匿名2022/8/2

未填公司未填職務31-35歲

科技業PM職涯發展請益,想轉分析師相關

各位前輩好
目前28歲,原有的學歷是化工相關,誤打誤撞進入了一間顧問業,很幸運可以觸摸到基礎的軟體相關知識,且也有摸到EXCEL製表,數據整理等。

深知自身不足後,今年初參訓新尖兵課程學習程式相關知識,但想也知道作品,學經歷沒滿足公司需求是不太能當工程師的,目前更幸運進入一家專職的軟體公司擔任PM,能負責專案從0到完整的一面。

但,由於是半路出家,能理解程式運作,但一些雲端、演算法等等其實並不扎實,工作上有些吃力,晚上正在補齊Python、SQL相關運用作品,而且本人其實有點想再往技術職如商業分析、資料分析師等等方向走。

現階段有在政大瞭解資訊科學系,且課程地圖與一般資工相比也較偏管理數據分析等方向。

1.準備一般碩,在學中找實習延續業界經驗,也好培養Python、SQL作品。
2.考在職碩,且前幾年工作沒啥再花錢,而且考進去的門檻比較低,也可延續現在的工作繼續培養軟實力。
3.繼續晚上拚自學,默默培養作品集,30歲左右找尋初階分析師。
4.業界對非純血且年紀也到一定程度了,較不會用我這類型的人,繼續在原領域精進軟實力。
5.想太多,先顧好現在再說。

目前有這幾點方想法,先感謝願意閱覽的前輩們了。

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你好,

誰該為產品負全責?
做好產品,是產品團隊的責任,而老闆、PM 或者 tech lead 都只是在某個面向上扮演了他的角色。
相關的提問還有「工程師要不要對商業結果負責?」
在現代,軟體已經成了企業的核心競爭力之一,許多公司的產品也都是以軟體為主力,工程師的工作產出是能直接影響商業結果,客戶用得正不正確,滿意與否,其實都跟工程師產出的成果有關。
有些時候如果期待他們告訴你正確的做法與規格,而你只負責按規格產出成品。這種接單生產的工作形式,其實就是代工。代工的特性就是責任少,但相對的價值也比較低。
我們總在追求更好有價值的工作,但事實上,當我們的工作成果愈能跟公司的業務表現掛勾,或者我們愈能影響最終的成果,我們愈能把工作做好,累積到的職涯資產也會愈豐富,需要多多思考,怎麼樣做才能讓團隊與自己的努力能有好的成果。

PM 到底要不要懂技術?
這問題跟工程師要不要懂商業一樣,都是一體兩面的問題。懂的人會跟團隊有更好的溝通效果。我認為不是懂程式語言,而是了解技術的邊界與特性,這會讓你做出更符合現實的決策。
除此之外,還要多了解產品開發過程的那些關鍵知識,像是產品設計、客製化、版本發佈、技術處理等等。你會覺得這不是技術團隊懂就好了嗎?我只要跟技術團隊配合就好。
如果是這樣的話:「你如果要對產品的發佈與品質負責,這些攸關交期、品質的事項,你打算交給別人負責,自己只要接受對方的回覆就好了嗎?」
如果你運氣好,碰到很棒的技術團隊,那你會很省事,也就是,在你什麼都不懂的狀況下,碰到好的技術團隊,這算是碰到的好運,不是你的能力有多傑出。
當你不懂技術,也不了解產品開發過程,你可能要碰到 10 分的技術團隊才能把產品做好;但如果你對這兩項都略懂,你可能碰到 7 分的技術團隊就有機會合作把產品做好了。
但萬一,你什麼都不懂,碰到一個 7 分的團隊,過程可能就會痛苦不堪。

你說你要把程式語言補上,在外面很多機構都可以去自修,但程式語言系統技術不盡相同,有分底層及應用層。 而您提到資料分析師,與大數據,AI相關,其中線性代數要精通。 碩專班跟一般碩班不一樣,沒有專門的時間及長時間的實驗數據作為好的論文基礎,而專業技術都在大學時期才有學習,碩班只是把四年所學的融會貫通後,在碩二時以理論基礎加上實驗數據來佐證自身的課題研究目的。

以上是經驗談,供你參考。

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Hi
這裡提供您一些資料參考:
商業分析師: https://blog.104.com.tw/business-analysts-day/

也建議您在轉職前,可以先將PM以及資料分析的工作做基本的分析比較優缺點以及與您個人職涯的發展方向做結合,在轉職時會更有方向。

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查看1則回覆

您好,

因為您提到的是分析師,但問題內容談到的很多其實是工程師的技能。資料科學領域目前大致有三個角色,資料分析師、資料工程師、資料科學家,細節可參考以下連結,可以先研究一下你比較想從事的是哪一個,再決定學什麼跟學習的順序。

https://towardsdatascience.com/data-scientist-vs-data-analyst-vs-data-engineer-1e2514a36d41

若單純回覆您問題中關於學習與職涯發展的順序的建議
先學後端軟體開發及部署的技術,自學上網課或報名參加短期培訓班(如資策會)都可以,這步是拿到進軟體工程領域的門票。如果是上網課最好找有發證書的。找一個「真的」軟體工程師的工作,現在軟體工程很缺人,不少公司願意用新人。需要找一個真的軟體工程師的工作是因為很多東西需要實作經驗累積,自己在家練見樹不見林,成長太慢。如果自學能力好就找小公司,自學能力差就找大公司。通常大公司找人會用線上考試的軟體如 Codility,可以做一些考古題增加錄取機率。累積一定經驗後若已經知道自己缺什麼,再去報在職專班。資料工程跟軟體工程有一些差距,但若有軟體開發的基礎,後續再補強統計跟機器學習的技術即可。
參考,祝順利。

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您好,
關於PM 轉數據分析師的幾個「分析」供參考:

?1. 從工作的性質來看。
分析師屬於「工程職」,運用套裝軟體達到分析目標;而軟體PM則屬科技「管理職」,運用管理手法達到專案的目標。

?2. 從進修取得知識的方式來看。
由於自習的方式很難取得職缺單位的認可,而一般碩士班要全職,少了工作經驗,建議修「<u>在職專班</u>」,可取得碩士學位,同時也有職場的歷練,不失為較佳的方式。

?3. 從職涯發展的方向來看。
所謂血統,就是「學以致用」,以理論基礎加上工作經驗,而且持續累積,將來就變成專長,甚至是專家。

<u>總之,建議修科技管理或軟體相關資訊科學在職專班,讓軟體PM成為職涯發展的專業,不失為很好的選項。</u>

以上淺見供參考,加油?!

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您好:
僅依我從事專案管理工作數十年經驗與您分享如下:
一、PM應該要做好的事情專業技能的完備是硬實力,但是不可忽略了軟實力的關鍵因素,溝通、協商、邏輯、整合都是相當重要的能力。
二、您這麼年輕,邊做邊調整自己的步調是正確的,建議您要有信心,這跟血統無關,關鍵在實力的展現;對自我半信半疑,從事工作也會有些綁手綁腳、裹足不前,這並不利於主管職,特別是PM,又因組織編成專案組織型態的差異,會更難的,要對自己有信心。
三、分析師的職能與您現職工作差異蠻大的,所需技能也有不同,跨領域走出斜槓是好的,但是建議您蒐集足夠的資訊,再判斷自己是否適合?會對於未來動向的決策更有幫助。
最後,一切的機會是給準備好的人,而時間在哪裡成就就可能在哪裡,這不是絕對值,但是不花費時間就不會有一絲機會的,相信您可以的。
以上供參。祝您順利!

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