請唔到人，係因為啲公司 選擇性搵人，又厭人地人工高，又要求人地做超人 乜都要識，先請唔到人。
IT industry根本就供過於求，只係好多供 meet唔到求個邊，先造出 供不應求 既幻覺
有無人到宜家都未搵到工
奶牛飲牛奶
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我過來人，不過係做DE。不過依加轉左去做java
你做data，幾年前入行你好好景。依加條水喉收哂，我建議你識Java 有能力既話 去做java既工。唔識先做Python，但做Python，最好都搵做DevOps既工。
DA/DS/DE真係最後先諗 做唔做
你做data，幾年前入行你好好景。依加條水喉收哂，我建議你識Java 有能力既話 去做java既工。唔識先做Python，但做Python，最好都搵做DevOps既工。
DA/DS/DE真係最後先諗 做唔做
7仔請人
上年年尾quit 5月先搵到啱嘅工 
加油
加油
巴打有大學學位?
點解咁講
就grad先收皮
就grad先收皮
咁就做專業喇
好過周圍搵
好過周圍搵
1. 今時今日 搞到有聲有色既AI，係班專門研究AI既公司搞，大部分base in oversea。
2. 外人認為一般DE只係要起data pipeline，但實際上，分分鐘要搞埋cloud engineering既野(eg. Terraform, database config….etc)。當你拎住DE title去搵份cloud engineer工，好多人會當你唔識cloud infra。依加好多
Data pipeline工作仲會比埋DA去做。未來既DE 只可以往DA/DS方面走，一係就往Cloud Engineer/ DevOps/ Solution Architect走。
3. 香港啲公司唔夠data。即使夠，好多data column/ table，冇人知係咩意思。完成一個data product係超難。
4. 有啲公司請個DE 只要求做寫sql，個啲無前途。
5. 好多香港公司意識到AI trend，但好多都只係停留喺分析業務需求，or 做緊既data product impact 細。
6. 好多香港公司傾向 Third-party AI solution，特別係銀行。但如果單係要intergrate，其實普通java人都識做。
7. DE本身job openings對比DA/DS就要細。
8. Python role既工本身opening細。
9. data工要識既野 比普通full stack要識既野更多。
Interview中，好多公司會問你sql question, cloud
, data lake, spark/pandas, ML knowledges, ML frameworks，仲有software development經驗（將ML rest endpoint結合到webapp）。
基本上，依加DE只可以往DA/DS方面走，一係就往Cloud Engineer/ DevOps/ Solution Architect走。如果唔係無選擇，真係唔好入行DE。 幾年前，個個話要轉cloud/搞data lake，就幾吃香。依加基本上變condom。
睇完既話，如果你要入行data，最易會喺DA role。
我一般會提議一定要學cloud （data lak, cloud storage), spark, pandas,sql, python, Tableau/Power BI先。
2. 外人認為一般DE只係要起data pipeline，但實際上，分分鐘要搞埋cloud engineering既野(eg. Terraform, database config….etc)。當你拎住DE title去搵份cloud engineer工，好多人會當你唔識cloud infra。依加好多
Data pipeline工作仲會比埋DA去做。未來既DE 只可以往DA/DS方面走，一係就往Cloud Engineer/ DevOps/ Solution Architect走。
3. 香港啲公司唔夠data。即使夠，好多data column/ table，冇人知係咩意思。完成一個data product係超難。
4. 有啲公司請個DE 只要求做寫sql，個啲無前途。
5. 好多香港公司意識到AI trend，但好多都只係停留喺分析業務需求，or 做緊既data product impact 細。
6. 好多香港公司傾向 Third-party AI solution，特別係銀行。但如果單係要intergrate，其實普通java人都識做。
7. DE本身job openings對比DA/DS就要細。
8. Python role既工本身opening細。
9. data工要識既野 比普通full stack要識既野更多。
Interview中，好多公司會問你sql question, cloud
, data lake, spark/pandas, ML knowledges, ML frameworks，仲有software development經驗（將ML rest endpoint結合到webapp）。
基本上，依加DE只可以往DA/DS方面走，一係就往Cloud Engineer/ DevOps/ Solution Architect走。如果唔係無選擇，真係唔好入行DE。 幾年前，個個話要轉cloud/搞data lake，就幾吃香。依加基本上變condom。
睇完既話，如果你要入行data，最易會喺DA role。
我一般會提議一定要學cloud （data lak, cloud storage), spark, pandas,sql, python, Tableau/Power BI先。
DA role … take 唔到project lead , 永遠support role 
唔好喇
搞唔到cloud 其實都已經半死
唔好喇 搞唔到cloud 其實都已經半死
但搞cloud 一定係比班cloud engineer/ DevOps/ Solution Architect搞。做DA/DS/DE 最多都係掂Cloud Databricks既data coding個部分，而唔係infra coding
。做DA/DS/DE 最多都係掂Cloud Databricks既data coding個部分，而唔係infra coding其實都同意上面講嘅所有嘢 我未grad都開始見到以上問題嘅出現 搞到data role都開始亂
但又冇理由成世都做DA 懷疑做BA上PM仲好
但又冇理由成世都做DA 懷疑做BA上PM仲好
咁做DA好過Ba
至少係coding role
至少係coding role
樓主人生已完
今年無得學之前班廢柴咁瀨疫情
今年無得學之前班廢柴咁瀨疫情
做Data真係好on9
又要識數又要識coding又要domain knowledge唔差 到最後發現同其他role overlap又唔夠其他人嚟
又要識數又要識coding又要domain knowledge唔差 到最後發現同其他role overlap又唔夠其他人嚟
因此我先轉行
一般最好係做DE，一般有機會掂cloud infra，至少比人覺得有software development經驗。到時你想轉行，做python Automation又得，做devops又得，做django webapp 之後轉full stack role又得
一般最好係做DE，一般有機會掂cloud infra，至少比人覺得有software development經驗。到時你想轉行，做python Automation又得，做devops又得，做django webapp 之後轉full stack role又得
lm
咁做其他software development，都要domain knowledge既
要DA轉DE再跳去cloud條路都唔知行幾耐
仲要工作環境冇女啊
仲要工作環境冇女啊
因此一開波做cloud 就最好，如果做埋Cloud DevOps就更好，雖則 DevOps其實係for senior role。不過拎個名呃人都好
想問下咁做一年DA再轉cloud有冇得諗 想了解下啲data係點運作 做一兩個end to end project再轉
唔會。
Cloud engineer其實係做infra as coding，
DA同infra as coding一啲關係都無，最接近都係DE。
因此先話 唔好做DA/DS
Cloud engineer其實係做infra as coding，
DA同infra as coding一啲關係都無，最接近都係DE。
因此先話 唔好做DA/DS
Non cs grad睇嚟只能兜遠路