data analyst 入行/前景

係呀
做ds又要識stats又要識programming
仲要日日睇paper
都低人工過普通寫code

做一兩個project揸係手會穩陣d
一個ml 一個dl

覺得之前一堆唔識做ds嘅人 扮識做爛左
搞到而家d老細唔敢放太多資源

講真有幾多公司真係需要
都係得d大企岩用

Self project 有用咩，d hr 見到無”work” exp 照filter ?

有用，你唔係要過hr interview，係要過你老細interview

無經驗無proj，可以試下搵da嘅，不過應該衰過得degree但有proj的人

其實香港啲大企就算係bank對data 有關既request 都仲停留緊係幫手load data 入db做少少conversion計下數 砌下report 同automate啲manual process 或者implement下啲BI tools
好少會真係analysis 啲data揾insight 所以hk no it真係好反映到呢行既實況

利申依加做緊依d automation
悶死 又複雜
DA在香港真係唔普遍

係
所以你出面見位少就係咁解
有 人地都係燒一兩年錢睇吓效果

有興趣國外既可以考慮databricks
近排europe 開始請人

點解唔計？
不過最好有code可以被人睇到

上一份工title data scientist，三四年經驗
早兩個月轉左另一份同title既工，暫時做緊啲coding同data Engineer既野，完全唔係我想做既野
不過人工幾好，做多排就再轉

我覺得入行最緊要有self project, 有 portfolio 可以showcase
入行最難，有一兩年經驗開始會易轉工，多經驗既人幾搶手
大部份公司expect做埋data engineering and BI, 由BI轉data analyst轉data scientist都係一個可行方向

fg人工低都無計，但如果巴打DS同coding都熟，轉工無難度，起碼叫+20%,30%

Agger, 會filter 學歷or working exp個d通常都係consultant或manager grade
做technical個堆ds da, 好多時都冇pre-filter

不過要過 你老細 同老細嘅老細個關都唔易
分分鐘仲有technical test

同感，日日做ETL同BI, 好少可應用到ml or dl d model
不過我覺得最主要係唔多公司ready做data science

不過好多工都係consultant
manager grade會睇得緊都正常，不過唔會係入行諗拉

聽過有公司想請ds，見左>20個都唔太岩心水
technical test有係正常，interview會跟住你做的野問到好仔細，睇清楚你係吹水定真係試過
無background就請唔過，掂過下至少證明到你有potential入行先
至於programmer/software engineer 個種algo test都要識，難度睇齊

同埋因為掂到公司好多data，呢個位會知哂全間公司的運作，所以會in幾次

in得多就會知大概情況，撞板多過食飯

除左ooxl ，我見到好少公司講ds，consulting firm 都唔多，其實做ds要做d咩??

得MNC既ds 先係真少少，請得都唔係三四年經驗咁少
然後其他多數真相只係data engineer，同BI做既野差唔多一樣，只係你用python寫。
Consulting firm DS 位一係昆你一係請神級坐陣，去in house反而實實在在係DS工作內容

唔知大家覺得data engineering 角度係做乜

airflow spark data streaming lambda architecure 呢d 先係data engineering

https://www.reddit.com/r/datascience/comments/bupmyf/data_scientists_spend_up_to_80_of_time_on_data
data cleansing 真係ds 其中一部份

我反而少做technical test, 多數係first round technical interview, 問d modelling 問到勁仔細

十個有九個ds都唔想做data cleansing

Ching Ieda ?

個人認為
data scientists眼中：
- 小部份 query databases, data cleansing, visualization
- 主力 feature engineering, build machine learning models, evaluate results, 搵business insights, 做 predictions

香港公司眼中：
- manage data warehouse, ETL 做BI reports
- automate existing reports / manual tasks
- web scrapping
- somehow improve revenue / efficiency
- 做BA同 business users 傾, build model, code個tool出黎 & 同IT夾, 繼而做埋IT個part