HTW Project Management & Data Science就讀經驗與找實習分享
學經歷簡介: 大學時念工業管理輔系應用外文系,大四時到法國交換一年.大學畢業後在台灣做電子業業務
德國科系:HTW – Master Project Management And Data Science
什麼樣的機緣來到德國求學
在法國交換結束回台灣後,一直希望能有機會可以回到歐洲唸書生活。原本計畫在台灣工作三年就回歐洲唸書,但在經濟壓力下將這個夢想一直在腦中壓下去。在工作八年後,覺得似乎都在相同的圈子打轉,經過一些逆境菩薩的刺激後,想說似乎是個實現心中夢想的好時機。一開始以法國為目標,但是考量就業環境後,認為以我的經歷在德國的就業機會相對法國較多,因此決定改以德國為目標。
決定去德國留學後,便開始在DAAD上找尋適合的學程。同時也申請了DAAD的個人諮詢,了解了德國大致的學制以及需要的要求。我也報名了歌德的德文課程,每週兩次德文課,雖然在同時上班的壓力下德文進步幅度沒有很理想,但是在來德國生活後發現仍然有點幫助,不至於完全無助,最重要的是同時念德文的同學們大多都有去德國念書的計畫,也因此認識了一兩位同時期申請的同學來一起討論,對於學校申請、簽證準備還有德國這邊找房都很有幫助.
為什麼選擇現在這個學系
和DAAD諮詢時,發現在德國念碩士地點很重要,因為地點也跟後續工作有所關聯。因為一直都在台北生活,想說必須找大城市,因此初期目標是以慕尼黑和柏林為主。原本計畫可以透過一些活動認識當地朋友,並透過networking牽線找工作,結果因為疫情,來這邊參加兩次志工後就沒有太多機會networking。電子業的就業機會在慕尼黑較多,因次一開始以慕尼黑為目標,也在申請時到目標學校參觀,可惜在申請了兩輪後因為大學修課的學分差1ECT而沒有上,因此改找尋柏林的碩士。相較於慕尼黑,柏林以新創公司為主,且英文的工作機會較多。
德國碩士申請很看重大學的課程還有成績,我是商管科系畢業,因此一開始以商學院碩士為主,不過在試著考GMAT失敗後,決定找尋不需要GMAT的科系。
因為有工作經驗當初以申請Hochschule為主。學校是以實作為導向.且來我德國之前對人工智慧,機器學習很有興趣,當初看到這個科系,不是完全偏商,有一半專案管理與一半數據科學,覺得是個很好的切入點。我利用這兩年時間學寫程式以及認識這領域相關的應用,因此申請了這科系還有同學校的Management and Engineering科系。
學系的簡介與學習心得
班級概況與課程設計
每一屆的同學們都是一半工程師一半非工程師.也因此課程著重在引導我們入門這個領域,不會就任何一個主題做非常深入的探討。有種師傅引進門,修行在個人的感覺。
碩士學程有四學期,上課三學期,第四學期寫論文。每學期都有四門課,兩門主要科系,一個數據相關一個專案管理相關.另外兩科目則就根據各自興趣在提供的項目中選擇。比較特別的是第一學期密集上了和法律相關的課程,當時覺得這和主修並無相關,但之後發現這堂課所打的基礎概念對於之後在德國生活很有幫助。
同學也都來自世界各地,我們班上只有一位德國人,其他都是來自世界各地像是墨西哥、巴西、印度、尼泊爾、泰國、土耳其、美國等等,和大家合作也是非常有趣的經驗。
在課程上的最大收穫
在參加這個課程前我有參加過人工智慧研討會,那時覺得這些技術聽起來很fancy但是完全無法深刻體會其實際操作。在課程裡因為必須完成專案,也在做專案時快速地學習相關知識並將理論直接應用,所以可以學習的很快。
目前課程到一段落我印象最深刻的也都是這些當初很痛苦的專案。大家各自上網找資料,討論並決定要怎麼使用在專案上。這邊教授滿喜歡大家寫類似小論文,引用所使用的內容以避免抄襲,這些都是對於第四學期寫論文是很好的累積。
課程的優劣勢
優勢:
- 所做所學和產業結合度高,每學期都有和業界合作的機會,最後將成果直接報告給業界人士。
- 數據科學是目前很紅的領域,雖然感覺是個紅海,但是此碩士課程畢業後可以同時申請數據或是專案管理相關工作。
- 此課程的Help Desk蠻給力的,所以在有問題時都可以找到窗口詢問,尤其在疫情時期很有幫助。
- 英文授課,沒有德文要求,寒暑假會安排密集德文課程。
劣勢:
- 很重視自主學習,比如說SQL教授只有用一堂課提過,下堂課一小時讓我們練習,但是其所教授的程度在專案上使用是完全不夠的,因此都需要自我學習以處理專案需求。這一開始對我們商管背景,沒有程式背景的同學會有些辛苦。
- 和別的課程不太相同的是,這課程每堂課的每週上課時間都不太一樣,因此雖然可以上學校其他的課程,但每週上課時間不同會有點困難。
在課堂上做的專案
主修方面每一學期都有專案,分別是數據科學和專案管理各一個專案。
主修數據科學部分,第一學期從資料庫開始,設立一個database,做幾個簡單的query後,介紹ETL流程,開始介紹統計回歸以及假說檢定等等。但教授都是簡單帶過主題,之後需要自己去做學習。第一學期我們拿到了一間公司的銷售資料,第一次我無法用Excel將資料打開看內容。為了處理資料大家開始摸索MySQL與R語言,並在資料處理後輸入到Tableau做視覺化呈現。之後第二學期開始學機器學習,第三學期做深度學習專案。
主修專案管理的課程部分,要將專案管理所學到的工具實際用來評估以及計算所需時間,例如排程、成本估算並學習在軟體開發領域很常使用到的Scrum與Agile。這些都在專案上實際操作,第三學期將專案管理的工具運用在數據科學相關的專案上。
如何在疫情下找到現在的實習機會?
找實習的過程
若要總結找實習過程,可說是跌跌撞撞。
一開始透過之前的人脈找到德國這邊的工作機會,合約收到寄回去時德國就第一次因為疫情lockdown(3月時)所以沒有回音。因為這次經驗覺得畢竟在台灣工作了一段時間,應該不會太難找,且想說先自學業界比較受歡迎的Python之後再來找工作,因此拖到十月才開始投遞履歷。
但沒想到反應非常的差。那時每天看工作機會,每週投大概4-5封。我想應該會有點機會,有了兩三個面試機會後發現儘管是實習,在數據科學領域,雇主還是希望是資工或是數學統計背景的同學。那時甚至有個實習面試的人資希望我能改申請他們公司業務的實習(苦笑)。
在疫情影響下職缺真的少很多,每個機會都變得無比珍貴。試想若只有10個工作機會但是都沒有針對性的海投,就等於浪費了這10個機會。也因此,在不斷收到拒絕信後,開始研究德國找實習的技巧,這時好德的文章就很有幫助。我將原本美式的履歷大幅做更改,改成兩頁,並更換了大頭照成專業照,將排版改得更容易閱讀,並針對每個職缺都更改履歷。在檔案名稱內放入工作ID、工作職稱內容以及姓名,這些小細節大幅提高了我的面試機率。
另外由於我大多是透過LinkedIn找工作,申請時Hiring Manager會看你的Profile且看你和她是否有共同好友。也聽說連結超過500的才會讓HR有興趣,因此有特意增加LinkedIn好友數量。
求職心得小結
- 真的至少要留4-5個月的時間找工作,尤其是大公司,其流程跑得比較久,因此預留點時間會少很多心理壓力。
- 若可以考個德文檢定真的會增加一倍的工作機會。畢竟英文的工作還是比德文工作機會少,雖然是在柏林,但其服務客戶可能還是以德國為主,因此若可以的話,有德文檢定會幫助很大。
- 若以Automotive產業為目標的話德文就很重要。我有過一次面試經驗,儘管職缺是以英文書寫,但是面試時還是被要求講一些德文。
- 不論是數據科學或是專案管理都很講求實作性,面試時都會被詢問專案相關的問題。建議在面試前找朋友練習,組織好相關回答,才不會在面試時措手不及。
- 總共大概有10個左右的面試,我覺得每次面試都是很好的學習經驗,將面試的問題記錄下來並回想哪些部分可以回答得更好,這些都會幫助之後的面試。
未來展望與給未來學生在求學與求職上的建議
求學方面
遠距上課非常考驗自己的自制力。專案是個很好的學習方式,儘管聽起來很難也要努力嘗試看看。在學校裡犯錯大家都會原諒你,利用學生時期學習專業以及領導專案的能力,這些都可以成為面試時行為問題(behavioral questions)很好的題材。
求職方面
德文德文德文!期許自己在這一年可以將德文檢定考到手。德文真的是很多好工作的road block!
- 在疫情衝擊下,機會相對少很多,把握每一個機會,客製化製作履歷和motivation letter真的回覆率會高很多
- 再來就是心態,一開始一直收到拒絕信真的很挫折,但不要氣餒繼續申請!
- 大公司小公司都要有比例的分開投。
- 看職缺需求若有60%符合就可以投了。
好德給你的幫助
德國念書的資訊相對於英美較少,在找尋德國相關資訊時,好德的文章提供很多資訊做參考,讓我不至於那麼茫然。我一開始先向DAAD尋求資訊,不過其提供的比較是大方向,有點發散。好德的文章比較narrow down可以找到對德國求學與之後就業的更第一手資訊,是個很有幫助的網站。
除此之外在因緣際會下認識了好德顧問並做了在德國就業的相關諮詢。顧問很熱心地提供他的見解,讓我對之後要去實習的公司更有了解,並對實習以後的發展機會也更了解。好德顧問對德國的就業市場非常清楚,聽了分析之後對於後續在德國就業發展能更有組織的想法與規劃。
對於在台灣唸德文系的同學,好德有一系列輔導這些同學申請上德國商管學校的經驗,覺得比起自己申請會更有效率地知道德國學校相關訊息,這尤其對於邊上班邊申請的同學很有幫助。