職涯體驗

我覺得職涯體驗最大的價值在於學長懂的比我們更多，也走在我們前面很多，因此學長能丟出很多關鍵字讓我去 pick up ，學到了很多實務上在用東西。

張宇承

資訊種子18屆 資訊長

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經由 Mentor 初步認識 Data Team 中的各個角色和職務，接著實作 Kaggle 的資料分析專案，用觀摩跟學習的方式練習「鐵達尼號生存分析」，確實了解分析的流程後，接著才是利用 imdb 自己動手做電影推薦系統

詹筑婷

資訊種子18屆 學員

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我這次職涯體驗的主題為「業務開發暨市場研究」，並和另一位同學一同完成，主要工作是選擇特定的主題和對象，對受訪者進行電話訪問，最後將電訪的結果，整理成一份研究報告。

施詠閎

資訊種子18屆 學員

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在職涯專案中認識了產品經理（Product Manager）一職，三個月的個人指導期間，讓我發覺自己喜歡產品經理的工作內容，在與學習小組的每一次討論中激盪想法，都會獲得新的收穫，拓展對軟體產品的認識。學長也時常分享自己在工作上的實務，使得我們對於職場面貌更加清楚且實際。 自從接觸了產品，每天早上幾乎都會觀看相關 5-10 分鐘的學習影片。每每學習到更多產品思維或是現實世界與產品有聯結的知識點時都收穫感滿滿。在個人指導中最開心的時候，是感受到團隊因為一個小小的問題而不斷探究的精神，而最痛苦的是產品大集合的環節（為了要培養產品思維，我們於每週都會彼此分享一款軟體產品，並說明難用的地方），當然這其實也大大增強了我們對於使用產品時的敏銳度，畢竟職涯的路是充滿挑戰的。 除此之外，學會從一位產品的「使用者」轉換成「產品經理」也是一大收穫，面對產品難用之處，不再以抱怨的角度思考，而是以「如何改善」的態度去想辦法。 課程內容很扎實，每一次的討論都是乾貨，每一輪的產品研究都更加精進鑽研，短短三個月內，深入體驗到一位產品經理的工作實務，這讓我對於現階段的職涯方向更加確定，這些資種資源，是同齡人不會有的際遇，所以三個月的個人指導是帶著滿滿的感恩在學習的。 如果你也想找到你的職涯道路，那就快報名資種，真的不用再想了！

陳品潤

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在個人專案的初期，尤其感謝準備個人專案工作坊、帶領我們前進的課務大澤，以及撥冗提供我諮詢機會的家惟學長、怡翔學長，過程中他們提供我許多寶貴建議，也給了我很多信心。另特別感謝同樣在探索產品經理領域的品潤，發現不錯的資源時總不吝嗇與我分享，在我手足無措時也樂意與我討論交流。 整個專案過程中，最大的挑戰是自制力，要自己訂定學習計畫，並在忙碌的生活中抽空執行其實挺困難的。於是我將個人專案當作一門課排進課表中，盡可能把該時段所有事排開，把完整的時間留給自己去探索、學習。在每週一上午執行專案，對我來說是開啟新的一週最美好的方式，能在這段時間內盡情針對該週主題自學，甚至能有所產出，我覺得非常充實、飽滿，而感受到自己正在前進，也讓我更有動力堅持下去。 此次專案於我而言是很特別的體驗，不僅更加了解產品經理的職涯路徑、職務內容等，也累積了不少相關理論基礎與基本技能，而學到更多的是「如何學習」——即如何尋找資源、訂定目標、內容規劃、確切執行、定期覆盤等，這些都讓我在規劃未來的自學項目時更有方向，也建立很多信心。再次誠心感謝所有協助過我的人，探索職涯的路上能有你們相伴、指路，我深感榮幸。

鄭玉苓

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「留著統計血卻總在數據分析中迷路」 依稀記得在面試時最大的動機便是「期望可以跟著學姐學習業界常規的數據分析流程，補足產學落差」，在校內學習的統計知識大多過於理論，且程式語言也僅有一堂基礎必修課，習得的 coding 能力多為碎片的拼湊，遠不足以應付一個完整的數據分析專案，因此時常需至網上自行摸索，在整個分析的過程中，沒人教你正確的做法，也沒人回饋你做的是否正確。 而在這次的個人指導中，學姐從機器學習的知識面，一直到數據分析的應用面，無一不是親自教學與驗收，並一對一回饋學員的優缺點並提供建議，從中，我不僅習得 Python 的常用套包，也嘗試「手刻」程式碼完成鐵達尼號的倖存率分析，同時還體驗了 Auto Machine Learning 的高效率分析與多樣式圖表，這手刻與自動化的效率落差讓我頓時驚覺，或許統計人不須學會從 0 到 1 手刻模型，只要能擁有一個像 Decanter AI 的利器，並擁有足夠的商業敏感度與統計理論知識，將精力著重在商業命題的發現與數據 Insights 的解讀，就有機會發揮統計人的優勢，準確洞悉問題、立定假設、解讀圖表、挖掘 Insights 並創造價值！ 謝謝資種，也謝謝宛儒學姐，也許我找到北極星了！

盧宥婕

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