八年前我以為拿個書卷獎=功成名就了,然後跑去念研究所,終於畢業時想說歐耶我社會人士了,結果2020我要30了還在念書,乾!小時候媽媽沒說長大那麼辛苦阿。
辭掉台灣工作跑來德國當主婦,幻想自己有天會當回Working Mom, 結果找不到工作失業了欸,只好努力唸書轉行中。
督促自己念書的方法就是,昭告天下我要做了喔!!! 沒做下去就糗。
我想轉的是Data Science,因為人家說Data Scientist是21世紀最Sexy的工作,當不了Sexy Mom還能當個Sexy Analyst吧。
阿因為這領域不太需要當地語言、薪水前景好,投資報酬率感覺OK,以後即使再搬家了也才好找工作。
我以前在做什麼的?HR,我還是很喜歡做呀,只是要為了繼續在這裡做HR,接受比較低的薪水、比較沒有挑戰性的工作、可能還得拚德文,我想算了吧,因爲...我是在”Poor, but Sexy”的柏林...小時候覺得很酷呢,現在覺得媽呀,薪水真的很低耶!
總之要轉就趕快轉,而且會coding很帥呀!
會出現的包括統計,SQL,Python,Tableau,各種MOOC資源,還有各種崩潰,再三提醒,這裡沒有實用資訊! 十篇大概才會有一篇有用!所以十天上來滑文章即可。
我的背景: 台大管院畢,但是今年當我準備GRE時,我估狗了.....
圓面積拍R平方
幹這樣的人考什麼GRE啦!
反正從零開始自學就對了。
隔壁棚是 馬克先生德國搗蛋記 那裡記錄我兒子我老公跟我幸福快樂的育兒生活呵呵
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✅ 單純貝氏分類器:說明貝氏定理、最大似然率估計(Max Likelihood Estimation, MLE)
✅ 支援向量機:說明支援向量機的原理、內核函數的原理與好處、以及支援向量機的五大參數等..
✅ 決策樹:透過介紹兩種決策樹演算法:ID3 與 CART,說明決策樹分類的背後原理
✅ 隨機森林:說明隨機森林的原理、與四大優點:能處理大量低關連的屬性、對缺失資料抗性良好、能產生「統計不偏」的訓練集、對離群值抗性較佳
✅ K 平均集群法:解釋「何謂集群演算法」外,也介紹了 K-平均法(K-Means)的原理。透過介紹 「K-Means++ 演算法」與「群內平方和(WCSS)」,教大家如何選擇適合的「初始值」與「最佳 K 值」到底是多少
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