒有學好，就會回去看大學的統計學。另一種純粹是個人興趣，像是李弘毅老師的 Youtube 上有深度學習理論的課程。老實說，看興趣的數學在工作上通常不會直接用到，也可能一輩子用不到，現有的數學理論距離理解深度學習也還有一段距離，算是比較奢侈的時間利用方式。數學部分，只要能夠理解所使用的模型以及指標（metrics）就夠了，不需要真的學到什麼艱深的數學理論。

大概要學到怎樣的程度才可以找相關的工作？

每家公司需求不太一樣，找工作分成兩個關卡：

第一關：拿到面試機會

第一個可以先看目標公司職缺的 job description，看看上面的關鍵字有多少符合，越多越好，但不一定是全部符合才有機會面試。
第二個可以在 LinkedIn 上面看該公司同一個職缺的人，他過去有什麼經歷，看看自己是不是有類似或是更好的條件。條件不夠也可能會有面試，這部分只是參考。履歷上可以把該職缺需求的關鍵字寫上去（當然也要是自己會的），有作品、比賽經歷或是相關工作經驗作為關鍵字的佐證會更好。以這部分來說，就是學到可以做一個作品或是有比賽成績就可以了。如果 Kaggle 難度太高，可以參加 TBrain 的比賽（趨勢科技建立的機器學習比賽平台），上面的競爭相對 Kaggle 比較小。有相關工作經驗的話，不一定要有作品或是比賽經歷。投履歷的成本不高，可以多投看看。

第二關：通過面試

要通過面試的話，需要先了解面試會問什麼，這部分可以上網搜尋同職缺的面試經驗（最好是同公司，但不同公司也可以參考），看看這些題目有沒有辦法答出來。可以用 Google 或 Youtube 搜尋，中文資料不足的話也可以用英文搜尋。有些題目沒有標準答案，或是同一個題目不同公司可能期待不同深度的回答，這種情況就需要真的去面試了，看當下面試官的反應；或是有無後續追問來猜自己的回答是否有讓對方滿意。每家公司要求的能力不一樣，有點難給一個一概而論的答案，多面試幾家公司應該就會知道答案了。

最後，轉職很難，堅持到最後就會是你的。但沒有丟履歷嘗試的話，你就只是幫公司拒絕你自己。對於想投入的領域已經有了基本認識以後，可以花時間想想看，對這個領域有興趣嗎？願意繼續花時間學習嗎？建議即早確定方向開始行動，並且設立停損點，給自己一段時間嘗試。
祝福大家找到理想的工作！

作者為資深資料科學家：Jack (LinkedIn)