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善用數據、結合內容，提供更個人化的指導，用 data x content x coaching 來實現『因材施教』，才能發揮線上教育的成效。. 展望未來，Bernard 透露在未來的兩、三年 ALPHA Camp 將繼續專注在台灣的人才培育。. 課程方面，也會從現在的軟體開發延伸到「數據分析與 AI ...
釐清最基本的問題. 根據 2014 年 CBInsights 的調查，新創第一名的失敗原因就是「產品沒有市場需求」，如果用下面的商業模式圖和大家說明，大部分的新創團隊都是從商業模式圖的左半邊開始做思考：我有一個想法或 IDEA、我有什麼關鍵資源和厲害的技術、或者我 ...
2023年7月13日 · ALPHA Camp 執行長暨共同創辦人陳治平在會議上宣布，正式與台灣 AI 晶片的領導品牌耐能智慧 (Kneron) 聯手打造數據與 AI 課程。 耐能最近傳出多宗成功募資的消息。
- 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...
台大資工系助理教授陳縕儂從美國的卡內基美隆大學博士畢業，放下美國微軟高薪工作，毅然決定回台任教。 一路上經歷人生重大決定、面對旁人質疑，陳縕儂分享她如何「追隨熱情」，找到適合自己的道路，並堅定走下去
2024年2月23日 · 內容目錄. 數據分析師（Data Analyst）是做什麼的？ 免費點我下載數據技能路線指南. 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？ 1. 好奇心. 2. 批判思考. 3. 注意細節. 4. 合作精神. 5. 道德感和誠信. 數據分析師的常用工具. 數據分析師薪水範圍. 數據分析師該學習哪些東西？ 1. 統計學和數學. 2. 程式設計（特別是Python或R） 3. 數據可視化. 數據分析如何學習？ 初學者階段：打好基礎. 中級學習者階段：技能深化. 進階學習者階段：專業發展. 數據分析師的職涯發展路徑與選項. 初級階段：數據分析師. 中級階段：高級數據分析師. 高級階段：數據科學家.
台大資工系助理教授陳縕儂從美國的卡內基美隆大學博士畢業，放下美國微軟高薪工作，毅然決定回台任教。 一路上經歷人生重大決定、面對旁人質疑，陳縕儂分享她如何「追隨熱情」，找到適合自己的道路，並堅定走下去
