這次參加鐵人賽，得力於很多社群與人們的幫助；若沒有這些社群與人們相伴，我想我沒有辦法堅持到現在，也沒有辦法持續探索資料視覺化的美好。
關於這幾年幫助我的社群和組織，亦或是線上課程，羅列如下:

1. TWDS, 台灣資料科學協會: https://www.datascienceassoc.org/
   今年很榮幸的錄取成為Data Analyst組的學員，受惠於協會的幫助許多。

2. 曼陀號領航計畫: https://thementorship.tw/
   我在今年成為Data Application組的水手(學員)，在每次月會中都受到老師、引水人、助教、志工、航海士、水手們的幫助，支持著我往資料科學領域邁進。

3. Analyst Builder:
   https://www.instagram.com/analyst_builder/?locale=zh-TW
   作為YouTuber Alex的學生已經多年，他常常很暖心的提供很多數據分析的建議，並且也有開設課程，對學習幫助很大。

4. Tableau Taiwan User Group:
   https://www.facebook.com/groups/625915781196351/?multi_permalinks=2077176512736930&notif_id=1728450757397345&notif_t=feedback_reaction_generic&ref=notif
   台灣最大的Tableau社群，每年會舉辦Meet Up，幫助使用者解決使用痛點、更加了解Tableau的功能。

5. Alvis數據人之夜: https://www.threads.net/@alvis.analyst/post/C_idTlLSBLu?hl=zh-tw
   過去我受到Alvis的文章很多的啟發，她的貼文總是讓轉職者感到安心。而今年參加了數據人之夜活動後，遇到了很多認真面對數據職涯的人，對於我的數據分析能力有很大的幫助。

6. Data Talks.Club: https://datatalks.club/
   有很完整的slack社群跟課程，對於喜歡數據分析的人來說，是很實用的社群資源。

7. 道聽圖說 VizWithTu https://www.youtube.com/channel/UCXMDFEZtPVBjkuuJyWtMfpA
   是由很認真摸索Tableau的使用者Tu所經營的，裡面有很多實用的視覺化技巧。

這兩年多來，資料科學界的求職市場與技能要求的轉變十分劇烈，曾經風靡一時的資料視覺化，似乎也被AI熱潮取代，談論的人、重視的人逐漸變少。新聞業在資料視覺化的挑戰上，也不如疫情期間熱絡了。有感於此，我希望能夠重新以這次的佛系分享來點燃一點討論，希望大家在求職與訓練技能的同時，能夠再次體會到資料視覺化的美好。而我也在這次的鐵人賽中，嘗試使用AI協作，希望大家也可以感受到AI工具協作工作的力量，讓AI成為自己工作與學習的助手，並讓AI帶領自己擁有探索興趣的可能。

這30天的挑戰說長不長、說短不短，很高興能跟大家分享一些工具使用。對於是否要繼續以資料記者為工作目標，我還不是很肯定。不過，我很喜歡這30天的挑戰，也還是很喜歡資料視覺化。未來我也會持續在我的網誌中發文，一起探索資料科學與資料視覺化的美好: https://medium.com/me/stories/public (歡迎追蹤~)

就這樣、我們之後見!

謝謝大家 : )