- 無工作經驗26-30歲
應數系畢業想做演算法工程師
今年即將要畢業（滿27），本來想準備公職或者當全職家教，
但最近對演員法工程師的工作內容有興趣
在猶豫要自學邊找實習，還是往上升讀應數所（我們所有開相關的課程），邊讀書、做專題、自學邊找實習？（或許有產學合作的機會？）
不知道各位有沒有什麼想法？
我以前學校有應數系，看到幾個成功案例是念資工所，後來在半導體大廠做IT/CIM。
如果未來想要進上市大公司有文憑是必須的，"自學"的成果在很難呈現與說服性。
若無急迫經濟壓力狀況可以建議就繼續往上唸，有壓力可考慮像在職專班邊工作邊念書，雖然在有些公司眼裡這兩種碩士含金量不同，但也不失一個兩全其美的方式。
溫馨提示，因為少子化問題，想做家教生源會越來越少，競爭會越來越激烈，學校都已經陸續在關門倒閉，家教會好到哪裡去? 等過幾年想轉業的時候已經錯過寶貴時機，發現離原來專業已經越來越遠轉職困難，要審慎考慮。
祝 心想事成!
有自己夢想追求是件很棒的事。
首先你需要檢視自己執行力好不好？評估的方向可不可行？如果兩個問題都是肯定，那就去做吧！一個對自己有熱情、有夢想且未來可以支撐自己所需那很棒。
但如果執行力和不知道可不可行，我建議你還是要有一份相關工作當作經濟基礎支撐自己的夢想。夢想與麵包都是很重要，許多人在追尋夢想過程花費很多年，有可能一無所獲，但回頭想重來發現自己什麼也無法嘗試、什麼也沒抓到。
簡易你朝自己夢想相關領域的小職缺工作，也可能一些基礎作業能讓你對追求的目標有更深入了解，對你也更有幫助。
你好，看到你的問題後，我能感受到你對未來規劃的認真與猶豫。27歲正是人生探索的階段，尤其是對於剛畢業、想轉換跑道的人來說，確實需要多方考量。以下是我的建議，希望能幫助你釐清方向。
首先，演算法工程師這個職位對數學基礎要求很高，這點對於應數系畢業的你來說是個優勢。不過，這個領域也需要結合程式設計能力以及實際應用經驗，因此你需要補足相關技能，例如熟悉 Python、C++、或者是 R 等常用語言，以及學習機器學習和深度學習的相關框架（如 TensorFlow、PyTorch）。
至於你提到的兩條路徑，自學邊找實習或升學讀研究所，各有其優缺點：
自學邊找實習
1. 優點：
- 能快速接觸業界，實習經驗對未來找全職工作非常重要。
- 節省學費，對於經濟壓力較大的情況來說是一個好選擇。
- 自主性強，可以按照自己的節奏學習與實踐。
2. 缺點：
- 自學需要高度的自律性，且可能因為缺乏系統化的學習而在基礎理論上有所不足。
- 找實習時可能會面臨競爭壓力，尤其是沒有相關經驗的情況下。
3. 建議：
- 如果選擇這條路，建議你先從線上課程（如 Coursera、Udemy）開始，並參加一些開源專案，累積實際作品。
- 同時可以嘗試參加一些黑客松（Hackathon）或技術競賽，這些活動不僅能提升你的技能，也能讓你結識更多業界人士，增加實習機會。
升學讀應數所
1. 優點：
- 系統化學習，能更深入地掌握演算法相關的理論與應用。
- 有機會參與實驗室的專案，甚至透過學校的資源接觸到產學合作。
- 研究所學歷對於某些企業來說是加分項。
2. 缺點：
- 時間成本較高，通常需要兩年完成學業。
- 學費與生活費可能會帶來經濟壓力。
- 若研究方向或教授的專案與業界需求不符，可能會影響未來的就業競爭力。
3. 建議：
- 如果選擇這條路，建議你在研究所期間多參與相關實習或產學合作專案，將學術理論與實務結合。
- 同時，選擇研究方向時要盡量貼近業界需求，例如深度學習、強化學習或最佳化演算法等熱門領域。
綜合建議
如果你對於數學理論有濃厚興趣且經濟條件允許，讀研究所會是一個穩健的選擇。但如果你希望更快進入職場，並願意花時間自學，那麼邊學邊找實習也是可行的路徑。
此外，無論選擇哪條路，建議你都可以先嘗試一些免費的資源來入門，例如 Google 的 Machine Learning Crash Course 或是 Kaggle 上的實戰專案。這些資源能幫助你快速了解自己的興趣與能力，同時也能作為未來求職或申請研究所的加分項。
最後，無論選擇哪條路，堅持下去才是關鍵。演算法工程師是一個需要持續學習的職位，保持熱情與動力才能走得更遠。
以上的回應內容是我運用生成式AI獲取資訊並協助撰寫的，最後結合了我的個人經驗和見解進行了調整。希望這些建議能對你有所幫助，祝你未來一切順利！
