夏日轉職工作坊-AI/Data Scientist
Change Career
活動來源:
Meetup: Taipei Women in Tech
Facebook group: Taipei Women in Tech
前言
Cynthia Chang 曾經擔任AI engineer 3年的時間，擁有非常豐富的AI產品落地經驗，並且專攻於深度學習模型與自然語言處理，目前也轉職進入Data Scientist 領域。
主講人Cynthia Chang 將活動分成四個部分，
PART1:
DS/AI簡介 → 工作內容 → 資料分析流程
PART2: 以資料分析流程拆成細項介紹
資料蒐集 →
資料清洗 →
資料轉換 →
建模 → ML模型基本介紹
資料呈現 → 必修圖表術和說故事能力
PART3: 貫穿所有步驟的拆解問題術
1. 費米定理
2. 拆解問題步驟
3. 拆解人生問題
PART4: 轉職準備
面試準備
學習資源
分享內容
團隊中職位有
AI產品經理/專案經理
- 負責談需求及時程規劃
資料科學家
- 釐清問題
- 設計解決方案
- 清理資料/規劃資料搜集方法
- 定義關鍵衡量指標
- 溝通與專案管理
資料工程師
- 分散式運算
- 開發能對資料進行整合、存儲和提取的系統
- 系統中獲取資料
- 使用Hadoop, spark, Kafka, Ｈive 等
- 開發ETL/資料流水線(data pipelines)
AI機器學習工程師
- 數據收集
- 數據處理
- 建模
- 實施服務
- 精讀論文
而我是屬於產品經理/專案經理職位，就是對AI要更近一步的了解所以參加這次活動希望更了解才能管理與帶領團隊，而透過主講者Cynthia Chang有細分每個角色，這會是一個專業理想的AI/Data Scientist團隊，但現實大多部會這麼理想，不過身為管理者要能讓團隊調整與成長有此團隊能力。
主講者Cynthia Chang提出團隊中每一個職位都有專有技能，但是全部可以歸納於三個領域，分別是數學及統計學、商業知識及產業知識和電腦科學。針對每一個領域有進一步的解說如機械概論與深度學習等等。
更重要也提出一個學習地圖，讓所有的人可以看到學習全貌與項目。
數據故事力
除此之外Cynthia Chang講了一特別重要的點 — 數據故事力，結合數據分析和故事力讓大家了解，一個好的數據故事能夠讓複雜的資料變得容易理解。 這個點讓我驚訝因為很重要，因為AI/Data Scientist能夠提出數據，但是更要能解說讓人理解數據，而身為一位產品經理/專案經理更要能夠解說清楚，需要數據主要是兩個來源，第一是其他團隊提出需求屬於外部需求，第二是產品本身要透過數據來提昇屬於內部需求，不論是外部需求或內部需求，經理人都要能夠說明與解說，而不是依靠團隊成員。
主講人針對訓練數據故事力提出一系列的方法，有SCQA架構法與PREP+Action架構法
工作坊
安排兩個部分，第一個是拆解問題的步驟，題目是台灣總共有多少台吹風機？ 第二個是提出更適當的圖表，來解說數據。
這部分每組都有討論並有產出，而我這組有兩位高手，兩位是在台積電裡擔任Data Scientist相關職位，每天都在分析找原因，所以在她們兩位帶領下我們這組有結論，不過每組的產出都有不同的結論，透過工作坊部分讓我了解體驗數據解說力與分析問題。
轉職ＡI/Data Scientist準備：
Cynthia Chang在此部分展現AI/Data Scientist的能力，在轉職之前先要自我分析轉職的動機且近一步分類，這樣才了解自己為什麼想要轉職。
- 自我定位 — 在團隊裡有不同角色，而轉職要擔任那一個角色呢？進一步培養技能組合
- 前期準備 — 打好基礎、閱讀文章和實作練習
- 面試準備
- 學習資源
在團隊裡有不同角色，而轉職時要擔任那一個角色呢？針對要轉職的角色來準備。
心得
這堂分享超出我預期，沒有太艱深的部分，但是卻讓我更了解AI/Data Scientist，每個都是重點，對我最重要是更近一步了解AI/Data Scientist能力與職責之外，Cynthia Chang提出的數據解說力與工作上的挑戰這兩點更讓我醍醐灌顶，參加這一系列的轉職工作坊最根本原因就是我個人工作上的挑戰，不是要轉職而是面對這些新職位或不擅長的職位，我必須要了解才能知人善用與帶領管理。 我的管理style 是東方式管理。
另一個重點身為老人的我有疑慮的是不論是UX 、社群經理或AI/Data Scientist，轉職成功後下一步是什麼呢？ 這點跟當天現場一位帥哥問的問題是一樣的，有升遷路徑嗎？ 也可能是現在在職有一樣的想法。這些是新職位有升遷管道嗎？資淺(junior)變資深(senior)，然後呢？ 現在企業的職位趨勢是金字塔，越來高階越少職位，所以不太可能會中高階職位新增職位給UX 、社群經理或AI/Data Scientist，就算有也不太可能會是這近幾年的會做的事吧，HR的規劃永遠是能拖就拖甚至不做！
亞洲職場環境大多不像歐美職場環境一樣，成為專家就可以領高薪受重用，在亞洲職場環境大多一定要擔任管理職才可以領高薪受重用(以我的經驗來說，不一定準)
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