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2023年3月1日 · AWS是什麼？ AWS 入門教學、費用、證照考試. 發佈日期: 2023 年 3 月 1 日 作者: AC 編輯群. 內容目錄. 什麼是Amazon Web Services（AWS）？ 什麼是雲端運算. AWS 提供哪些雲端服務. 如何使用AWS？ 1. 建立 AWS 帳戶. 2. 設置 Identity and Access Management (IAM) 3. 選擇和配置服務. 4. 部署和管理. 5. 優化和花費管理. AWS的費用是如何計算的？ AWS費用和設定的注意事項： AWS證照有哪些？ AWS 證照考試如何準備？ 有哪些學習資源. 總結. Amazon Web Services (AWS) 已經成為全球最大的雲端服務提供商。
Python基本概念. 2. 變數和資料型態. 3. 操作符和運算式. 4. 控制流程. 5. 函式. 6. 模組和套件. 7. 錯誤和異常處理. 8. 實踐練習. Python 是什麼？ 為什麼要學 Python? Python是非常受歡迎模仿自然語言的通用程式語言，因為他非常容易閱讀和理解，且擁有龐大的開發者社群提供各種函式庫、框架以及教學課程，相對容易學習上手，適合新手入門學習的程式語言。 同時Python應用範圍非常廣泛，也是市場上工作機會需求最大的程式語言之一。 Source: devjobsscanner. Python 網路爬蟲：學習地圖與策略. Python 能做什麼？ Python的應用範圍廣泛.
2024年4月3日 · 成功自學程式的 5 個訣竅. 練習、練習、再練習. 用機制獎勵自己. 在初期量先重於質. 學習如何學習. 找到值得信賴的機構 協助你程式自學啟程. 自學程式設計在軟體工程師越來越熱門的趨勢下，是近年來很多人的目標，不過半途而廢的人卻是大多數 ...
2023年3月6日 · Apache Hadoop 的入門教學. 發佈日期: 2023 年 3 月 6 日 作者: ALPHA Camp. 內容目錄. 什麼是 Hadoop？ 為什麼使用 Hadoop？ 存儲大量數據. 分散式處理. 可擴展性. 成本效益. 多種數據類型支援. 生態系統整合. Hadoop 的核心元件. 1. Hadoop Distributed File System (HDFS) 2. MapReduce. 3. YARN (Yet Another Resource Negotiator) 4. Hadoop Common. Apache Hadoop 入門教學. 1. 安裝 Apache Hadoop. 2. 啟動 Hadoop 叢集. 3. 執行你的第一個 MapReduce 工作. 4.
- Data Engineer 的角色
- 面試 Data Engineer 的 4 大重點領域
- 結語
另外，從這份工作內容的描述，你會發現 Data Engineer 的守備範圍非常廣。其實在很多企業裡，數據團隊的分工可能比一般的軟體團隊更複雜。 延伸閱讀：如果目前的你還沒有完全踏入 Data 領域，但有志於此，想要更深入了解 Data 團隊的分工與角色職責，推薦你看看 ALPHA Camp 的資料工程師維元老師的文章：資料科學家、資料分析師、資料工程師，實務上如何在資料團隊分工 也因為分工不一定很清楚，很多面試官愛在面試開始時問幾個與 Data Engineer 工作內容有關的題目，來評估你對自己的工作內容，是否有正確的期待。
1. 資料素養與基礎知識
這部分可以說是一個 Data Engineer 在學習中跟工作中一定會用到的部分了。舉凡工作的內容與順序、開發流程等都包含在這個部分。是面試的必考題，也是篩選的第一關。
2. 資料處理能力
對於 Data Engineer 來說，絕對跑不了的就是硬技術的考題了！ 對於資料處理的流程是否熟悉、能不能熟練地使用資料處理的相關工具……這些都在考試範圍內，也佔了面試問題上最大部分的比例，是相當基礎的必考題。 一般的考題會用到 Python、SQL 與 ETL tools。除了 Python 以外，也有許多業界人士使用 R，但目前與未來的趨勢上仍以使用 Python 的人佔多數。 這是從「剛上完課、具備知識的工具人」成為「能思考與實際運用資料處理的專業人士」最關鍵的一步喔！
3. 資料分析能力
進展到這裡，面試官們對你基礎的能力跟應對進退方面已經大概有底了，通常會決定成敗關鍵的大概就在第三步。 也許有人會問，資料分析跟建模，不是 Data Analyst 的工作嗎？事實上，大多數的企業，不一定會把內部的 Data team 各角色分割得很細，有可能這個 Data Engineer 的職位，會接觸到一部分的分析，以跟其他的團隊成員進行更密切的協作。甚至，這個就是面試官期望的加分能力！ 你想想，若你能更同理後續資料被使用/被分析的場景，甚至能做一些初步/前期的分析，讓後續使用資料的團隊（如資料分析師）能更有效率地完成任務，具備這樣條件的你，就能立刻跟其他的應徵者拉出區別。 而在這個階段的工作內容，是需要 Data engineer 在取得資料後，做大量的整理與清洗、將資料視覺化呈現；也會運用許多統計的概念，進行資料的分析跟建模。 因此，應徵者能否具備高效率的工作品質，是面試官判斷的準則。 也因為各家公司的產品需求不同，各角色的職掌也不相同。這時候，請回到第一步，好好閱讀應徵職位的 JD。 在這個區塊，請把握三大技術，進行加強： 1. 資料探索與視覺化 Data explo...
在看完面試官重點提問整理跟 40 題常見面試題後，你對於接下來的學習路徑跟準備方向，有沒有更清晰了呢？ 最後要說的是，永遠沒有 100% 把握的面試，但你可以有 100% 的準備。面試官可以從你回答的態度、思考的邏輯看出你對這次面試的信心。 最後再來一個超重要的 hint：若發現題目不清楚，千萬記得提問。 有些面試官會給出輕巧的情境描述，希望你陳述你思考的邏輯，同時也是在測試，若應徵者發現問題，是否會主動提問與溝通？因為在實際工作中，能主動問問題，是一個員工的重要能力！ 因此，若你發現有些問題的內容尚不清楚，例如對方這麼做的目的為何？使用哪個資料庫？還是有什麼資料我可以取得的？—— 要記得先提問，再回答問題。 這不僅顯示你具有縝密的專案思維，也顯示對做這件事情的先後順序與工具邏輯相當清晰，可...
ALPHA Camp 校友林靜易雖然讀資工系，但大學畢業後沒有往軟體工程師發展，從事教育工作的他是在一次開發小工具的契機中，重拾了對程式的熱愛，開始自學寫網頁，而後受到 AC 校友故事啟發，所以加入 AC 程式獎學金計畫，全心投入轉職學習。. （了解 AC 萬元 ...
2023年11月28日 · 機器學習 Machine Learning （簡稱ML）是AI人工智慧的一門科學，主要研究電腦如何透過運用大量數據資料或過往的經驗，以演算法訓練、學習、改進以達到最佳化的效能，做出更好的分類、判斷和分析。 隨著硬體計算能力越來越強，數據搜集越來越多，機器學習持續技術的進步以及在商業上的廣泛應用，我們的生活會持續被運用數據學習的電腦給深刻影響著。 What is Machine Learning? Watch on. 機器學習會運用不同類型的學習方式，根據資料的性質和希望獲得的結果，主要分為四類方法：監督式學習、非監督式學習、強化學習和半監督式學習。 監督式學習 Supervised learning：
