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實現使用者價值 = 商業價值 = 設計策略 + 設計方案. Kaba 強調設計師的責任是：「持續洞察使用者需求，轉化成貼近市場的設計。. 透過使用者實現價值，創造商業價值、為公司帶來成長。. 而企業內的設計師最重要的任務是幫助產品成功，讓企業成長。. 如果 ...
2024年1月24日 · Hugging Face 在 2023 年八月募資 D 輪 2.35 億美元，成為全世界估值前十的 AI 獨角獸，而且投資陣容相當豪華，包含 Google、Amazon、Nvidia、AMD、Intel、Qualcomm、IBM 等科技巨頭。 本文將概覽 Hugging Face 對開發者的重要性，並在最後討論 Hugging Face 的商業模式與擁抱開放、傳遞知識的文化。 一家估值 45 億美元公司，主打開放原始碼 AI 模型平台，為什麼獲得大量 AI 應用開發者的熱愛與重視？ 對開發者的重要性：多、省時、簡便且標準化. Hugging Face 被稱為「AI 界的 Github」，最大亮點是開源模型集散地，整合大量的模型、資料集。
2024年1月8日 · The Data Visualisation Catalogue. 結語. 又到了製作部門年終總結報告的季節，你手上有整年的業績數字，如果直接拿著一堆數字、表格去開會，主管肯定大發脾氣；若要跟同事討論如何報告，看著眼花撩亂的數字來回確認也很花時間。 於是，你打算將資料做成一目了然的圖表，透過資料視覺化手法呈現數據，能夠使論述更好懂，也能讓傳遞的資訊更容易被記住。 職場上，降低訊息的理解門檻，讓自身表達在主管心中留下印象，更能增加脫穎而出的機會。 這時，你會面臨到製作圖表的第一個問題：該選擇哪一種圖表？ 以下，我們就透過三個步驟，判斷如何針對不同情況選出合適的圖表。 不過，圖表種類非常多，以下的判斷只能涵蓋工作上常見的需求。
其他人也問了
張家朗是誰?
張學良是誰?
張祥慧是誰?
張藝是誰?
2023年8月23日 · 我們將這份地圖切分成四個象限，自第一象限起分別是商業應用、理論與素養、技術與工具，以及影響力，接著再把領域中的各個子項目放入四個象限之中。 讀者可以拿這張地圖來檢視自己的技能分佈情形（提示：可用顏色深淺代表你對子領域的熟悉程度），或以此設定成長目標，找出自己的發展路線。 你還可以參考文章裡的做法，用來分析課程定位（文內有參考圖）。 對企業而言，這張地圖也可以用來檢視組織現況、釐清頹對的技能缺口，有助於擬定人才招募的策略。 最後，如同 Bernard 在文中所說，這是一張持續演化中的地圖，也歡迎各位讀者給予意見回饋。 [英] Warp／我們團隊是怎麼工作的？ 原文連結 ｜閱讀時間：––.
- 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...
30歲開始線上學程式，生技研究員如何成功轉職前端工程師. 發佈日期: 2020 年 5 月 7 日 作者: TomatoSoup. 內容目錄. 30歲轉職學程式緣起. 四月底～五月底：淺嚐網頁開發為何物. 六月～八月：操控所見的前端技術. 八月～十月：構思後端功能. 十月～一月：團隊協作專案. 展望：只是站上了起跑線. 後記：成功轉職前端工程師. 求職準備：與 ALPHA Camp 一同成長. 面試練習準備. 求職平台與職缺選擇. 求職心態. 經AC人才推薦計畫，過4關成功錄取前端工程師. 寫在最後. 30歲後才學程式能轉職工程師？ ALPHA Camp（下稱 AC）學生TomatoSoup 做到了！
2022年12月27日 · 敏捷開發（Agile Development）是一種軟體開發方法，旨在使團隊能夠快速、靈活地進行軟體開發，並以客戶為中心。 它是基於敏捷軟體開發宣言的一組原則和指南，該宣言旨在使軟件開發能夠更快速、更可靠地滿足客戶需求。 敏捷開發的基本概念包括迭代、演示、專業團隊、自我管理和自我組織。 它強調了透過不斷的小步驟來進行軟件開發，並通過專業團隊的自我管理和自我組織來實現這一目標。 敏捷開發的目的是提高軟件開發的效率和品質，並使團隊能夠快速應對業務需求的變化。 它通過減少溝通成本、提高團隊協作效率、加快軟件上市時間等方式實現這一目的。 立即領取. 點我免費領取全端開發學習地圖！ 敏捷模型則假設使用者並不清楚他們想要什麼，強調的是如何挖掘「使用者的需求與體驗」。
