TL; DR 濃縮摘要
上個學期受邀至政治大學商業分析社(NCCUBAC)講授實體課程版的「SQL 的五十道練習:初學者友善的資料庫入門」,社課前社長寄來了社員的問題,有關於資料分析與 SQL 的部分,也有關於講師(我自己)的職涯部分。和資料分析與 SQL 相關的問題我已經整理在「十個學習資料分析與 SQL 常見問題」電子報文章中,有興趣的讀者可以參考;而關於我自己的職涯問題部分的討論與回答,我會整理在這份電子報中,有興趣的讀者可以繼續往下讀。
不經意的靈魂拷問
說實話我並沒有預期會收到關於自己的職涯問題,事實上也已經有很長一段時間沒有人和我討論過相關內容,就我個人而言,和朋友、學長姐或學弟妹討論職涯最熱烈的時間點約莫是落在 26 歲到 33 歲這段期間,有可能是同輩摸索、開拓「職涯(Career)」階段已經終了,進入到水到渠成、開花結果階段;也另有可能是因為有了家庭或者嗜好,而下調了職涯的順位。
商業分析社社員應該是以社科院、管理學院的大學部學生為主要組成,在找實習或者正職工作的積極度也相對高,因此在社課中提出職涯相關的問題是可預期的,但我可能沒有預期到部分問題是與「我自己」直接相關的,由於太久沒有類似的交流,因此在看到這樣問題的當下,感受到意料之外的靈魂拷問(?)過去我在職涯相關的討論上都會傾向選擇極度客觀的態度,鑑於每一個聽眾都是獨特而差異性大的個體,沒有辦法一體適用於有限數量的案例,所以我盡可能地避免形塑出某種「路徑(Path)」或者「模板(Template)」,像是我的 Hahow 好學校線上課程「如何成為資料分析師:從問題解決到行動方案」,其實就讓部分的學員感到了失望,因為這些學員冀望在課程中得到標準答案,但是在課程中得到的卻是「如何尋找」適用於自己本身的答案的一種方法論,而不是講師傳授個人的經驗,作為一個標準答案。
不過,由於政治大學商業分析社社員所提出的職涯問題是直接對應到我自己,基於個人經驗的回答就沒有必須保持極度客觀的顧慮,某種程度來說,以極度主觀的態度回答才貼切,而極度主觀的回覆其實是相對容易的,特別是在這樣非正式的場合,遣詞用字不需要過多的修飾。
關於我自己的職涯問題
問題一:想聽讀台大商研所的心路歷程、從中學習到甚麼及對職涯發展的影響!
我讀台大商研所的初衷其實不太正經,因為在大學時期非常喜歡打桌球校隊,大三開始對於參加校際比賽與全國大專盃感到無法自拔,對於團體競技十分著迷,因此很希望能多打兩年桌球校隊,這是我繼續讀台大商研所一個很關鍵的動機。另外一個原因是我大學畢業的那年是 2008 年,受到次級房貸所導致的金融海嘯影響,工作不是很好找,又加上當時的我對於兵役、就業並沒有相關規劃,能夠在學校再安逸兩年其實有點像是為自己找的緩衝舒適圈。
台大商研所是屬於就業導向型態的研究所,在裡頭可以被同學積極進取的正面心態鼓舞,推動著自己好好維護履歷、參加商業競賽以及尋找實習,而不是再花一年半的時間想方設法修涼課得高分。而商研所時期在台灣麥肯錫的研究助理實習,也為將來的職涯打造了一個競爭優勢亮點。
問題二:從儲備幹部轉職到分析相關產業的原因?金融業MA為什麼沒有繼續待呢?想請問講師在中國信託當MA的感想,以及最後為什麼會離開?謝謝~
中國信託個人金融的儲備幹部比較偏向是一個產品(或者專案)經理的快速養成路徑(Fast track),主要的工作特徵有產品設計、活動企劃以及跨部門、跨公司合作,不過我很快就發現自己對金融還有行銷的興趣遠低於同期的儲備幹部,但我同時也發現自己對於顧客關係管理(Customer Relationship Management)以及風險模型(Risk Modeling)的興趣遠高於同期的儲備幹部。
問題三:想請問講師為什麼會想當資料分析師呢?還有想知道當資料分析師的起始薪資和薪資成長幅度狀況如何!想請問講師擔任資料分析師的工作內容是偏向純數據面嗎?
延續問題二的答覆,由於察覺到了自己對於顧客關係管理(Customer Relationship Management)以及風險模型(Risk Modeling)的興趣遠高於同期的儲備幹部,當時雖然對於工作職稱或產業還沒有具體想法,但大概知道自己想要找的工作內容要包含程式、資料分析還有預測建模等,所以開始尋找轉職的機會時,大概就是專注在資料科學團隊的相關職缺。資料分析師的起始薪資和薪資成長幅度可以用人力銀行的職缺搜尋得知,以 CakeResume 為例,搜尋 Data Analyst(Junior)月薪大約是 5 萬左右;若是搜尋 Data Analyst(Mid-Senior)月薪大約是 8 萬左右。我的工作內容是偏向純數據面的,不論是在乙方擔任資料分析顧問或者是在甲方擔任資料分析師,基本上產業知識(Domain know-how)都是源於客戶端或者使用者端。
問題四:想請問工作日常和經驗分享~謝謝!
不論是在乙方擔任資料分析顧問或者是在甲方擔任資料分析師的時期,我都很幸運擁有許多空閒時間能夠進修,這對於資料科學相關工作是至關重要的,因為涉獵資訊這個日新月異的領域,像是語言、框架或者模型理論。在乙方擔任資料分析顧問的工作日常,我通常都是在客戶端工作(On site),除去與專案經理、客戶開會與討論的時間,我可以自由規劃工作與學習的時間;在甲方擔任資料分析師的工作日常,除去與使用者討論需求、與資料工程師、後端工程師討論正式環境的時間,我也可以自由規劃工作與學習的時間。
問題五:在職場上需要學到什麼程度?基本操作就能應付還是越精越好?
這要看未來對自己專業的期許以及擅長,如果未來打算走經理人路徑(Manager track),那麼技能的需求是能夠透過團隊、跨部門協調甚至廠商外包來滿足,那麼只要基本操作能應付即可;反之如果打算走專家路徑(Expert track)那麼技能的需求就是愈精愈好,但這也不代表專家就必須事事親力親為,在人才招募與廠商外包的場景,專家能夠透過技術面試以及需求訪談,發揮專精的技能。
問題六:請問講師職場上碰壁的時候是如何化解的呢?
職場上的碰壁可能包含「找工作的過程」與「工作的人與事」,「找工作的過程」會遭遇到的碰壁是難以避免的,自身能夠努力的是擴大履歷投擲的範圍、盡可能地運用人脈做推薦(Referral),以及透過不間斷地找工作、面試,暸解該如何精進自己的不足之處,把找工作過程的拒絕當作是一個個的檢查哨,每在一個檢查哨被攔下來,就把不足的裝備補齊,然後大方地邁向下一個檢查哨。
如果是「工作的人與事」會遭遇到的碰壁,可能是來自工作內容、主管、同事或下屬,假如是工作內容,可以透過代理、跨部門專案或者輪調來暸解自己「不喜歡」與「喜歡」的成分;假如是主管、同事或下屬,可以趁此機會檢視自己是否具備經理人特質,有沒有溝通協調、八面玲瓏或者人見人愛的本領,若是發現自己在人際關係的管理上不擅長或者不喜愛,那麼也許可以試著改走專家路徑。
假使情況允許,盡量為自己保留一個底限是:I’ve got nothing to lose. 我們之所以會焦慮擔心,是因為害怕失去我們目前所擁有的,如果在職場上碰壁的時候,試著想想看「如果得不到這個工作會怎麼樣?」、「如果失去這個工作會怎麼樣?」如果能夠帶著無所求的心態,那麼就可以無欲則剛來面對職場上的碰壁。
問題七:請問講師為什麼現在會想擔任講師,畢竟您以前的職位都很吸引人?
我的工作經歷有資深資料分析師(Coupang 韓領網路科技)、分析顧問(台灣賽仕電腦軟體)、儲備幹部(中國信託商業銀行)與研究助理(台灣麥肯錫),我並沒有從一開始就想從事資料科學與程式設計的教學,不過在從事這些工作的過程中,我慢慢拼湊出自己擅長的一些事情:對於資料分析有直覺、能夠盡可能地將複雜觀念講得淺顯以及可以在這些事情中找到成就感。我鼓勵讀者在客觀條件許可的前提下(多數是經濟部分,房貸、房租或者生活;少數是物理部分,好好活著),盡可能地去追求 Ikigai,Ikigai 是源自日本的一個觀念,時時刻刻衡量自己是否處在四個集合的交集:
我喜歡的。
我擅長的。
我能賴以為生的。
世界需要的。
我認為從事資料科學與程式設計教學的自己,是符合 Ikigai 的描述,這樣的工作就目前而論,符合 Ikigai 的程度遠勝過以前的任何一個職位。
讀完這七個不經意的靈魂拷問,你是否有更暸解我是誰呢?我目前最主要、最專注的教學是 Hahow 好學校資料分析系列課程,有興趣可以參考、點點會員試看課程影片!