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2024年3月29日 · 首頁 Blog. 軟體職涯. 未來職場競爭力升級，該具備的 5 種軟實力與硬實力. 發佈日期: 2021 年 1 月 29 日 作者: ALPHA Camp. 內容目錄. 免費點我下載完整數據分析案例. 如何訓練軟實力？ 最好的方法：實戰學習. 學程式如何同時建立必備5大軟實力. 變化適應力與學習力. 創造力與解決問題的能力. 團隊合作與溝通. 分析能力與運算思維. 情商（EQ） 結語. 在世界經濟論壇 WEF 的《 2020未來工作報告 》中，提到未來需要的一些關鍵軟實力和硬實力。 其中包含批判思考分析、解決問題、自我管理以及科技使用，都是多數公司認為需求在持續上升的軟實力。 求職社交網站 Linkedin 也整理的市場上需求最大的軟實力（Soft Skills），整理給大家的共通點如下：
- Data Engineer 的角色
- 面試 Data Engineer 的 4 大重點領域
- 結語
另外，從這份工作內容的描述，你會發現 Data Engineer 的守備範圍非常廣。其實在很多企業裡，數據團隊的分工可能比一般的軟體團隊更複雜。 延伸閱讀：如果目前的你還沒有完全踏入 Data 領域，但有志於此，想要更深入了解 Data 團隊的分工與角色職責，推薦你看看 ALPHA Camp 的資料工程師維元老師的文章：資料科學家、資料分析師、資料工程師，實務上如何在資料團隊分工 也因為分工不一定很清楚，很多面試官愛在面試開始時問幾個與 Data Engineer 工作內容有關的題目，來評估你對自己的工作內容，是否有正確的期待。
1. 資料素養與基礎知識
這部分可以說是一個 Data Engineer 在學習中跟工作中一定會用到的部分了。舉凡工作的內容與順序、開發流程等都包含在這個部分。是面試的必考題，也是篩選的第一關。
2. 資料處理能力
對於 Data Engineer 來說，絕對跑不了的就是硬技術的考題了！ 對於資料處理的流程是否熟悉、能不能熟練地使用資料處理的相關工具……這些都在考試範圍內，也佔了面試問題上最大部分的比例，是相當基礎的必考題。 一般的考題會用到 Python、SQL 與 ETL tools。除了 Python 以外，也有許多業界人士使用 R，但目前與未來的趨勢上仍以使用 Python 的人佔多數。 這是從「剛上完課、具備知識的工具人」成為「能思考與實際運用資料處理的專業人士」最關鍵的一步喔！
3. 資料分析能力
進展到這裡，面試官們對你基礎的能力跟應對進退方面已經大概有底了，通常會決定成敗關鍵的大概就在第三步。 也許有人會問，資料分析跟建模，不是 Data Analyst 的工作嗎？事實上，大多數的企業，不一定會把內部的 Data team 各角色分割得很細，有可能這個 Data Engineer 的職位，會接觸到一部分的分析，以跟其他的團隊成員進行更密切的協作。甚至，這個就是面試官期望的加分能力！ 你想想，若你能更同理後續資料被使用/被分析的場景，甚至能做一些初步/前期的分析，讓後續使用資料的團隊（如資料分析師）能更有效率地完成任務，具備這樣條件的你，就能立刻跟其他的應徵者拉出區別。 而在這個階段的工作內容，是需要 Data engineer 在取得資料後，做大量的整理與清洗、將資料視覺化呈現；也會運用許多統計的概念，進行資料的分析跟建模。 因此，應徵者能否具備高效率的工作品質，是面試官判斷的準則。 也因為各家公司的產品需求不同，各角色的職掌也不相同。這時候，請回到第一步，好好閱讀應徵職位的 JD。 在這個區塊，請把握三大技術，進行加強： 1. 資料探索與視覺化 Data explo...
在看完面試官重點提問整理跟 40 題常見面試題後，你對於接下來的學習路徑跟準備方向，有沒有更清晰了呢？ 最後要說的是，永遠沒有 100% 把握的面試，但你可以有 100% 的準備。面試官可以從你回答的態度、思考的邏輯看出你對這次面試的信心。 最後再來一個超重要的 hint：若發現題目不清楚，千萬記得提問。 有些面試官會給出輕巧的情境描述，希望你陳述你思考的邏輯，同時也是在測試，若應徵者發現問題，是否會主動提問與溝通？因為在實際工作中，能主動問問題，是一個員工的重要能力！ 因此，若你發現有些問題的內容尚不清楚，例如對方這麼做的目的為何？使用哪個資料庫？還是有什麼資料我可以取得的？—— 要記得先提問，再回答問題。 這不僅顯示你具有縝密的專案思維，也顯示對做這件事情的先後順序與工具邏輯相當清晰，可...
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2022年12月17日 · 人物專訪. 高效自我成長3大訣竅，23歲就3度創業的人生進化攻略. 發佈日期: 2019 年 8 月 13 日 作者: AC 編輯群. 內容目錄. 高速成長秘訣一：把自己放在充滿成長機會的環境. 當機會比時間還多 時間管理很重要. 高速成長秘訣二：主動出擊 挖掘潛在機會. 不只是聽演講 更要積極與講者互動. 鼓起勇氣寄信 透過對談開啟新機會. 高速成長秘訣三：學習效率大於投入時間. 正統學歷是否值得犧牲時間爭取？ 文組生如何找到自己的優勢？ 如何找到一輩子喜歡的工作？ 結語：年輕就是本錢 多嘗試、有機會勇敢去闖. 你曾對未來感到焦慮嗎？ 許多人學程式、轉職工程師，目的是想培養應對未來的能力。
ALPHA Camp 這次特別訪問到 Yahoo 亞太區行動產品開發暨設計中心資深經理夏俊（Joe Hsia ），大方分享他多年來面試無數設計師們的經驗，希望可以提供現在正在求職或考慮轉職的設計人才一些具體的建議，增加自己脫穎而出的機會。
各位朋友，我們又見面了！還記得上次跟大家介紹過的文案內容與形式、屬性嗎？今天，我要接著跟各位談談有關資源的盤點，以及如何置入行動召喚（Call to Action）！ 全球知名的廣告人李奧．貝納（Leo Burnett）曾說過，「做生意的唯一目的，就在服務人群；而廣告的唯一目的，則是對人們解釋這項 ...
2024年3月29日 · 發佈日期: 2022 年 4 月 19 日 作者: ALPHA Camp. 內容目錄. 自己：找到擅長的優勢，用成長思維前進. 職能：找到喜歡的角色，培養技能與軟實力. 免費點我下載完整數據分析案例. 產業：找到認同的價值，去解決問題，貢獻價值. 職涯規劃的步驟. 面試被問到未來職涯規劃該如何回答. 1. 展現你的熱情和動力. 2. 具體的短期和長期目標. 3. 展示學習和適應的能力. 4. 與公司目標的契合度. 5. 彈性和開放性. 不同年紀的職涯規劃考量點. 20多歲：探索和基礎建設. 30多歲：專業鞏固和職業成長. 40多歲：高峰和轉型. 職涯規劃 Q&A. 公司都要找即戰力，但有全職工作如何能培養轉職實戰經驗？ 30 歲轉職可行嗎？ 該怎麼做？ 該持續跳槽？ 還是在一家公司待很久？
2024年3月29日 · 資料科學. 資料分析 5 步驟，成為數據分析師 Data Analyst 的 Top 3 技能. 發佈日期: 2021 年 9 月 25 日 作者: ALPHA Camp. 內容目錄. 什麼是資料分析（Data Analysis）? 資料分析 5 步驟. 1. 定義與拆解問題. 免費點我下載完整數據分析案例. 2. 探索資料. 3. 分析數據. 4. 驗證假設. 5. 溝通決策. 如何成為數據分析師：必備的 3 個技能. 資料分析會遇到的挑戰與解方. 資料分析的常用工具. 數據分析師和資料科學家的差別. 結語. 什麼是資料分析（Data Analysis）? 資料分析是一種過程，透過搜集、清理、處理和解釋大量的資料，以找出有用的信息、提出結論或支援決策的過程。
