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Dex的塵世哲學
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Python Career Translation
程式轉職探索

Python轉職指南：最全面的轉職解析和最真實的經驗談

轉職的決策來自對現有職涯的成長瓶頸與未來發展的思考。隨著AI技術的崛起，半導體代工業面臨技能固化與工作壓力的困境，因此轉職成為尋求更廣泛、精深且具可攜性的技術的出路。

轉職後的職涯選擇多元，包括資料工程師、機器學習工程師與軟體後端工程師。薪資待遇依據技能水平、工作地點與企業規模而異，初級開發者的年薪範圍從50萬到80萬新台幣不等。

適合學習Python的資源涵蓋多家進修機構，包括Tibame、AppWorks School等，這些機構提供多元的實體班與線上課程，涵蓋從Python基礎到進階技術應用的各個層面。

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2024 年 8 月 4 日
程式入門引導

Python 自學無痛轉職：理工科的最佳 Python 入門指南

從科技製造業轉職至程式領域，Python是理想選擇。其靈活性、簡潔性和跨平台特性，使你能在各行業中找到職業機會。理工科背景的數理能力和邏輯思維有助於快速上手Python。利用在線課程、自學書籍和實作專案等資源，參加學習小組和社群活動，提升學習效果和實戰經驗。持續提問、設定目標，並參與開源專案和社群活動，能獲得實際工作經驗和專業人脈，為轉職增添助力。

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2024 年 7 月 14 日
講解程式設計的優化和調整
程式精進學習

團隊協作下的Python程式設計：遵循Code Rules和Clean Code的Python入門指南

在中央大學進行的短講「團隊協作下的Python程式設計」分享了以下亮點：

1.減少Debug時間的最佳實踐
2.設計模式和最佳實踐
3.處理異常和日誌記錄
4.程式碼規範 (Coding Rules)
5.遵循 PEP 8 規範：
6.使用Pylint和flake8進行程式碼靜態分析
7.PR流程中的程式碼審查 (Code Review)

遵循這些規則的優勢
– 提高代碼質量
– 促進團隊合作
– 易於維護和擴展
– 快速發現和修復問題
– 提升開發效率

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2024 年 6 月 28 日
LangChain
程式精進學習

探索LLM LangChain：深入了解五大核心模塊

最近在上LLM線上課 來分享我所學到的 LangChain LangChian是把ChatGPT API 轉換為物件導向的形式來使用我所學到 LangChain 的五個方法 : Prompt Template / LLMChain / OutputParser / Agent / ConversationChain

這些知識分享和所學都是來自Tibame緯育大型語言模型LLM企業應用開發實戰班，這是一個直播線上課程，內容會提及Langchian和向量資料庫，推薦給大家! (https://www.tibame.com/program/llm)

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2024 年 8 月 4 日
程式轉職探索

掌握這三大階段，讓你成功透過Python 轉職，順利進入職場，成為Python 工程師

掌握Python轉職的三大階段，從基礎學習到建立作品集，再到打造出色的面試履歷，能讓你高效轉型成為Python工程師。在這個過程中，設立具體且可達成的小目標，並通過實際操作和團隊協作來提升技能，將是成功的關鍵。建立多元且有深度的作品集，展示你的技術能力和解決問題的實力，並在履歷中突出相關經驗和成果，能夠大幅提升面試成功率。透過不斷學習並優化自己的思維，你將發現更多職業機會。

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2024 年 7 月 15 日
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職涯講座，履歷健檢，作品健檢

- 參與Alpha Camp社群短講，進行履歷健檢
- 轉職經歷分享，協助學員進行職涯探索
- 參與g0v，黑客松，與唐鳳，均一創辦人合影
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