- 無工作經驗21-25歲
是繼續攻讀碩士呢？還是選擇備戰轉職？
各位前輩好。
本人大學讀應用物理系，大學剛畢業不久，目前還沒有任何實習經驗。
因為大學做專題時接觸到機器學習，所以對這方面有些興趣，想要從事與軟體相關的工作，目前有再考慮想要從事數據分析師、軟體工程師。
【問題】
1. 如果我未來想要進大公司上班的話，那麼各位前輩是推薦我先找一份薪水不是那麼高的相關工作，再慢慢轉職？還是直接攻讀研究所？
2. 如果是推薦我先找一份工作的話，那麼我勢必需要去讀軟體相關的課程，那麼各位前輩是建議學習、轉職時間抓多久？
就看自己是否有經濟壓力，沒有的話建議先去念碩士再來工作。
如果有經濟壓力就建議先工作，行有餘力有機會再找在職進修機會。
物理背景研究所也可以念電子電機，機械，自控，光電，資工，，，等都有看過。
自從所有專科升級成科大後，現在大學生大約只是以前的專科生，如果要進像工研院，科學園區裡面的上市大公司，工程師或管理師的職位基本沒有碩士連談的機會都沒有，尤其百萬年薪起跳公司的工程師不僅要碩士還要挑學校。大學畢業大多只是所謂助理工程師或副工程師，底薪大約就三萬多開始靠加班輪班慢慢堆上去，做比較低階的事能翻身機會不高，想晉升論資排輩前面名校甚至國外回來的碩博士滿滿都是一大堆。
我所待過的上市公司都是看學歷不是看證照，太多證照花錢買就有不如學位有用。可以學的東西太多如果都沒上班很難學到公司會用到的，新人只是有基礎學校背景大公司進來後會繼續再訓練所謂on job training，有的放到原廠去上課，真正核心知識外面是學不到，真有需要花錢到外面上的公司會付錢。
祝 心想事成!
1 你的問題是考慮直接攻讀碩士，還是先進入職場並透過學習轉職到軟體相關工作，例如數據分析師或軟體工程師。
2 若想進大公司，碩士非必要，但若學經歷一般，碩士學位能提升競爭力。
3 直接攻讀碩士的優勢：可深入學習機器學習、數據分析，累積專業知識，未來起薪較高。
4 先就業的優勢：可快速累積實務經驗，提早進入業界，避免學歷過高卻缺乏實戰能力。
5 若家庭經濟允許且有長遠規劃，攻讀碩士是個不錯的選擇，但需確認研究內容與目標職位相關。
6 若短期內想進入業界，建議先找一份相關工作，累積經驗，再透過進修提升技能。
7 學習與轉職時間：若全職學習，3-6 個月可掌握基礎；若邊工作邊學習，約 1-2 年較為穩妥。
8 推薦學習內容：Python、SQL、數據分析、演算法、系統設計，搭配 Kaggle、GitHub 實作。
9 課程選擇：線上課程（Coursera、Udemy）、實體培訓班、開源專案實作，選擇適合自己的學習方式。
10 轉職策略：可先從數據分析或後端開發入門，待經驗累積後，再進一步向機器學習領域發展。
11 履歷與求職準備：需強調專題、個人專案、實作經驗，並透過 LeetCode 刷題準備技術面試。是繼續攻讀碩士呢？還是選擇備戰轉職，軟體工程師，與物理距離職遠，進研究所，研究內容與目標職位相關。
12 祝福你。
需要考量你的職涯目標、學習能力、時間成本和市場需求還有是否有經濟的需求。
📌 如果你需要自力更生 → 先求職，再視情況決定是否進修。
📌 如果您有家庭支持，能負擔 2 年不工作 → 讀碩士 + 找實習，提高未來競爭力。
📌 如果還不確定，就先嘗試自學 或 兼職的方式，找尋機會。
💡 大公司不一定需要碩士，但需要有相關的實務專業能力，如果能透過工作或自學獲得，讀碩士不一定是唯一選擇！ 🚀但相關學歷確實有加分的效果。
A需要自力更生，無家庭經濟支持（建議先求職）
✅ 優勢
- 先工作可以賺錢維持生活，不會有學費與生活費的壓力。
- 累積產業的相關經驗，未來轉職更有競爭力。
- 可以邊工作邊學習，未來若真的需要學位，可在職進修或有些公司也有員工福利可以補助學費。
❌ 風險
- 轉職初期薪水可能不高，生活壓力較大。
- 自學 + 工作需要較強的時間管理能力，會較辛苦。
可以
1. 先找一份與數據分析或軟體開發相關的工作（薪水不高就當作累積經驗），確保經濟穩定。
2. 利用時間自學可考慮線上課程，提高轉職機會。
3. 工作 1-2 年後，若有需求再考慮讀碩士（可選擇在職專班或遠距碩士）。
B有家庭經濟支持，短期內無需負擔生活費（可考慮讀碩士）
✅ 優勢
- 無經濟壓力，可以 全心投入學習，專攻機器學習或軟體工程領域，提升競爭力。
- 校系可提供的學術資源、人脈、實習機會，可能有助於未來進大公司。
- 好的學歷也許未來薪資成長潛力更大。
❌ 風險
-是否短時間能考得上心儀的校系。
- 研究所畢業後，薪水不一定比直接工作高很多，需考量CP值與投入的時間成本。
- 若沒有實習或相關經驗，未來仍然會面臨畢業即失業的問題，需提前規劃。
