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心理系的資料科學轉職之路 — 幾乎 0 成本
這篇是關於我在 2019 二月到八月這段時間自學 Python，然後在花旗銀行決策部門拿到資料分析師的紀錄。
因為一直都往自己夢想的工作走，所以沒有特別意識到轉職成功這件事，現在剛好有點時間，決定來記錄一下這段經歷。
這篇適合的應該是對 Data Science 有興趣但還不想花很多錢自學的人（不管是因為全職自學沒收入或是有其他的考量），希望能給這樣的人一點方向。
日後可能會打的主題還有
- 美商大公司和台灣 FinTech 新創的比較及工作心得
- 決策科學和資料科學的差別
- 分析和產品設計相關的工作心得
先簡單的自我背景介紹：
我在台灣大學念生物產業傳播和心理系，2017 年畢業。2018 年在美國 Stony Brook University 拿到心理碩士。研究興趣是選擇與決策、行為經濟學和策略分析這個領域。現在在一間金融科技新創公司擔任 Data Scientist，目前工作主要是決策分析和財務風險建模，最近也開始涉足一點產品設計。
2018 年畢業之後本來想繼續念博班，所以在台灣找了一位做決策心理學很強的大大教授在他底下當研究助理。
大學跟碩士期間主要用的統計軟體是 R, SAS 跟 SPSS，畢業時 Python 已經很潮了，在研究助理期間就自己想辦法在讓自己多碰一點 Python：用 Python 設計心理實驗，用 Python 做一些簡單的分析。
後來不走學術的原因不外乎就是覺得個性不合，學術圈比較穩定，而做研究是很嚴謹的事情，我希望能在更有挑戰，能發揮更多想像力的地方工作。
因為目標滿明確的，所以一開始就鎖定資料科學導向的 Python，主要用的資源是 Data Camp。
前六個月都是用免費帳號…（捂臉
方法簡單來說就是創一個微軟帳號，在 benefits 那頁可以看到一個帳號可以免費用 Data Camp 兩個月，我就用這個方法創了三個帳號學了半年。
最後一兩個月覺得有點對不起 Data Camp（其實是因為有黑五優惠之類的加上工作收入應該是有了）就買了一年份的會員，一年三千應該會一直付下去吧～現在上班偶爾都還會看，很感謝這個網站啊。
這就是我唯一花錢的地方了，心懷感恩斗內的成分比較多…
所以說 0 成本自學轉職是完全可以做到的 orz
