程式入門引導
在大數據時代，「 資料分析師轉職 」已成為熱門話題。許多行銷、金融、業務等非資訊背景的人都希望投入數據分析領域。然而，沒有相關學位是否能踏上這條路？答案是 肯定 可以！企業真正需要的是能解讀數據、解決商業問題的人，而不是一張學位證書。這篇完整的資料分析師入門指南將幫助你了解如何學習數據分析技能、累積作品集，並運用最佳求職策略成功轉職成為資料分析師（Data Analyst）。
Data Analyst 資料分析師入門指南：無學位轉職成功的策略 Read Post »
在AI技術迅速崛起的時代，越來越多人開始認真思考：「到底該選擇軟體工程（Software Engineering）還是機器學習（Machine Learning, ML），哪一個較為合適呢？」
軟體工程師專注於開發、設計和維護各種軟體系統，致力於打造穩定且高效的產品架構，以滿足不同用戶的需求。
機器學習工程師則負責訓練和優化各種AI模型，從大量數據中發掘潛在模式，使系統能夠自動學習並做出智能決策。
這兩個領域既有共通點，也存在著核心差異。如果你對未來的職涯方向感到迷惘和困惑，這篇文章將幫助你釐清兩者之間的關鍵技能，並提供一些實用的職涯選擇建議！
想進入 AI 領域還是成為程式開發者？軟體工程與機器學習工程師的技能與發展方向指南 Read Post »
在與一位剛成功轉職的資料工程師交流時，他說道：「我每天寫 ETL，技術不算差，但感覺自己只是個資料搬運工，完全沒有影響力，這樣下去真的能升職嗎？」
這樣的困惑並不少見。資料工程師的角色雖然在數據領域至關重要，但往往不像軟體工程師有明確的產品產出，也不像資料分析師（Data Analyst, DA）能直接影響業務決策。因此，當資料工程師希望突破「搬運工」的天花板，邁向更高層次的技術專家或架構師，關鍵在於如何提升自身的影響力。
以下是幾個真正影響我技術成長的關鍵能力，也是能讓你從「資料搬運工」進化為「資料架構師」的核心技能。
如何成為更好的 Data Engineer：從「資料雜工」到技術專家 Read Post »
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。
Python轉職指南：最全面的轉職解析和最真實的經驗談 Read Post »
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。
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 Read Post »
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。
Python 自學無痛轉職：理工科的最佳 Python 入門指南 Read Post »
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
團隊協作下的Python程式設計：遵循Code Rules和Clean Code的Python入門指南 Read Post »
