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2023年9月5日 · 如何結合理論與實務. 工具和技術變化快速. 教材與現實中的資料落差大. 要有組合技能才能解決問題. 如何有效學習數據分析？ 持續學習. 實際應用. 建立網絡. 結語. 在「數據分析職能地圖」對談會中，ALPHA Camp (AC) 校長 Bernard 邀請管其毅、胡筱薇兩位專家一起開箱「數據分析職能地圖」與交流地圖優化；同時，兩位專家也分享他們在產業與學界的經驗與觀點，對談如何應用地圖展開數據分析職涯與學習。 本文彙整發展數據分析職涯與學習的對談內容，期待幫助有志往數據分析領域的人，掌握市場狀況與知道如何有效學習。 關於「數據分析職能地圖」
- 如何成為數據分析師：必備的工作技能
- 數據分析師兩大工作內容：需求確認及分析
- 專業的 Data Analyst 要有哪些特質？
- 數據分析師薪水範圍
- 數據分析師的職涯發展路徑與選項
數據分析師必備的三個技能： 1. 1.1. 數據處理和分析能力：這是數據分析師的核心技能。他們需要掌握如SQL、Excel、R或Python等數據處理工具，並具有使用統計方法進行數據分析的能力。 1. 1.1. 數據視覺化：能將數據視覺化是數據分析師必備的技能之一。這需要掌握如Tableau、PowerBI等數據視覺化工具，以便能將複雜的數據以易於理解的方式呈現給決策者或非技術人員。 1. 1.1. 業務理解和問題解決能力：優秀的數據分析師不僅需要技術技能，還需要對業務有深入的理解，以便將數據分析應用於實際問題。他們需要能從業務的角度來理解和解釋數據，並能提出基於數據的解決方案。 三個成為數據分析師的學習重點：專業技能、產業知識、及批判性思考： 1. 1.1. 專業技能：Excel、程式語言...
資料分析師一天的時間分配，工作有一半時間在做分析工作「SQL 跑資料、畫報表」，然而每天花最多時間的，反而是「需求確認」！與部門同事討論、了解他們的資料分析需求。例如： 1. 1.1. 為什麼他們需要資料？ 1. 1.1. 這些資料能夠解決他們的問題嗎？ 1. 1.1. 除了他們所需的資料，我們如何挖掘其他資料，幫助他們了解的更多？ 從事數據分析工作通常要經歷幾個步驟 1. 1.1. 定義要解決的問題 1. 1.1. 收集正確數據 1. 1.1. 清理數據 1. 1.1. 數據分析與解讀 關於這些步驟更詳細的說明，請看〈資料分析 5 步驟〉這篇文章 數據分析的類別大致上有這四種： 1. 1.1. 描述分析（Descriptive analysis）：描述性分析回答 What happened...
1. 好奇心
好奇心驅動數據分析師不斷追問和探索數據背後的真實含義。這種特質促進創新思考，能夠引領分析到更深層次。在解決具有挑戰性的問題時，好奇心也可以幫助分析師發現新的解決方案和視角。
2. 批判思考
批判思考允許數據分析師理性分析數據，避免受到偏見和誤解的影響。這個特質不僅提高了分析的準確性和可靠性，還幫助分析師更好地理解問題並提出有力的解決方案。
3. 注意細節
對細節的敏感有助於發現潛在的數據錯誤和不一致。這個特質確保分析結果的品質和準確性，並有助於避免在後續工作中出現成本高昂的錯誤。
根據Glassdoor的資料，在台灣的數據分析師工資大概在年新月薪4萬到14萬之間，基本上是看資歷與工作經驗。電商的數據分析師職缺也很多，大部分的薪資都在四萬之上，根據1111人力銀行統計，目前數據分析師這個職缺就有近8000個工作機會。如果看國外網站ERI的薪資情報，台灣數據分析師的年薪平均數和中位數都在150萬。 不同的產業也都對數據分析師的需求非常旺盛，從軟體業到傳統的金融業、房仲業，都需要數據分析師的相關人才。
初級階段：數據分析師
1. 1.1. 學習基礎技能：熟悉Excel、SQL和基礎統計學。 1. 1.1. 實務經驗：進行數據清洗、初級分析，以及撰寫數據報告。 1. 1.1. 軟技能培養：加強溝通與協作能力。
中級階段：高級數據分析師
1. 1.1. 技能深化：學習R、Python進行複雜的統計分析和數據處理。 1. 1.1. 數據可視化：精通Tableau或Power BI製作報表。 1. 1.1. 跨部門協作：參與業務策略規劃，進行業務分析和預測。
高級階段：數據科學家
1. 1.1. 機器學習：掌握機器學習算法，使用如TensorFlow或PyTorch等工具。 1. 1.1. 大數據技能：學習使用Hadoop、Spark等大數據處理工具。 1. 1.1. 專案管理：能夠主導大型數據分析項目。
2023年10月2日 · 首頁 Blog. AI 人工智慧. Prompt Engineering 提示工程是什麼？ 新手必學指南. 發佈日期: 2023 年 10 月 2 日 作者: ALPHA Camp. 內容目錄. 什麼是 Prompt Engineering？ Prompt Engineering 的重要性. 快速掌握 LLM 應用全局觀. Prompt Engineering 的基本原則. OpenAI 的官方 Prompt 指南：6策略獲得更好結果. 總結. 什麼是 Prompt Engineering？ Prompt Engineering 是指設計和構建一個提示或問題，以指導機器生成所需的內容或回答。 這種技術主要應用於自然語言處理（NLP）領域，用於控制語言模型的輸出。
2024年1月8日 · 步驟一：最希望呈現資料裡的哪一個關係？ 「比較大小」：長條圖. 「了解趨勢」：折線圖、堆疊長條圖. 「呈現整體組成」：圓餅圖、百分比堆疊長條圖、矩形樹狀圖. 「呈現分佈」：散佈圖、直方圖. 「比較大小＋呈現分佈」：泡泡圖. 步驟二：選擇表達訊息能力最佳的圖表. 圓餅圖 vs 長條圖. 折線圖 vs 堆疊長條圖. 步驟三：挑選顏色. 以上都不符合你的需求嗎？ 這裡有更多選擇圖表的指引. RE:LAB. Financial Times 的「視覺化辭典」 Andrew Abela 的 Chart Chooser. The Data Visualisation Catalogue. 結語.
2024年2月17日 · 資料工程師工作內容是什麼？ 年薪百萬 Data Engineer 常見嗎？ 發佈日期: 2021 年 4 月 15 日 作者: Ashley-Hu. 內容目錄. 知己知彼：從面試官的視角出發. 免費點我下載數據技能路線指南. Data Engineer 的角色. 資料工程師薪水. 面試 Data Engineer 的 4 大重點領域. 1. 資料素養與基礎知識. 2. 資料處理能力. 3. 資料分析能力. 4. 雲端技術＆部署. Data Engineer 面試常見題庫. 工作內容與團隊角色. 資料素養與基礎知識. 資料處理能力. 資料分析能力. 雲端技術與部署. 結語.
2023年7月26日 · 大數據是什麼？ 什麼是「醫療」大數據? 但實際上AI醫療數據為甚麼會失敗. 醫療AI需要注意的問題. 解決方法. 結論. 參考資料. 大數據是什麼？ 大數據（Big Data) 又被稱為巨量資料， 隨著儲存設備越來越便宜， 越來越大量的資料被儲存，不論企業或研究員都開始思考, 巨量資料對我們的幫助以及如何從中萃取知識。 目前大數據用資料特性可以定義為以下5V: Volume（容量/大）：資料量「大」。 像是網頁資訊，在社群軟體內，每天可能會產生數億個文章以及按讚、回覆資訊，而日積月累下，將會存放非常巨量的資料。 Velocity（速度/快）：資料產生和更新速度「快」。
2024年3月29日 · 1. 定義與拆解問題. 需要資料分析的場景，必然先有一個要解決的問題，例如客戶為什麼用戶在App使用後留不住，哪些廣告投放的渠道最有效等等。 拆解不同的商業情境，把情境變成「資料能夠回答」的問題，你需要決定使用哪種類型的數據分析，追蹤並分析哪些明確的數據指標，以及要如何測量這些指標。 正確的定義問題步驟應為： 定義問題時，首先要釐清背後的目的 ：目的決定該解決的問題。 不要直接想解決方法，而是先釐清要解決的問題是什麼； 針對問題進行前置研究，並拆解下一層的問題： 透過前置研究，能掌握整個問題的脈絡及背景，並更精準拆解出下一層的問題； 將抽象的問題轉換為可量化的指標：透過量化指標讓問題可以被資料驗證重現。 立即領取. 免費點我下載完整數據分析案例.
