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2023年7月24日 · 不同的技能與分工. 首先我們先依照技能與工作簡單分成三種類型：. 擅長 #分析應用 的： 資料分析師（Data Analyst）. 擅長 #程式實作 的： 資料工程師（Data Engineer）. 擅長 #模型理論 的： 資料科學家（Data Scientist）. 換句話說，他們分別是「看資料」，「調資料 ...
2023年6月4日 · 1. 設計、開發和實施生成式AI模型. 設計階段： 確定最佳算法來實現預期結果，要求對各種生成式AI算法及其優缺點有深入理解。 開發階段： 包括用現有數據訓練模型並進行微調以提升性能。 實施階段： 將AI模型整合到現有系統中或圍繞模型設計新系統，需要強大的軟件開發理解能力。 2. 調整現有生成式AI模型. 調整和精煉預先存在的模型以增強性能、適應新數據或滿足特定項目需求。 分析模型行為，識別表現不佳或產生意外結果的領域。 可能涉及調整超參數、修改模型架構或豐富訓練數據集。 3.
2023年8月8日 · 內容目錄. 數據治理是什麼？ 企業為什麼要做？ 企業怎麼做數據治理？ 沒做過的企業如何開始？ 在醫療或金融等資料較敏感的產業，如何妥善管理數據，讓管理單位放心？ AI 產生的「偏見」能被管理嗎？ 從印尼最大電商 Tokopedia，有哪些數據治理經驗可以分享？ 新加坡政府推動數據治理，經驗如何？ ChatGPT 崛起後，數據治理有什麼轉變與新挑戰？ 企業做數據治理，不同角色如何分工？ 誰該對資料負責？ 結語：企業如何推動數據治理？ 關鍵字補充. 3 位在美國與新加坡、有豐富數據與 AI 領域經驗專家管其毅、Angus 與 Koo，帶大家瞭解「數據治理」是什麼？ 對企業為什麼重要？ 如何開始執行？ 不同產業有什麼挑戰？ ChatGPT 問世後「數據治理」又有什麼轉變與新挑戰？
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- 數據思維：解決問題的五個步驟
- 解決問題與數據分析職能地圖應用
- 結語
數據思維不僅僅是數據分析，它是一個全面的問題解決流程。這個流程包括： 1. 定義問題：明確問題並將其量化。 2. 探索數據：找到相關數據。 3. 分析數據：運用數據進行深度分析。 4. 驗證假設：基於數據驗證你的預測。 5. 溝通決策：基於分析結果做出決策。 建立數據思維，4 週養成數據洞察力與實戰問題解決力 這個流程是循環的，意味著一次的分析和解決可能會帶來新的問題和假設。
在問題解決和數據分析的領域中，AC 數據分析職能地圖提供了一個全面的框架，涵蓋了商業應用、理論與素養、技術與工具，以及影響力等四個核心象限。本文將探討如何將這個職能地圖與問題解決的能力結合。 在問題解決和數據分析的領域中，AC 數據分析職能地圖提供了一個全面的框架，涵蓋了商業應用、理論與素養、技術與工具，以及影響力等四個核心象限。本文將探討如何將這個職能地圖與問題解決的能力結合。
問題解決和數據分析是密不可分的，AC 數據分析職能地圖為我們提供了一個全面而實用的框架。通過運用這個框架，我們不僅能更精確地定義和解決問題，還能在組織內部和外部產生更大的影響。 資料量多大算大數據？大數據為什麼重要？認識大數據的應用與工具
2024年2月20日 · 資料前處理的三個面向. 實務上在收集完資料之後，到真正進入模型之前還有一個重要的環節需要處理，稱為是「資料前處理（Data Preprocessing）」。. 收集到的資料是從使用者的角度下去規劃，不一定是最適合數學模型存取的樣子。. 在這個環節的主要工作就是將 ...
2024年4月17日 · 李教授不遺餘力於人工智慧的知識分享，早在 2017 年就將他在台大的「機器學習」的授課內容上傳到 YouTube，而他在 2024 年也將最新的「生成式 AI 導論」 1 同步上傳，透過完整的架構來講述 GenAI 這項技術。
2024年2月17日 · 如果你正在尋找 Data Engineer 的工作，或是期待踏入相關領域，ALPHA Camp 蒐集並整理了大量的業界面試流程與常見的面試題庫 40 題， 用面試官的角度思考，找出他到底要什麼 ！. 並從中了解資料工程師的工作內容是什麼，以及雇主對 Data Engineer 關注的4個能力重點 ...
