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學Python成功轉職軟體工程師
進入社會工作六、七年換了三、四份工作，忽然有一天發現軟體工程師才是極具發展潛力、心所嚮往的職務，完全零基礎的情況下，可能轉職成功嗎？目前任職 PCHome 的林炳丞就是透過在職進修 Python 線上課程，為自己的職涯另闢新道路。
原先在醫療科技公司擔任品保人員的林炳丞，曾做過作業員、船務報關人員，與公司工程師閒聊時，發現軟體工程師的薪資幅度非常廣，而自己所任職的品保領域，即使再做十年、二十年，月薪可能依然只有三、四萬元。他意識到自己再不改變，也許一輩子都無法突破薪資天花板。於是，2019 年成為林炳丞人生中重要的轉捩點，他決定放手一搏，從零開始學起，直到當上軟體工程師為止。
在職進修成為軟體工程師 突破薪資天花板
設下軟體工程師的轉職目標之後，林炳丞開始尋找學習資源，最後選擇達內教育的 Python 線上課程，原因在於它適用於零基礎學員、課程規畫完善，包含網頁製作、數據分析、AI 人工智慧等符合就業市場需求的課程應有盡有，並且協助就業銜接。
為了順利進修，他毅然回到自家經營的公司幫忙汽車耗材買賣，並展開為期一年的在職進修生活，周間白天工作、晚上七時到十時進行Python線上課程；而周末六、日早上也不間斷，有時甚至是全天課程。
看似完全沒有休閒娛樂的在職進修生活，林炳丞是如何堅持下去？他笑著說當初在做這個決定之前，已做好心理建設，認為自己已經沒有任何退路；而就現實面來說，十萬元學費也是一個很有用的提醒，心裡隨時有個聲音在告訴自己，絕對不能浪費這筆錢。
在職進修一年之後，林炳丞如願進入以物聯網系統概念發展智能農業的金子進科技擔任軟體工程師，負責網頁前端、後端的維護與更新，薪資較先前的品保人員提升將近三成。他分享，由於選的Python線上課程很符合職場需要的技能，加上進修過程中不斷累積實作專案，學習程式的實際應用，即使是自己第一份軟體工程師的工作，銜接還是相當順利。
一年後他發現自己更嚮往數據分析與AI的領域，今（2021）年五月順利進入 PChome 擔任大數據工程師。
他在 PChome 的工作職務，主要是優化搜尋功能，以及建立應用程式介面（Application Programming Interface, 簡稱 API）方便同事抓取數據或資料加以運用。成功轉職軟體工程師，再跳槽成為大數據工程師，讓林炳丞的薪資三級跳，與轉職前的品保人員相較，薪資幅度足足成長將近五成。
成為工程師之後，他也發現英文的重要性，不僅撰寫程式需要英文，有時跟團隊溝通也需要英文。為此，他利用一個月的時間，透過線上英文課程、每日一集美劇密集加強聽力，接下來也將持續學習英文，並報考 TOEIC 檢視自己的英文能力，希望有朝一日能進入外商公司，與外國工程師一起切磋、學習軟體工程師的技能。
透過在職進修，讓林炳丞順利轉職成為軟體工程師，更進一步往數據分析領域發展。
時刻提醒進修初衷 就能堅持下去
利用一年在職進修的時間便成功轉職、達成目標，是許多上班族的夢想，但總是心有餘而力不足。對此，林炳丞認為只要心態正確、做好心理建設，知道自己為什麼要改變？為什麼要進修？當過程中遇到阻礙、卡關，隨時提醒自己進修的初衷，就能堅持下去，這也是支持他度過一年在職進修、未曾放棄的最大動力。
進修過程其實也不是一路順遂，實作遇到困難也很常有。林炳丞分享，當他卡關了，第一步會先上網找資料，看是否有人也曾遇到相同問題、是否有解決方案，如果找不到答案，再試著詢問軟體工程師朋友，或是尋求老師跟助教協助。他認為主動找解答是在職進修過程中不可或缺的能力。
對於未來想在職進修或是也想轉職成為軟體工程師的人，林炳丞強調只要先想清楚自己為什麼要這麼做，心態對了，就能秉持這個想法走下去。其次，有效率找到正確的學習資源也很重要。
他認為現在進修的方式相當多樣，資源很多，例如資策會或補習班都有業界最新的資訊，可以省下很多自己摸索、找學習素材的時間。最重要的是選擇能夠快速銜接職場需求管道和課程，持續下去，就能無縫接軌，利用在職進修達成轉職的目標。（原文出處：English Career）
林炳丞的進修課程三大法則：
1. 做好心理建設，想清楚自己為什麼要進修，不要忘記初衷。
2. 有效率找到正確的學習資源，省去自己摸索的時間。
3. 遇到困難，要積極主動找解答，慢慢建立成就感。
About 林炳丞
出生：1989年
現職：PChome 大數據工程師
經歷：金子進科技軟體工程師、醫療科技公司品保人員
學歷：真理大學工業管理與經營資訊學系
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Python課程學習動機：想技術移民赴日工作
日文檢定 有N1 程度的林先生想前往日本工作，加上日本職場對科技人才的需求很高，所以林先生選擇以 Python 軟體工程師為衝刺進修的目標。
林先生畢業於某知名國立大學，但是他的求學之路並不是非常順遂。原本就讀私立大學的他，是透過觀看轉學考視頻自修考取國立大學的。所以達內教育的視訊教學系統搭配真人導師解題的Python 課程，比較適合林先生。
「我很習慣達內的教學系統及方式，因為我是靠著看教學視頻學會讀書的！」因此林先生選擇了達內教育的 Python 課程。
現役工程師的一波三折的轉職歷程
出社會後學新技能更困難⋯⋯只能堅持到底
出了社會後再學習一技之長，壓力肯定是比學生時代還大、痛苦指數更高。林先生建議先做好心理建設後再決定是否行動，若決定要去做，就要有背水一戰的決心！
根據林先生的說法，假如你轉職的動機只是想「嘗試」轉換跑道的話，那就請三思而再決定是否學習新技能。因為一但投下精力與時間後，唯一能做的就是堅持到底。中間一但鬆懈妥協，你之前的努力都白費了。
疫情讓赴日工作夢碎⋯⋯還好！Python課程讓我在台當工程師
在準備技術移民的過程中，層出不窮的困難讓林先生無法接招⋯⋯不過壓垮最後一根稻草的，是肆虐全球的新冠肺癌，很多相關公司都因疫情停止服務。
受到疫情衝擊，林先生只好階段性地放棄技術移民赴日，先在台灣累積科技業的工作經驗，再評估日後是否有機會。還好！在達內教育的 Python 課程所學，讓林先生順利的找到了後端工程師的工作。
現役工程師給想轉職者的建議
就業前如何複習？
我本身是 Python 課程結業的，不過真正在業界當了工程師後，也大量接觸到 PHP 與 JavaScript 等等，所以建議 Python 課程的學員在就業前可重點複習 MySQL、JavaScript、HTML、CSS，尤其是 MySQL 要重點複習及如何優化、語句執行效率等，在面試會有幫助。如果有餘力，AWS 也去了解就錦上添花了。而 NoSQL 雜度較高，若時間急迫的話，可以暫緩複習。若你是想一結業就立刻找到工作的話，建議選擇台灣職場最常用的 Java 語言。
當工程師是否能急速發財？
對許多想賺大錢的人來說，工程師並非最佳解。但是目前就先累積經驗與財富，而且職場上許多資深的工程師累積了一定的財富後，已經在計畫如何創業：有些想做飲食業、有些想開店、也有開始置產投資的⋯⋯。
別只是做白日夢！此時此地就行動、保持衝勁
重點是，人人都會編織好的願景，但付諸行動前，你還是要考慮半天的話，建議你還是先回家想清楚——因為所有的念頭都不會憑空成真的。轉職科技業這條路，是需要強烈的毅力、決心來踏出第一步的，要採取行動、不斷向前邁進，因為科技是不斷日新又新的，所以你只能快速學習、快速行動，保持內在衝勁。
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HiPlot
幾乎每位數據工程師皆處理過高維度資料（High Dimensional）。可惜人類的腦容量有限，沒辦法直接去處理這一類的資料，所以必須求助於科技來解決。
2020 年早些時候，Facebook 發布了 HiPlot函式庫，可使用平行座標和其他圖形方式來表示信息，從而協助找出高維度資料中的關聯性和模式。他們在官網中說明了其概念，基本上，HiPlot 是一種將高維度資料視覺化以及過濾的便利方法。
Scalene
隨著 Python 的函式庫生態系統變得越來越複雜，我們也寫出越來越多 C 語言延伸的代碼以及多執行緒代碼。但是，CPython 內置的效能分析器（profiler）無法完整地處理多執行緒和本機代碼。
此時你需要 Scalene：Scalene 是用於 Python 腳本的 CPU 和記憶體的效能分析器（profiler），能完整地處理多執行緒代碼並區分運行 Python 和本機代碼所花費的時間。此時你無需修改代碼，只需要在命令行中使用 Scalene 運行腳本，腳本就會自動生成報告的文字檔或 HTML，顯示代碼中每一行的 CPU 和記憶體使用情況。
▲ Scalene 是用於 Python 腳本的 CPU 和記憶體的效能分析器，能處理多執行緒代碼並區分運行 Python 和本機代碼所花費的時間
同場加映：Norfair
選出去年十大 Python 函式庫的機器學習顧問公司 Tyrolabs 自家也開發了「影像內容分析 (Video content analysis)」的 Python函式庫「Norfair」。
Norfair 是一個輕量的且可被客製化的 Python 函式庫，用於即時物件追蹤（real-time object tracking）：它可以在不同的影格當中，替每個被偵測到的物件賦予獨一無二的 ID，如此一來，你就能辨識出這些物件——縱使它們都在移動。
▲ Norfair 可以在不同的影格當中，替每個被偵測到的物件(如圖中左側)
賦予獨一無二的 ID (如圖中右側)
藉由 Norfair，工程師只需輸入幾行代碼就能賦予任何偵測器追蹤的功能——無論追蹤的物體是具有有四個參數的 bounding box（邊界框）、只有單一點的幾何中心（centroid）、還有人體姿態辨識系統的輸出（經常有多個關鍵點是大於特定閥值的）等任何物體。
此功能常被用作計算兩個追蹤物體之間的距離，用戶可依序需要定義檢測標準以及追縱的對象。
Norfair 是非常模塊化的 Python 函式庫，使用起來很靈巧：工程師僅需使用幾行代碼，即可在現有的檢測代碼庫上添加追蹤的功能。
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在機器學習項目中做研究與實驗時，常常會有很多的環境配置工作。在這些非平凡（non-trivial）的應用程式中，配置管理可能也會變得複雜。是否有結構化的方法來處理這種複雜性？
Hydra 可藉由「組合」的方式來建構配置，並從命令列或 config 設定檔中覆蓋某些特定的部分，而加快了執行速度。
為了要說明 Hydra 函式庫可簡化一些特定的任務，tryolabs 舉了他們正在試驗的模型的基本架構以及它的多種變化為例。借助 Hydra，可以定義基本配置，然後運行多個工作並對其進行變化：
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PyTorch 是一款熱門的的深度學習框架，可以簡單的方式建構複雜的 AI 模型。但是當作大量實驗的時候，很多東西都會變得複雜過頭，代碼也隨之變得龐大，此時還是容易出錯。
於是，PyTorch Lightning 就為了減少錯誤而誕生：它可以重構 PyTorch 代碼、抽出複雜重複的部分，讓工程師可以專注於核心的建構、實驗也更快更便捷地開展迭代。
▲ PyTorch Lightning 可以重構 PyTorch 代碼、抽出複雜重複的部分，讓工程師可以更專注在研究代碼上
Lighting 的原理是藉由將研究代碼從重複性強的工程代碼區分開，讓工程師可以專注在研究代碼上，思緒就會更加清晰，整體代碼也更加簡潔。
Hummingbird
並不是所有的機器學習都是深度學習。通常，你的模型是由更多傳統的演算法在Python的機器學習套件 scikit-learn（像是 Random Forest）中組成；或者你也可以選擇時下流行的 LightGBM和 與 XGBoost 的梯度提升技術 (Gradient boosting）演算法。
然而，機器學習領域一直都在進步。像是上述的 PyTorch 框架正以令人屏息的速度在進步，硬體設備也不斷優化，以更低的耗能、更快的速度完成張量計算。假如我們能將這些優勢套用到傳統的演算法中，不是很好嗎？因此 Microsoft 就發布了新的 Python 函式庫「Hummimgbird」。
Hummingbird 可以將已經訓練好的傳統機器學習模型，編譯至張量計算。這個強大的功能讓你不用設計新的模型！
截至目前為止，Hummingbird 支援轉換到 PyTorch、TorchScript、ONNX 與以及多種機器學習模型以及向量器。其實這跟上述提到的 scikit-learn（Sklearn）非常相似，讓你重複使用現有的代碼，但可將成品變成由 Hummingbird 生成的代碼
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