感恩節感謝 & 一些學習課程推薦
今天是美國的感恩節， 首先要謝謝各位讀者你們的支持，一開始的分享主要是我的轉職及找工作經驗， 後來逐漸擴展到我的矽谷的所見所聞、矽谷人物專訪、以及我的學習成長的筆記。 從 2012 年開始寫部落格， 2017 年開始分享 Facebook page， 也是累積了許多經驗， 文筆說不上變的很好， 但至少越來越熟練把一個靈感大目標從我的思緒整理、輸出成一篇文章分享出來， 這個過程也認識了許多有趣及厲害的人， 訪問了一些我覺得很酷很強的人，召集了許多熱心的朋友一起做了 “歹晚郎內推互助網絡” 幫助更多人在艱難的時期找工作，我個人也覺得在這個過程中有所提升。 如果你有考慮寫作分享， 或是任何創作， 希望我之前的文章“為什麼我建議你開始寫文章、或是任何形式的內容創作” 也能讓你一起加入開始練習寫作/創作/輸出的行列。
我不時會收到讀者詢問如何到美國科技公司工作，或是如何轉職成軟體工程師、如何學習程式等等的問題。 到美國工作問題我之前的文章: “如何到美國科技公司工作？” 已經把非美國人可以到美國工作的模式列出， 轉職軟體工程師及學習程式很多時候是一起的問題， 很多讀者有興趣轉職，但完全不知道軟體工程師在做什麼， 以及應該如何上手學習。 我給過不少次建議， 今天決定用這個機會公開的分享之前回答讀者的方式。
如果完全沒有學習過程式， 可以先玩玩這個 MIT Media Lab 研發的 Scratch ， Scratch 可以讓你用拖拉的方式把一些程式的邏輯組合起來， 在還不熟悉電腦運作的時候， 可以很直觀的在遊戲中累積你對程式的理解。
如果玩一下 Scratch 後還有興趣， 我推薦可以上哈佛大學的 CS50 (Computer Science 50: Introduction to Computer Science) (https://bit.ly/3fDcBFG)。 這門課是近年來哈佛大學熱門課程排行榜上的常勝軍，教授 David Malan 是個很好的老師， CS50 把電腦科學的基礎用許多生動及詳細的方式傳授出來，上完這門課後對許多電腦科學領域會有好的基本認識，對課程中所用到的不同程式語言也會有個基本的了解。
當然 CS50 畢竟是大學的課程， 有一週一週制式的格式， 作業也是大學的方式， 我近年來蠻喜歡 Udemy 上的課程， 因為每個領域都有很棒的老師， 課程也更彈性及多元， 作業及測驗也比較靈活。 如果你還沒有學習任何程式的經驗， 可以嘗試從學習 Python 或 Javascript 入門， 因為這 2 們語言的特性， 對初學者上手比較容易。 此外 Javascript 是網頁主要使用的程式語言， 而 Python 在資料處理及機器學習都是首選語言， 所以這 2 個語言學習之後未來都有許多應用及職缺的可能。
如果你有興趣學 Python ，可以先學習這個有 115 萬學生上過的課程: 2020 Complete Python Bootcamp From Zero to Hero in Python (https://bit.ly/2KJDfS6)， 了解 Python 語言的基礎及跟著課程建立自己的 app 及遊戲。
Javascript 的話可以看這個有 37 萬學生參與的課程: The Complete JavaScript Course 2020: From Zero to Expert! (https://bit.ly/3fFPcU8) 學習 Javascript 基礎及嘗試建立網頁 app。
如果對資料科學有興趣的， 可以和 34 萬人一起學習 The Data Science Course 2020: Complete Data Science Bootcamp (https://bit.ly/3fD315M)， 了解資料科學中數學、統計、 機器學習及各種有關的知識， 因為也會用到 Python，所以也可以增加自己 Python 語言的技能。
如果你對分析資料有興趣， 這個有 32 萬名學生上過的資料課程 The Complete SQL Bootcamp 2020: Go from Zero to Hero (https://bit.ly/33nXQlj)， 可以學習如何用 SQL 來查找資料庫， 並分析資料。
因為機器學習的火紅， 近年機器學習的課程也是無敵多， Machine Learning A-Z: Hands-On Python & R In Data Science (https://bit.ly/3fGB6lj) 累積有 72 萬學生學習及好評， 可以讓你了解機器學習在做什麼。
而我親愛的老婆也分享過她喜歡的課程， 以下都是她上過且去蕪存菁強力推薦的課程 (也可以參考她的推薦文章)， 她靠著許多線上課程， 沒有再讀一個大學、研究所學位或是參加 bootcamp ， 也成功轉職為軟體工程師， 這些課程我也有上過一些， 覺得這個老師 Andrei Neagoie 的教法也是蠻不錯的， 他的課程都很注重實作， 講解也很清楚， :
The Complete Web Developer in 2020: Zero to Mastery (https://bit.ly/3fDcwSq)
Master the Coding Interview: Data Structures + Algorithms (https://bit.ly/3fD7q8V)
The Complete Junior to Senior Web Developer Roadmap (2020) (https://bit.ly/39jeK8s)
Complete Python Developer in 2020: Zero to Mastery (https://bit.ly/37ARPS4) （這篇是她上這門課的詳細心得）
Complete Machine Learning and Data Science: Zero to Mastery (https://bit.ly/2WDBk57) (機器學習及資料科學)
許多 Udemy 的課程都是有 30 天 Money back guarantee ， 代表如果你上一下子，覺得老師教的不好， 內容不喜歡， 都是可以要求退費的。 Black Friday 如果你還沒決定要買什麼， 買課程充實自我會是個不錯的決定！歐， 對了， 如果你剛好在美國，要買 Udemy 課程， 可以搭配使用 cash back 網站， 像 Rakuten 最近 Udemy 有 10% 的 cash back， 如果你還沒有用過， 可以使用我的推薦連結註冊， 還可以得到 $40 的註冊獎勵呢 (http://bit.ly/2SeLuXL)！有一些 American Express 信用卡還有 Udemy 買 $20 退 $5 的 offer ， 也記得下訂前查看一下！
以上許多課程， 就算不是軟體工程師的初學者也可以得到許多新科技及方法， 我在 Udemy 買了許多課程， 也時常利用時間學習我感興趣的領域。 最後再次感謝大家一直以來的支持， 祝福大家都有個充實、健康、平安的感恩節， 2020 年最後自我學習提升， 為未來做更好的準備！
部落格原文及相關連結：
https://brianhsublog.blogspot.com/2020/11/ThanksgivingAndCourseList.html
轉職軟體工程師 在 Fw: [心得] 無經驗轉職軟體工程師全攻略- 看板Soft_Job 的八卦
※ [本文轉錄自 Salary 看板 #1SNPSGBY ]
作者: aquarianboy (高 見龍) 看板: Salary
標題: [心得] 無經驗轉職軟體工程師全攻略
時間: Fri Feb 8 22:49:38 2019
原文的標題是「轉職軟體工程師，你必須經歷的三個階段」
但想想太溫和了，還是來個殺人標題好了（笑）
網誌好讀版：https://ubin.io/v8GC9V
提醒1：因為年紀大所以故事文長，不想聽故事可以直接 end 看結論。
提醒2：本文是我個人從業以來的心得，可能有偏見或是帶有業配成份，請自行參酌。
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本文開始：
「我不是本科生，適合寫程式嗎？」這樣的討論，是每個轉職工程師的人心中，一定
曾冒出來的問題。
其實像這樣非黑即白、非敵即友、非 true 即 false 的二分法命題很容易討論，也
很容易討戰，特別是文人相輕，自古皆然，誰也不想自己學的專業被批得一文不值，
所以只要立場不一樣很快就能戰起來。戰起來倒也不是壞事，只是到最後可能容易淪
為戰文而失焦… 啊，扯遠了。
很多學生，或是在網路上很多人會敲我，問我說「現在還適合轉職工程師嗎？會不會
太晚？我適合嗎？」坦白說，這些回應都應該要「個案回答」，但成為工程師這件事
情上，還是有一些通則。就透過過年這段時間寫了篇文章，來跟大家分享我觀察到的
通則。
從我的觀察中，無論原來的背景為何，只要通過這三個階段，就是一個「可以在求職
市場上立足的工程師」。
先分享一下我的背景：我從事資訊相關行業近 20 年，為了謀生曾經寫過 ASP、Perl、
PHP、Python、Flash(ActionScript)、Objective-C…等程式語言，最後落腳在 Ruby。
曾辦幾大型的技術研討會，也曾在國內、外的技術研討會當過講者。自己出過兩本跟
程式相關的書，有一本還賣得不錯，應該算是有資格談談這個議題（笑）。
最近寫文章很流行破題，先破個題，這三個階段分別是：
一、學習並熟悉至少一款程式語言。
二、善用開發工具解決問題，完成有用的專案。
三、多人協作，完成更大規模的專案。
記得當時年紀小
記得我高中時候，有一門叫「工藝課」的課，因為是普通高中，所以這種對升學沒直
接幫助的課常會被移去做別的事，但我真正開始接觸電腦程式正是這個工藝課。
那是個還有大、小片軟碟機、家裡電腦有比較大容量的硬碟就可以在同學之間秋好一
陣子的時代。當時學校教的是 QBASIC，但我完全不知道這到底要幹嘛，也不知道敲打
那些指令有什麼用途，所以只好巴著當時班上幾位比較厲害的同學跟他們拷貝作業，
改幾個字之後交差了事（那時候不要說什麼 Stack Overflow 可以抄了，連 Google
都還沒出生咧）。因此，在高中的時候，班上那些會寫程式的同學對我來說就跟神一
樣的存在。講到這裡，我突然可以理解現在其它人看到我開 editor 在寫程式的感覺
了。
附帶一提，那時候覺得可以用貼紙把磁碟片旁邊的孔貼起來就能防止資料寫入這件事
好酷！
是說，作業交了之後，就沒再碰電腦了。運氣不錯，高中畢業後，大學勉強有個醫學院
的後段班的科系可以讀。忘了什麼原因，差不多是大三還是大四開始學了 Photoshop，
後來因為這項技能，被學校電算中心找去幫忙設計海報，然後就在那邊開始學著用寫學
校的校務系統，就這樣誤打誤撞闖進程式設計的領域了，這也是我第一個寫有真正使用
者會用的系統（就是學校的老師跟學生啦）。
回到前面提到的「我不是本科生，適合寫程式嗎？」這個題目，我寫程式近二十年來，
除了自身成長之外（經驗值 & 體重），也近距離看過不少朋友從新手變成老手，我可
以跟大家說，寫程式這件事情跟是不是本科生並沒有直接的關係（其實這本身就是個假
命題？）
另外，從 2009 年開始從社群開始的社群分享，到後來的校園推廣、企業內訓及開班授
課，這十年下來，我看到不少從完全新手或是非資工、資管科系畢業，變成現在在業界
做得很好的朋友（當然也有更多失敗的例子），我有觀察這些朋友們的「成長軌跡」，
分別是這三個階段：
一、學習並熟悉至少一款程式語言。
二、善用開發工具解決問題，完成有用的專案。
三、多人協作，完成更大規模的專案。
關於軟體工程師…
在開始討論「新手成長必要的軌跡」之前，我們先聊聊「軟體工程師」吧！所謂的軟體
工程師，廣泛來說，就是在工作的時候，使用一種（多種）程式語言，撰寫電腦看得懂
的指令，叫電腦幫我們工作，這樣的角色就叫軟體工程師。
很多人對工程師有很多誤解，例如：「不從小開始學程式，長大就學不會了」，或是覺
得不是資訊相關科系畢業就沒辦法當軟體工程師。
工程師其實也有分領域，如果你的目標是進到 IC design house，若不是頂尖大學電機
資工碩博士，我想是沒什麼機會。如果你的目標是成為大數據、人工智慧方面的專家，
不具備數學、統計或演算法方面的背景知識，大概也沒什麼機會。
但如果是做出像 Dcard、活動通、Uber、honestbee…等網路服務的網站工程師，那就
算不是相關科系畢業也是很有機會的。還有一些關於成為工程師的迷思，也讓我晚一點
再跟大家說明！
---
階段一、學習並熟悉至少一款程式語言
如果你已經掌握一款程式語言，並且可以運用它來解 LeetCode easy，可以直接跳轉第
二段
成為「軟體工程師」的第一步，就是學會「一款程式語言」（不然咧～）。這句話聽起
來像幹話，但卻是很多新手入門的卡關點之一。很多人在學習程式的路上，一開始遇到
的挫折是「不知道自己該學什麼」。
不少人說，「聽說要先知道將來要做什麼，再選擇那個領域強項的程式語言」
常聽到說「如果想要做人工智慧、機器學習，你就是要選 Python，如果要做網站開發
的話，就是選…」這樣的說法。
其實，程式語言本身之間並沒有所謂的強弱，只有適不適合的差別而已。而決定「適不
適合」，是決定在每款程式語言的「生態圈」。這裡指的「生態圈」有兩個面向：
1. 用這個程式語言的人大多拿它在做些什麼事？
2. 這個程式語言週邊的套件或函式庫大多是在做哪方面的事？
以我最熟悉的 Ruby 來舉例的話，在這個圈子裡八成以上的人拿 Ruby 都是在開發網站
，而且它有許多的套件（包括框架）也都是網站開發相關的，所以用來做網站是一個很
好的選擇；Python 在資料分析、統計以及機器學習方面有許多相關的套件，所以才會聽
到「Python 適合用來做人工智慧、機器學習」這樣的說法。
對已經會寫程式的人來說，這自然不是什麼問題，但對於還不會寫程式的你來說，可能
連「類別、繼承、迴圈、變數…」基本概念都還不熟，讓你「開始開動寫程式」這件事
情的重要性，遠大於去評估該程式語言擅長什麼，挑一個讓你學習阻礙最低的程式語言
，建立「計算思維（Computational Thinking）」， 才是成為軟體工程師最聰明的第一
步，以下是我的建議：
1. 身邊朋友用什麼你就學什麼：
剛進入這廣大程式領域的新手，無助或挫折感是一定會有的，許多人會因為這樣而放棄
學習。事實上你需要的，就是當遇到問題的時候，旁邊有個人可以抓著問的人。所以如
果你的工程師朋友在用 PHP，你就學 PHP，在用 Python 你就學 Python，這樣做的好
處是，你遇任何有問題就抓著他問。新手時期遇到的問題，通常工程師朋友都能夠秒解
，這樣可大大降低學習曲線。
2. 挑一個「自己看得懂的教材」：
不要以為中文字你就看得懂，市面上有些（特別是翻譯書）是那種把你看得懂的中文字
放在一起之後變成你看不懂的句子的中文書。但無論是書還是網路上的教材，只要教材
上面教的內容你看得懂，那就跟著學。如果你英文還不錯，可以試試 CodeCademy ，這
個網站上的程式語言，我推薦 Ruby 跟 Python ， 這兩個程式語言語法簡潔、且在上
面都有免費的課程。
但如果英文不太行，也可試試我自己寫的「為你自己學 Ruby on Rails」，至少如果你
有看不懂的地方可以留言或是來信問我（咦）
3. 跟著大家一起學：
如果你跟我一樣沒朋友，你可以來跟我學 Ruby（誤）。如果你人在台北，每週二晚上
在台北車站附近都有 Ruby 社群活動，可以帶著你的程式問題來找我們，或是來看看工
程師們平常都在做些什麼，不要害羞，這邊有許多願意協助你的人。
「那要學到什麼程度？」
我的建議是，把一個程式語言的基本念完之後（知道型別、懂得建立方法、懂什麼是
if else、知道迴圈怎麼用…），可以來試看看 https://www.codewars.com/ 最低的等
級（八級）。如果玩的過關的話，就可以先不用鑽太多牛角尖，先往下一階段走，只
要你還走在工程師的路上，終究是會回來學些更基礎的東西，現在先不著急。
小結：
挑選一個喜歡的程式語言（有朋友在使用、或是有好的教材＆社群），然後把這個程式
語言練習到能夠解 https://www.codewars.com/ 最低的等級（八級），就可以開始往
下一個階段走囉！（如果不知道要學什麼，就在 Codecademy 上面學 Ruby 吧 ）
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階段二、善用開發工具解決問題，完成有用的專案
許多人對「寫程式」這件事情的誤解，工程師們並不是把靠自己把所有的程式碼寫出來
。如果要打個比方的話，軟體工程師跟機車行修車的師傅在做的事情還滿像的。修車師
傅了解各個零件的用途、應該裝在哪邊以及各自的優缺點，找到對的「工具」解決問題
，軟體工程師在做的事情很螱時候也是差不多這樣。
回想一下，如果你騎的機車的輪胎沒氣了，你把機車牽到機車行，師傅一開始應該是會
幫忙檢測到底是輪胎哪邊有破洞，能不能用修補的方式就處理掉，還是破損太嚴重需要
換一個新的輪胎。（應該不會是一進店裡就說要拆排氣管、拆座墊，那是黑店！）
軟體工程師們的工作，第一步也是先定義出問題（issue），再來就是決定這個問題要全
部自己做掉還是找現成套件來幫忙完成功能。
問題定義出來之後，我們通常會把這些問題記錄在某個系統，然後針對每個問題開一張
「票（ticket）」，把這張「票」指派給某位同事負責。這個「票」可以是實體的，可
能有些單位會用便利貼把它們一張一張貼在牆上：
或是有些單位會用 Trello 之類的軟體來做類似的事。不管是實體的或是虛擬的，每一
張「票」，就是一項任務。當把「票」解決之後，可以把狀態改成「已完成」或「待確
認」，當所有的任務都完成後，就等於是把功能做完了。
像這樣的流程是目前業界常見的開發流程，也就是工程師們每天在做的事情。
該做什麼專案？
問題是，如果你是個剛學完程式語言基礎的新手，要做什麼專案比較好？我有以下建議：
1. 做你自己會用的專案：
如果你是個上班族，你每天應該遇到「中午要吃什麼」、「喂，大家要訂雞排嗎」之類
的問題，你就可以自己試著動手寫個「隨機午餐推薦系統」或是「下午茶揪團系統」給
自己或是公司的同事使用。這樣的系統難度不會太高，而且在畫面的設計上一開始也不
需要太美觀，再加上你的同事可能會給你像是「你可以加上自動計算金額或付款的功能
嗎」之類的反饋，讓你不斷的加強功能的同時，也學到了「把客戶的需求轉換成系統功
能」的功力。
2. 致敬你自己也喜歡的產品：
模仿是最好的學習。如果你完全不知道該做什麼樣的專案的話，你可以直接找一個你自
己本來就很喜歡也有在用的產品，直接進行一個復刻的動作。在復刻的過程一定會一直
碰壁，不過學習技術就是這樣的，在不斷的碰壁的過程中，最後把牆給撞破，學會更厲
害、更成熟的技術。這麼做的好處，也可讓自己可以做出更貼近業界產品，而不是躲在
洞穴裡自己練功，還以為外面還在撥接的時代。
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階段三、多人協作，完成更大規模的專案
當你已經學會了一個程式語言，也用這個程式語言做了一些有人在用的作品，那你離
「合格的工程師」可能就沒有多遠的距離了。
在這個狀態，你可以再往這三個方向再做加強：
1. 多人協作：
當你一個人寫程式、且未來也只有你一個人會維護這個程式的時候，那麼，你要怎麼
放置你的檔案、怎麼樣拆解模組，那是你個人的選擇，但，一個合格的工程師，不會
是「只能一個人工作」，而是能夠與別人一起協作。這個時候你需要的就是學會版本
控制以及了解更多的模式（pattern）。
2. 了解商業需求：
在一個產品團隊當中，規劃「產品功能」不會單純只是 PM 的事情，如果放棄了這個
技能，就是把自己更往「碼農」的地方推。將自己訓練成「能夠跟產品 owner 溝通商
業目標」，並試著把「商業價值」轉為「功能」，除了讓自己可以保留彈性，若不想
要一輩子走工程師，可以轉 FAE, PM，甚至也是將來要走到技術管理職，所必備的技
能之一。
3. 專案管理：
專案管理不是 PM 專屬的技能，身為一個好的工程師，專案管理是延續上一個技能「了
解商業需求」；在了解商業需求後，如何將大功能拆解成數個小功能，並且做做工持的
估算時，考慮到維護性、彈性。
要怎麼練習？
答案很簡單，你可能也聽到不想聽了，就是「做，就對了」。挑一個自己有興趣的主題
、問身邊有沒有人有想法想做網站，如果真的什麼想法都沒有，你也可以試試我們公司
新人內部教育訓練的教材。
簡單的用一句話講完上面三點的話，就是：
把從「商業需求」來的「功能」，透過「多人協作」，在「估計好的工時」完成「程式
碼」，並思考到「維護性」以及「彈性」。
對我來說，如果你能做到以上的事情，就是一個「合格」的工程師了。
---
結論
其實寫這篇文章，是很容易有爭議的。爭議的點可能有：
1. 什麼是「合格」？
你的合格不是我的合格。對有些人來說，必須要了解某方面的知識了解到非常透徹，別
人怎麼問都問不倒，那麼，才叫做合格。也有些人覺得，先不思考未來會發生什麼事情
，只要能夠運用、只要能夠交付商業價值，就是合格。
對我來說，我心目中的「合格」是市場導向的，如果要用薪資來量化的話，大概就是「
能夠在台北找到月薪 35~40K 以上工作的工程師」，就算是一個合格的工程師。
2. 階段二完成已經可以找工作，為何還需要階段三？
其實，大部分所謂「本科生」大學畢業，不一定有經歷過「多人協作專案」這回事。你
也許會好奇不是本科生畢業都有所謂的「畢業專題」嗎？那個不是好幾個人一起做的嗎？
這個嘛…，我們也都當過大學生，你有真的參與過就會知道，其實做專題的人就是那少
數幾個人，這跟業界所謂的「多人協作」還有一段距離。
所以，該選哪一條路開始？
其實軟體工程師也分很多種類，有寫手機應用程式的，有管系統的，有負責資料庫的，
有負責演算法的。如果你是非本科入門，我建議走「前/後端工程師」，也就是俗稱的
「Web 工程師」。
最近大數據、人工智慧當道，新聞媒體、報章雜誌們爭先報導有多火紅、職缺數量多少
、薪水多高…，這些都是事實，但，他們都只缺「有經驗的人」。尤其以人工智慧、機
器學習來說，這個領域特別不缺新手，而且這個背後所需的技術門檻相對的高。以目前
大部分的網路公司來看，Web 以及 App 方面工程師所需要的數量遠多於人工智慧工程
師，在數量稀少、競爭高的情況下，非本科入行或沒有底子的人很難直接跨到人工智慧
的領域。
相對的，Web 工程師的需求量每年都非常的穩定，且從最新手入門 35~40K 的職缺、到
在台灣年薪 200 萬以上的工作都有。
「網站不就是用 dreamweaver 拉一拉、點一點就能做出來的東西嗎？」那是遠古時代的
事情，現在你常使用的網站，例如：Gmail、Facebook、Instagram 這些網站，都是軟體
工程師撰寫出來的「軟體」， 跟以前所謂的「Dreamweaver 拉一拉」就能出來的網站，
差距大概就是狗跟熱狗的差距。
選擇 Web 工程師除了職缺多以及相對的容易入門外，「國際移動能力」也是個很大的優
點。「國際移動能力」的意思是指這個技能，無論是在台灣、日本還是美國，基本上只
要是開發網站，雖然每間公司用的技能也許不太一樣，但的共通性是很高的。
舉個極端一點的例子，以一個行銷或是業務人員來說，通常要真正創造產值、大概要一
個月以上，甚至半年。但對一個 Web 工程師來說，上班的第一天就有產出並不是天方夜
譚。正常來說，新人到部後一到兩個禮拜熟悉公司的環境與流程，一個月內對公司專案
有貢獻是很正常的。因此，當這職業有這項特色後，就容易聘請「語言不精通，但技術
很好的外國人」，這也是為什麼許多寫 Web 的人，非常容易出國工作的原因。
寫了這麼多，最後簡單的幾點結論：
1. 對於新手來說，不要花太多時間在「評估該學什麼比較好」上面，直接動手寫看看。
2. 試著找個專案來練習，只有實際進行專案開發，才會知道會在哪邊撞到牆。
3. 參與社群，看看其它業界的朋友都在做些什麼事。
4. 對新手來說，Web 工程師可能會是個最容易上手、風險相對較低的選擇。
共勉之！
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https://kaochenlong.com/
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.35.119.107
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Salary/M.1549637392.A.2E2.html
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※ 轉錄者: RiverSki (220.141.55.66), 02/09/2019 15:54:02
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