實習：了解自己不想走的路
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默默地就在公司實習滿半年了，仔細想想自己好像學到了很多，不管是前輩的經驗分享，還是專業領域上的知識，因此就藉這文章好好梳理一下這半年做了甚麼，以及現在的迷惘。
每次上班要搭三次電梯，清兩次耳鳴，進到101上班似乎莫名其妙地完成了以前所想像的未來。
在68樓的風景遠眺林口台地、近觀北市的各種鐵皮加蓋(我甚至去查北市綠化，想說為什麼不在屋頂種植物，結果得到了樹根會從水管入侵馬桶的知識)。
視野廣的不僅是風景，還有職場。就像自己變高了，然後發現能走的路多的像迷宮，結果我就只是從地面上迷惘，換到68樓繼續迷惘而已。
不過還是能夠從中整理出一些小收穫做紀錄。
#收穫一：資料科學?
一開始到公家機關做資料科學，看到真實世界的資料多麼的髒，徹底體會到課堂上所說的「資料分析大部分時間都在做前處理」這句話。
面對上億筆的真實資料，撈資料變成我的第一個任務，面對SQL太慢所以要用JAVA寫程式匯資料，也曾經花了好幾天在做table join，結果mentor說有個工具叫tableau，然後不到五分鐘就把資料表合併好了。
那時候我真的是傻眼覺得WTF？那還不早拿出來，搞得像我還在拿斧頭砍藍寶，旁邊封頂玩家直接放範圍技清怪。
值得一提的是之後開始碰了Weka，幫你訓練模型直接顯示分析結果，心裡開始覺得，好像不用去研究演算法就可以分析，反而更重要的是統計知識吧？
所以當時放棄自己寫code，完全注重在Weka結果判讀和preprocessing。
直到後期遇到資料類型不同必須用不同演算法時才發覺之前想得太簡單了，在不了解手上工具(演算法)特性時，是沒有辦法做出最準確的分析的。
所以到這個時候心累了
「資料分析果然還是不適合我啊」
看來我又更了解自己了一點。
但在全民一起AI的年代，我是不是要被淘汰了?
但其實不用排斥這領域只是可以朝結合的方向前進，
幸好下個任務是研究DAMA，於是我又好像看到其他條路了。
#收穫二：在學校看不到的方向
DAMA是在做資料管理，我邊讀就邊在想，雖然5G、IOT之後一定是大數據時代，但企業的時間都花在前處理，說不定資料本身就不正確，那分析模型再猛也沒用。
所以應該要從最根本做起，做好資料治理才對，畢竟就算沒有做AI只是單純統計數據，還是要顧好資料品質才行吧？
因此「資料管理」變成我目前最感興趣的一環。
但很不幸的是，這方面好像還沒有所謂的國際標準，沒有太多的準則來說明怎麼樣叫做好的資料管理，似乎這領域還沒興起。
所以對於這條路我不知道從何走起，甚至不知道該把甚麼樣的職位或公司當作目標。
事實上資料科學並不是我這組的主要業務，資安才是本業，所以最近的兩個月開始被要求閱讀了ISO27001/ISO 20000/NISTIR等資安和資訊服務的國際標準。
開始知道一家公司做好資訊服務該顧慮到甚麼地方、要怎麼防堵駭客，雖然枯燥但想法上卻也開始從作業層級慢慢到策略管理面。
另外也被派去聽各種新興科技，例如區塊鏈。
我感受最明顯的改變是每次在學校聽演講變得很認真，腦中開始出現很多的問題及想法。
BTW, 當然這組也有技術面的滲透測試、弱點掃描等，只是我碰不到。然後顧問部也不只資安，還有併購、財顧、ERP等等。
#迷惘：我該繼續待下去嗎？
其實在最近在讀標準時心裡就有底了，如果真的待下去，真的就是放棄coding那塊了，這對我來說非常非常的掙扎。
因為如果我幾年後要換跑道應該就是想回技術職，但是我卻在這段期間沒有任何作品或技術，根本落入中年轉職困境。雖然我看我主管假日的時候還會跟我分享他的程式創作，但我知道我沒這麼熱愛程式。
所以開始在想繼續待下去的發展及薪資等等，那如果不待了該何去何從？
因此常問顧問們生涯發展，有人說想去國外工作所以來洗經歷；
有人說顧問給你年紀輕輕就可以接觸各種公司主管的機會，以後是別人介紹工作給你的；
有人說職場上很少是在做自己真正熱愛的事情，通常是不討厭並從中找些有趣的地方，所以不要因無趣就馬上放棄；
也有人說顧問就是只會講話之類的。
所以呢，我還是不知道該怎麼辦。
搞不好因為薪水又跑去做資料分析了。
PS. 最近主管說要把我讀的那些標準弄成自動化程式，說不定我要變成工程師了。
PPS.顧問部不只做資安，有做ERP、財顧、併購等，我也不是很清楚。
PPPS.我一直想要把資料管理或是目前讀到的東西套進我的論文裡面，但太難了，心裡一直有個念頭想說應該找個做資料管理的教授，但因為時間差所以這是必然結果，只能怪我在大學時期根本沒有碰過這些東西。
有些人在問實習和學校的差異，我想應該就是這裡了，這就是大家在說的「進入職場後才知道自己要學甚麼」。
Pppps. 其實我還寫了篇實習前的在下面
