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  1. tw.alphacamp.co › blog › data-visualization資料視覺化是什麼？實用工具與設計方法 - ALPHA Camp

    2023年11月21日 · 資料分析 5 步驟，成為數據分析師 Data Analyst 的 Top 3 技能. 資料視覺化的設計原則. 在進行資料視覺化時，遵循以下幾個基本原則可以幫助您更有效地傳達資訊： 簡單明瞭：選擇適當的圖表類型以簡化視覺元素，避免過度裝飾和不必要的複雜性。 有效使用顏色：使用顏色來強調重點，避免使用過多的顏色以免造成視覺混亂。 保持一致性：確保圖表的設計和風格在整個報告或網頁中保持一致，以提高可讀性和專業感。 考慮目標受眾：了解您的目標受眾的需求和偏好，選擇合適的視覺元素和互動功能以滿足他們的期望。 Data Visualization in 2022 | The Ultimate Guide. Watch on. 資料視覺化方法步驟.

  2. tw.alphacamp.co › blog › three-steps-to-select-the-right-chart圖表應該怎麼選？三步驟讓數據分析清晰易讀 - ALPHA Camp

    2024年1月8日 · 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。 如果你的使用情境恰巧不適用，我們也在最後附上四種不同的圖表資源，供你深入挖掘。 （本文圖表若無特別說明，來源皆為作者製作） 步驟一：最希望呈現資料裡的哪一個關係？ 第一步要確認：在這些數字中，我們最關注哪一個面向？ 工作中，最常遇見的資料分析需求包含以下四種：「比較大小」、「了解趨勢」、「呈現整體組成」，以及「呈現分佈」。 「比較大小」：長條圖. 直條圖：比較大小時最常用的圖表. 分組長條圖：適於比較分組中的值. 橫條圖：適用資料項目很多時，可避免圖表過寬.

  3. tw.alphacamp.co › blog › self-learn-coding-faq學了程式怎麼用？沒經驗如何證明有能力？自學程式的 7 個 FAQ - ...

    2024年1月29日 · 有 2 個建議：找到目標、拆解目標、分成階段去完成；開心學、不要有壓力。 例如，選擇短小、容易完成的課程學習。 完成每個階段，就會有成就感和回饋感、比較開心，才能持續學下去。

  4. tw.alphacamp.co › blog › three-ways-to-use-ai-to-enhance-the用 AI 提高工程師的生產力，初階、資深與獨立開發者的三種不同做 ...

    2024年4月26日 · 不要停留在「複製貼上」. 過往初階工程師很依賴 Google 搜尋或是在 StackOverflow 找答案，如今多了一條「問 AI」的管道。. AI 的優勢在於，可以不斷生成程式碼，並且詳細解釋不同的寫法，因而省去了許多搜尋的時間。. 但是，正如同從 StackOverflow 複製貼上 ...

  5. tw.alphacamp.co › blog › data-analysis-introduction培養解決問題的能力：從拆解問題到分析步驟 - ALPHA Camp

    2024年3月29日 · 數據思維：解決問題的五個步驟. 定義問題：問題解決的起點. 定義問題的目標和方法. 2. 定義問題的方法. 3. 定義問題的案例. 獲得可用數據的下一步：提出假設. 1. 提出假設的目標. 2. 提出假設的方法. 3. 提出假設的案例. 解決問題與數據分析職能地圖應用. 商業應用：問題解決的商業場景. Business model & logic. Use case. Domain & function. 理論與素養：問題解決的理論基礎. Stats & math. Data analysis & Data literacy. 技術與工具：問題解決的技術支持. Data source & architecture. Programming language & BI Tools.

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  6. tw.alphacamp.co › blog › google-colabGoogle Colab 是什麼？給新手的入門教學 - ALPHA Camp

    2023年5月10日 · 步驟一：訪問 Google Colab. 首先，您需要有一個 Google 帳戶。. 如果您已經有 Google 帳戶，只需將瀏覽器導航到 Google Colab 的網站： https://colab.research.google.com/. 步驟二：創建新的筆記本. 在 Google Colab 的主頁面，您可以選擇“新建筆記本”或者打開已經存在的筆記本 ...

  7. tw.alphacamp.co › blog › a-practical-guide-for-data-field-side數據領域 Side Project 實戰攻略，增加你的求職優勢 - ALPHA Camp

    2024年1月23日 · 接下來，我會先分別介紹這四個階段的內容及身為過來人的建議，再根據我以數據工程求職為導向，製作 side project 的經驗，分享這四個步驟具體的實踐過程。 專案發想. 建議從數據工程師的職位描述中找到企業看重的技能，並思考如何透過專案展示這些技能。 靈感可以來自於生活中、工作中或他人遇到的問題，並解構這些問題，提出相應的解決方案。 列出專案所需的資源類型，例如：伺服器、資料源、使用的程式語言、儀表板的選用、資料的儲存…等等。 很多人都將專案發想視為是一個由開發者自我發想的階段，但其實發想的人不一定要是開發者，也可以是 需求者 。 就如同做產品開發一樣，一個產品的促成，除了供給也要有需求才有開發的必要。