嗨各位，我是 Chris 咖哩司！ 歡迎你加入【MODA 百萬錄取數據學院】社群，我的使命是幫助你透過「百萬數據求職漏斗」，錄取夢想數據工作並且年薪破百萬！以下是你進入社群的需知重點： ▋（一）簽到 + 發文自我介紹 ​ 在本文下方「留言簽到」，並另外「發文自我介紹」分享一下你為什麼加入本社群呢？ （p.s 這裡有自介範例） （p.p.s 被按 5 個讚，可以解鎖Level 2課程，所以記得留言簽到跟自我介紹） ​ ▋（二）遵守社群規範 ​ 1. 保持正面：在留言或互動時，請記得保持建設性與尊重。歡迎討論不同觀點。 2. 積極參與：盡量聚焦主題，並盡可能提供價值。 3. 禁止宣傳：嚴禁亂發廣告或私訊推銷。非經我同意就打廣告，直接刪文並踢出本群。 ​ ▋（三）了解社群如何運作 請確實完成「請由此開始」課程，裡面也會教你如何 領取你免費課程/資源 🎁 - ✍️ 看完本文，記得留言「簽到」代表你同意以上版規。 ⛔️ 沒有下方留言「簽到」並發「自介文」，可能當作水軍/廣告商，踢出群組唷～ p.s 如果你的學習/職涯/人生，因為這個社群達成任何成果（找到工作/升遷/變開心），請務必使用「🏆 分享小確幸」標籤發文讓我知道，我會親自回覆！ p.p.s. 可下載Skool手機APP方便日常使用： - Skool App (蘋果 iOS App Store) - Skool App (Android Google Play)

剛開始學 Python 的時候， 我以為它只是「一門程式語言」。 但做的專案越多我越發現： Python 其實是一個完整的「生態系」。 如果你是 Data Analyst： 👉 Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn 如果你做 ML / AI： 👉 Scikit-learn、TensorFlow／PyTorch、Pandas 如果你做 自動化／網路爬蟲： 👉 Selenium、BeautifulSoup、Requests 如果你做 大數據： 👉 PySpark 如果你需要 API： 👉 FastAPI Python 的強大在於， 它會隨著你的職涯一起成長。 不論你往數據領域的哪個方向走， Python 都有一個工具能陪你走下去。 不過在學習這些之前，需要有扎實的 Python 基礎來支撐！ 這邊提供一份清晰的【Python 學習路線圖】（後面有些內容其實很難！）， 讓你可以儘速開始熟悉必要知識（以及丟掉不必要的）： ▋第一階段：程式變數與基礎運算 此階段目標是理解電腦如何儲存與處理「單一」數據。 （一）變數觀念： - 賦值（Assignment）：x = 10 (在記憶體挖空間，貼上標籤) - 變數命名規範：使用 snake_case (如 user_age)，具描述性且避開程式關鍵字。 （二）基本資料型別 (Basic Types)： - int, float：數值計算、abs()、round() - str：文字處理、len()、索引/切片、字串格式（F-string） - bool：邏輯判斷的基石（True / False） （三）運算子： - 算術運算：+, -, *, /, // (整除), % (取餘數), ** (次方) - 比較運算：==, !=, >, <, >=, <= - 邏輯運算：and, or, not ▋第二階段：容器型資料結構 (Data Structures) 數據分析核心在於處理「成組」的資料，這部分是 Python 的精髓。 （一）List (串列)： - 最常用！有序 (Ordered)、可變動 (Mutable)。 - 掌握 .append(), .pop(), .sort() 與切片。 （二）Tuple (元組)： - 有序 (Ordered)、不可變動 (Immutable)。 - 用於保護資料不被誤改。 （三）Dict (字典)： - 無序 (Unordered)、可變動 (Mutable)。 - 鍵值對（Key-value pair）：數據分析中最像 JSON 或資料庫格式的結構。 - 掌握 .get(), .keys(), .values(), .items()。 （四）Set (集合)： - 無序 (Unordered)、可變動 (Mutable)。 - 去重複值的利器。 - 掌握交集 &、聯集 |。 ▋第三階段：流程控制 (Flow Control) 讓程式根據條件自動運作。 （一）條件判斷 (if-elif-else)：理解 False Values (0, None, 空字串/列表均視為假)。 （二）三元運算子：... if ... else ... (精簡程式碼)。 （三）迴圈控制 (Looping)： - for loop：最常搭配 range()、enumerate()、zip() 使用。 - while loop：用於未知次數的執行，注意無限迴圈問題。 - 流程指令：break (直接跳出)、continue (跳過本次)。 ▋第四階段：函數與架構 (Functions & Scope)將邏輯打包，提高程式的重複利用率。 （一）定義函數 (def)： - Input (Arguments) 與 Output (Return)。 - 參數類型：位置參數 (Positional) v.s. 關鍵字參數 (Keyword)。 - 進階參數：*args (多個位置參數), **kwargs (多個關鍵字參數)。 （二）變數作用域 (Scope)： - LEGB 規則：Local -> Enclosing -> Global -> Built-in。 - 理解為何函數內，改不到函數外的變數（以及什麼時候可以） ▋第五階段：數據分析師 的進階銜接 (Next Steps)

嗨大家好，新年快樂！想在開工後拿下一張轉職門票嗎？ 如果你具備實力，履歷卻石沈大海；或者空有技術，作品卻像課後作業…… 你缺的不是努力，而是缺少「內容包裝」。 剛剛好，這就是我最強的地方。 我會手把手帶你改造你的履歷和作品，讓你成為狂吸 offer 的磁鐵。 ▋如果這是你有興趣的，你可以考慮我的 1-on-1 深度諮詢服務 🎉 1. 數據作品 客製化諮詢 2. 數據履歷 客製化諮詢 ⚠️ 注意：這不是一般性的作品/履歷健檢，而是針對你的夢想職位客製化的實戰策略會議。 ▋ 為什麼你需要這項服務？ 如果你看完我的課程後，依然卡在「履歷沒過關」的最後一哩路，只有兩種可能： - 數據履歷「沒亮點」： 寫得像雜事清單，完全沒觸發 ATS 關鍵字 - 數據作品「沒深度」： 只會套模型、拉圖表，卻說不出商業價值（Business Impact） 記住：HR 和主管只看得到你的履歷和作品。Nothing else matters! ▋適合對象 1. 跨領域轉職者：沒有 data 相關專業背景，但想結合跨領域經驗、打造具個人特質的差異化作品 2. 求職卡關者：投遞多次卻無回音；工作內容很多但履歷寫起來像「雜事清單」 3. 準備面試的應屆生：缺乏業界經驗，需要重新包裝現有專案，提升作品的真實感與說服力 4. 技術型開發者：README 寫得像技術說明書，卻不知如何用「商業語言」包裝作品 ▋ 諮詢特色 這不是給幾句不痛不癢的建議，而是邏輯拆解 + 盲點突破： - 前置診斷： 提供詳細指示，針對你的「夢想、衝刺、保底」職位進行深度背調。 - 客製策略： 針對目標職位調整技術權重，保證離開諮詢時，你 100% 清楚下一步該怎麼改。 - 即戰力： 用最短的時間，把你的履歷/作品變成狂吸 Offer 的磁鐵。 別再自己盲目試錯、撞牆，結果夢想工作已經被別人拿走了。 如果你準備好趁過年突破瓶頸，真正開始像一個專業的數據分析師/資料科學家求職， 歡迎來報名我的諮詢。 ⚠️名額有限，額滿即止。 ▋報名方式 1. 詳讀預約表單的說明 2. 填寫預約時段 3. 私訊我IG（@chris.data.life）確認預約成功 👉 點擊預約：https://calendar.app.google/RMHSbagzo1LuVq8PA