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Lisa 理紗
เข้าร่วมเมื่อ 31 ม.ค. 2024
關於數據分析學習路上的打怪之路！
轉職面試攻略 | 取自史上最強戰書【孫子兵法】
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轉職大全：【轉職數據分析，失敗經驗 + 轉職完整規劃 2.0】
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目前 81 篇～持續更新中！可以定期 follow～
couplehonest.com/data-analysis-guide/
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孫子兵法是「打仗攻略」
但底層邏輯很萬用、而且真的萬年不敗！
我覺得孫子兵法最厲害的是
不論弱勢小兵、強勢大國
都能從裡面得到重要謀略
轉職面試對轉職人來說
其實算是一場很難「贏」的硬仗（我們就是弱勢小兵 XD）
畢竟我們武器不多、對武器又不熟、甚至沒上過戰場
戰場上，很容易就暴露缺點
所以我覺得更可以學習【孫子兵法】的打仗攻略
「不必想著贏，但至少不能輸」共勉之！
----------------------------------------------------
Chapters:
0:00 孫子兵法為什麼跟轉職有關？
1:33 策略一：面試怎麼不失敗？
4:46 策略二：怎麼用間諜技法得到情報？
6:42 策略三：怎麼避免暴露弱勢小兵的缺點？
5:26 策略四：轉職還有什麼謀略可以靠近最終目標？
6:28 策略五：一場敗仗後可以怎麼做？
7:18 策略六：因敵變化而取勝？怎麼勝？
8:31 策略七：怎麼給自己留後路？
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其實算是一場很難「贏」的硬仗（我們就是弱勢小兵 XD）
畢竟我們武器不多、對武器又不熟、甚至沒上過戰場
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0:00 孫子兵法為什麼跟轉職有關？
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4:46 策略二：怎麼用間諜技法得到情報？
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8:31 策略七：怎麼給自己留後路？
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มุมมอง: 238
วีดีโอ
從 0 開始 3 個月轉職數據分析師 | 初學者不看不行的學習法
มุมมอง 23K4 หลายเดือนก่อน
\ 電子書領 / 轉職大全：【轉職數據分析，失敗經驗 轉職完整規劃 2.0】 landing.mailerlite.com/webforms/landing/i3f4h5 \ 數據分析完整教學文 更多學習資源推薦 / 目前 81 篇～持續更新中！可以定期 follow～ couplehonest.com/data-analysis-guide/ 超速學習不見得大家都適用 XD 不過這個學習方法的佈局 非常適合數據分析師的轉職！！ 雖然我當時沒有太早悟到這個學習法 不過後來我在進修更困難的數據分析專業時 就是採取這個方法～ 同時 我帶想要「快速進入這個領域的轉職生們」 也都採用這個概念！ 今天會帶大家一起看一下 從 0 開始 3 個月轉職數據分析師 要用什麼樣的學習方法？ 每一個步驟怎麼規劃？ 目標為何？ Chapters: 0:00 對快速轉職來說很重要的學習法？ 2:30 學習地圖...
想賺錢來當數據分析師？| 轉職、接案能賺錢嗎？
มุมมอง 1.7K5 หลายเดือนก่อน
\ 電子書領 / 職場人必備：【上班族必學的數據分析攻略】 landing.mailerlite.com/webforms/landing/y5k2o4 \ 數據分析完整教學文 更多學習資源推薦 / 目前 81 篇～持續更新中！可以定期 follow～ couplehonest.com/data-analysis-guide/ 我相信大家一定都跟曾經的我一樣 希望踏入可以穩賺財富的領域 不說遙遠的年薪三百萬 也希望至少破百不要是夢～ 我在諮詢的時候 如果聽到大家對薪水有所期待 會把問題拉回來，先回到「對工作的想像上」 常聽大家分享對數據工作的「想像跟願景」 ：希望可以用演算法、用模型跟工具 ：幫公司做決策 不過這跟我想像的「資深數據分析師」的工作其實「不是」那麽契合 所以今天特別展開討論這些有趣的議題： 能賺到錢的資深數據分析師平常都打什麼怪？ 接案或是當顧問有可能賺到錢嗎？ 現在切...
我要被 AI 取代了嗎？| 數據分析轉職困境
มุมมอง 13K7 หลายเดือนก่อน
\ 電子書領 / 轉職大全：【轉職數據分析，失敗經驗 轉職完整規劃 2.0】 landing.mailerlite.com/webforms/landing/i3f4h5 \ 數據分析完整教學文 更多學習資源推薦 / 持續更新中！需要可以定期 follow～ couplehonest.com/data-analysis-guide/ AI 為很多技術工作者帶來很多痛苦 (取代的隱患) 除了大家最熟悉 帶來最多衝擊的翻譯、文字工作者、影像工作者以外 軟體工程師、數據分析師也無法倖免 不過 我覺得製造恐慌並沒有太大用處 既然大家的工作都在受影響中 何不從根本分析一下 數據工作怎麼「不被取代」？ 有價值的地方是哪裡？ 影片後半段也會分享 不同專業的人 怎麼使用 AI 學習數據分析的技巧？ 以及為什麼「跨領域結合數據」變得越來越重要？ 數據是解決問題的起點 我相信 AI 能夠讓數據分析被更多...
10 秒擄獲面試官，我花了兩年才明白 | 數據分析轉職秘訣
มุมมอง 2.3K8 หลายเดือนก่อน
\ 電子書領 / 轉職大全：【轉職數據分析，失敗經驗 轉職完整規劃 2.0】 landing.mailerlite.com/webforms/landing/i3f4h5 \ 數據分析完整教學文 更多學習資源推薦 / 持續更新中！需要可以定期 follow～ couplehonest.com/data-analysis-guide/ 我記得轉職初期的時候 焦慮、敏感、情緒波動、常常覺得自己不夠格，是常有的事 有時候會低落到只想看著 project 發呆 或是把老師的聲音當背景音樂在播放 滑一滑社群媒體沒有更好，關掉後還瞬間掉淚 每次重新使用這些方法 可能沒辦法立刻恢復高能狀態 但是隨著練習 終於從一陷入低能狀態就會持續「一兩週以上」的我 慢慢變成一兩天就能整理乾淨 回頭看我的狀態、轉職成功學生們的狀態 轉職除了技術以外，最重要的不外乎就是「管理自己的心態」！ 心態好，不用奮鬥太久，可...
這才是數據分析師真實的一天 | 數據分析轉職
มุมมอง 11K9 หลายเดือนก่อน
\ 電子書領 / 轉職大全：【轉職數據分析，失敗經驗 轉職完整規劃 2.0】 landing.mailerlite.com/webforms/landing/i3f4h5 \ 數據分析完整教學文 更多學習資源推薦 / 持續更新中！需要可以定期 follow～ couplehonest.com/data-analysis-guide/ 這部影片我分享了數據分析師的標準一天流水帳... XD 順便透過流水帳講一下，大家常有的疑慮： - 部門定位對於我們的影響 (加班？) - Remote (Work from home) 的可能性？ - 大家都在用、面試的時候已經被當成常識的工具跟做事方法？ 還有討論一下：數據分析的工作到底是光鮮亮麗、有趣的？還是其實不然？ 轉職之前，感受一下這些工作流程 還是懷抱憧憬再來準備！！ 如果對於工作流水帳有疑問，歡迎留言～ Music: artist Sou...
數據分析轉職 | 2024 還能轉嗎？薪水怎麼談高？
มุมมอง 7K10 หลายเดือนก่อน
\ 電子書領 / 轉職大全：【轉職數據分析，失敗經驗 轉職完整規劃 2.0】 landing.mailerlite.com/webforms/landing/i3f4h5 \ 數據分析完整教學文 更多學習資源推薦 / 持續更新中！需要可以定期 follow～ couplehonest.com/data-analysis-guide/ 這部影片我會分析一下不同狀態的背景 怎麼挑選成功率高的轉職方法！ 數據行業不是只有「數據分析師」 純「數據分析師」工作可能也跟大家想的不一樣 不是每天都能玩數字、玩分析... 所以仔細挑選職位內容超重要！！ 如果你看完還是分辨不出來你的狀況怎麼選職位？怎麼轉？ 或是希望自己不用轉，只是靠數據升遷？ 歡迎留言或是寄信給我喔～ Chapters: 0:00 現在轉職困難嗎？ 1:07 新鮮人轉職大法、薪水怎麼談高？ 2:33 職場老鳥，轉職有可能降薪嗎？ 3...
數據分析轉職 | 我跟 99% 的人都失敗的原因？提升成功率的轉職地圖怎麼規劃？
มุมมอง 98K10 หลายเดือนก่อน
\ 電子書領 / 轉職大全：【轉職數據分析，失敗經驗 轉職完整規劃 2.0】 landing.mailerlite.com/webforms/landing/i3f4h5 \ 數據分析完整教學文 學習資源推薦 / 持續更新中！需要可以定期 follow～ couplehonest.com/data-analysis-guide/ 這部影片濃縮了我個人轉職失敗的經驗 以及重新來過，我會怎麼規劃最短路徑的轉職地圖？ 在這兩年間，諮詢了超過 500 位諮詢者 很多人也跟我一樣零背景、零經驗 我們要想辦法從零開始學習、並且堆疊出數據經歷 單槍匹馬作戰並不容易 我個人能力也有限，希望透過影片分享我所知道的 也讓大家窺探一下行內資訊 & 實際實驗過成功的方法！ Chapters: 0:00 我們為什麼轉職失敗？ 2:22 轉職成功關鍵點一 6:44 轉職成功關鍵點二 9:43 轉職成功關鍵點三 ...
請問商業或數據分析如何做到六十歲, 轉換工作行業又可做什麼工作?
頭香！❤❤❤
如果可以直接舉實例然後貫穿整個書中理論會更具體一點～😂
影片寓教於樂 XD 實例可以找找我的萬字部落格
我只是写歌的，但油管推着个频道给我一定是有道理的，内容很丰富，加起来❤
哇～謝謝你的分享～ 代表影片出圈了！開心！
這聽起來越來越像是商業分析師，而不是數據分析師。
就像純看 data 工作的 title 一樣，一直以來都滿模糊不清 XD 明明數據分析師卻做著商業分析、專案管理、數據工程、還有數據科學的事！！
Thanks for the sharing, it's Greaaaaaaaat!
希望有幫到你！
不是…沒有相關工作經歷怎麼可能會知道工作流程??? 就算是大學畢業生也不見得知道吧? 面對面試官，應該也等同於面對他的問題，所以要幫忙解決他的問題吧~
所以她有開班哦
分享一個作弊方法：看不懂 JD，就去爬同 JD 的公開履歷 可以發現很多秘密
@@pensis 謝謝你還幫我宣傳 XD 不過不一定要找我，一切看緣分～～
30岁转这行还可行吗？
我從我個人經手過的案例來看，30 是很年輕的 XD 是一個不多不少剛剛好的數字
@@couplehonest 谢谢，了解了下内地现在转这行有些难度，这行业越来越在意专业要求了
這就是台灣為什麼軟體那麼差的原因
怎麼說呢～
很棒，很有帮助，谢谢！
感謝你的鼓勵！一起加油
这个角度真的超级重要的🎉感谢分享
很開心你喜歡！
這影片在我的稍後觀看躺了兩周以上，沒想到我要的解答就在這裡 超速學習+專案管理+學習目標+python程式學習
這就是我最喜歡的靈光乍現！
分析師斜槓資料工程師，心流真的是工作上最開心也是不可或缺的部分
工作有沒有心流 時間流逝的速度相差 100 倍 XDD！
请问作品集，有什么好的平台来搭建吗？github还是？
平台不侷限喔！ 我個人推薦應該思考的是：怎樣呈現你目前的內容，聽眾可以快速進入狀況
很好的影片, 我也是從半年前轉到數據的職位. 用現實的數據去嘗試解決假想問題學習真的會比較快. 面試的時候也能拿出來當例子
真的！證明自己最好的方式就是拿出證據
這支影片真的太棒了!最近也在學習數據分析，沒有相關的背景一開始真的覺得超難的，這禮拜學的code下禮拜就忘了!我要開始學習畫學習地圖了!謝謝你的分享!
gogo! 加油
想問問學習了之後該怎麼生出不同的題目去不停的操練和反覆練習？曾經看到有人說github能找到隨機的題目下載來自己動手試試看
這篇內容很棒，再一次提醒我費曼的技法，以教為學
真的！每一年學新的東西，都會重新拿出來複習的方法
這篇內容很棒，再一次提醒我費曼的技法
直接學+做學得最快，但真的非常痛苦，非理商的純小白上完kaggle尋找領域的資料後，會完全不知道自己要怎麼假設問題，或者這些數據可以解決哪些問題，此時真的很讚嘆生成式AI，我把欄位拉出來給它看，並擷取一部分資料，請它為我分析可能潛在的問題，或者透過這些欄位可以分析的方向，如此一來落地實做就可以很有明確目標。三分類中對於記住「事實」非常薄弱的我來說，有「概念」後就可以丟給GPT，請它依照此邏輯為你生成需要使用的事實，GPT對小白來說可以減輕很多痛苦QQ
真的！為多年前沒有 GPT 的痛苦的我們，哀悼 10 秒
我也喜歡以解決問題為導向的學習方式! 最近會上kaggle上找一些有趣的data來試著分析，進步的速度真的比較快
「有趣」的 data 有範例嗎？❤
@@MinaLiou 不用有趣啦！跟你有關就行 XD
你上班那么累了，运动也没时间，还学习数据分析，还有时间玩任天堂和ps5😂
笑死 突破盲點
那是擺飾，跟我家Mac 一樣
@@albertage1231 真的 買來都變模型 Q
買的人當初跟我說是數據機呢 ^^
@@couplehonest 看你样子不像那么笨
Useful information, should share more videos so that we could know more...
will try my best <3
很喜欢你的video, 很实在，期待你的video, 我也是才想开始学
好！感謝你的勉勵！一起加油
真的太同意了
謝謝！不過你是說哪個部分咧！～
非常實用的分享，我正好就是那個想擺脫原先產業的那一類，然而現在上課的老師卻建議我從過去經歷做結合。實在是想了一段時間。現在可以很確定目標+地圖是我應該要做的規劃了。謝謝你👍
結合過去經歷就是在 connect the dot～很重要的！
數據分析也是我轉職的一個方向，因應轉職(其實也是受不了車房包裝的體力活)也去花了三個多月學習AI的技術(python、linux、mysql、tableau、docker、mongodb.....)，只可惜後續投遞履歷都石沉大海無聲卡..... (都要求"相關工作經歷"......，這感覺像是未審先判，懲罰轉職者QQ
其實站在公司的角度，也是要互相 XD 技術不一定特別特別重要，比較重要的是 JD 上的要求能不能做到！
有點誇張的是，有些公司去年這個職務就在徵人，自己的所學+畢業科系均符合（他在工作經歷還特別寫「不拘」），投了已讀無聲卡….. 結果今年這個職務還在徵人（還沒撤下招募）……，總感覺履歷（或履歷裡面的通訊資料）早被他們拿去賣給「保險、房仲、車貸、不動產、靈骨塔…..單身聯誼會」這些單位…… 自從主動投遞履歷之後，接到上述單位的電話次數明顯增加了😂😂😂😂
謝謝分享！每次都收穫很多👏👏
謝謝你一直以來的留言支持！
分享的好棒 我也正在轉職 而且是裸辭 理由很簡單 我不想待在內耗型的工作環境 這過程發現DCARD上一堆轉職焦慮的人 然後漸漸意識到自己好像有點怪 哪怕在不找工作都快餓死了 也還是很輕鬆過生活 找工作 計算好自己必要花費總額是多少 快速想好替代方案 看了妳的影片 我終於找到原因 雖然不至於妳以上方法都有用到 但我發現原來自己 不但是個過度自信的人 還是個擅長即時轉換低能量>高能能量的人 不讓低能量在自己身上停超過哪怕5分鐘 一但意識到低能量 遇到困難 挫折 就會封閉自己 盡量不接觸人 (稍微像您提到的 避免碰到低能量的人或朋友) 現代人真的太多不懂怎麼關心人 都是自以為自己在關心人的朋友 然後會習慣性先想人生目標 /近期目標 習慣預先想好最差的結果 做 最壞的打算 接著埋頭做自己專注的事情 其中學習真的超有用 基本 跟做自己的興趣一樣有用 很快就能讓自己回到高能量狀態 學習可以是讀一本好書的某一章節 看YT學習的頻率 講觀念的頻率 講格局的頻道 自己現有技能去完成一個小目標 例如PS 合成一張自己看了都喜歡的圖片 廣告 AI畫個簡單的設計 (但看著很喜歡)
超棒的分享！感謝你～ 我自己以前「超級超級」不會從低能轉高能 甚至還以此自豪 覺得自己這叫「想很多」，我這是「未雨綢繆」 後來才發現那叫內耗 不叫未雨綢繆 XD
谢谢你的分享，了解到很多
很開心你喜歡！
物理轉MLE的路過 AI本質是統計 但通常在實際使用場景有很多都是超出訓練資料範圍的 所以不侷限於ML 對我來說數據分析是一個發現問題癥結點的方法 嚴謹一點會走到因果推論 發現pattern之後解問題才事半功倍 AI終其只是工具 照相機不會取代畫家
感謝你的分享～ 非常同意！照相機不會取代畫家真是超有畫面的形容！
想更近一步了解怎麼做第三部，把過去工作經驗量化並生成資料庫的方法，畢竟看完影片，還是沒有實際想法去怎麼完成。
可以挖一挖我的萬字部落格～
现在在做用户研究的咨询工作，不知道可以从哪里入手转数据分析😢
用戶資料分析是每個行業都會有的困擾～
感謝分享，剛好在了解轉職的相關工作內容~
很開心有幫到你！
謝謝你，很棒的影片!!!我受益良多，謝謝妳的真誠
謝謝你的鼓勵！永保初心 <3
+1訂閱
希望有幫到你 <3
好奇數據分析師的待遇大約在多少，可以有多少成長的空間呢?
可以看看我的文章，有一些實際舉例 不過詳細要看產業跟職能喔！
我從服務業>壽險>視覺設計>往前端設計方向，中間也做過14種工作XD
佩服！ 人生真的不可後悔！想做的都做！
您好，科技島亮點人物期盼能訪問您，請幫忙留意一下信箱，感恩~😉
前年跟踪了Alex The Analyst 的YT 一段时间后报读商业分析😉(不知道会不会太冲动😂)。虽然和数据分析有点不同领域, 但看完Lisa的分享感觉很棒, 很有帮助。大家加油吧。
殊途同歸～都在同一條路上！一起加油
@couplehonest 明天的光明需要今天的努力💕✌️
那個心流描述的好貼切!
我真的是工作如果沒有心流會屎的人～～
魔法師..魔物...奇幻小說動畫看太多了喔
請原諒正在學日文的版主哈哈哈！
ChatGPT 可以當老師 一堆工程師都在用
現在 claude AI 也好用！
@@couplehonest 恩 我最近也在用 Chatgpt強在程式能力 , cluade 我請他幫我寫一些markdown文件蠻強的
不賺錢就會被取代
是呀～物競天擇！
依我之見，數據分析有兩個面向，一是著重分析方法本身，另一則是著重分析什麼。前者很容易被AI取代，後者則必須具備針對領域的應用。簡言之，數據分析是一種方法而不是一種職業，所謂數據分析師請著手轉行吧！
掌握那個核心「針對領域的應用」就是關鍵！
我也正在转职，真幸运遇到了Lisa分享的视频，谢谢Lisa
很開心有幫到你！
為什麼你不開發ai 那你便能躺着領工資 不是ai取代你 是有開發能力的人 把各行各業沒開發能力的人取代掉
而且不只有開發能力的人，把沒開發能力跟無法跟 AI 溝通的人取代掉，甚至也取代掉原本開發 AI 的自己 時代真的變化越來越快！
@couplehonest 掌握到開源代碼 能夠獨立擁有整套開發工具比較重要 如果ai能高度自動化的工作 公司就可以跳過中間對員工人手的需要 直接買ai公司提供的算力取代公司部份人員 減少薪金支出 手中掌握到技術的一方才是價值所在
後面的PS5是你轉職失敗的原因之一嗎?
買的人跟我說是數據機 ^^
謝謝Lisa分享這麼優質的內容,十分有幫助!! 我是藝術大學畢業的學生,之前主修數位作曲,最近在為作品專案十分苦惱~畢竟身為音樂背景實在是跟數據太遠XD 目前有想到做關於spotify用戶相關的數據分析,或是音樂產業消費行為相關。 身為藝術相關背景實的我真的十分擔憂..... 想來這邊拋磚引玉看看
有機會的話可以聊聊！
謝謝lisa的開導，最近突然看到你的影片感覺你說的內容很實際，請問你有在1對1tutor如何進入產業的服務嗎？
有機會的話可以先聊聊！