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  1. tw.alphacamp.co › blog › data-analysis-competency-map發展數據分析職涯：市場現況、人才需求與學習挑戰 - ALPHA Camp

    2023年9月5日 · 發佈日期: 2023 年 9 月 5 日 作者: ALPHA Camp. 內容目錄. 關於「數據分析職能地圖」 專家介紹：管其毅、胡筱薇. 市場對數據分析的需求與人才的期待是？ 有志發展數據分析職涯，會遇到哪些學習挑戰？ 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。

  2. tw.alphacamp.co › blog › data-analyst數據分析師 (Data Analyst) 的工作內容、需要特質、薪水、3 個必 ...

    • 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...

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    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...

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    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。

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    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。

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    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。

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  3. tw.alphacamp.coALPHA Camp

    ALPHA Camp 致力於創新教育實踐透過專業課程規劃、業界優秀講師、共學成長社群讓職涯發展不斷與時俱進，推動科技領域的 ...

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  4. tw.alphacamp.co › blog › stable-diffusionStable Diffusion 是什麼？開源繪圖生成式AI 安裝教學 - ALPHA Camp

    2024年2月1日 · Stable Diffusion 是一款強大的開源AI圖像生成工具，它允許使用者根據文字提示來創造高質量的圖像。此工具適用於藝術家、設計師、研究人員等各種背景的使用者。如果您對AI圖像生成感興趣並希望親自嘗試，以下是完整的Stable Diffusion安裝指南。

  5. tw.alphacamp.co › blog › tips-for-algorithm-leetcode演算法面試準備與 LeetCode 刷題重點心法 - 新手工程師職涯升級 ...

    但實務上會用到演算法嗎？ 軟體工程師到底該不該學演算法？ 11 月份 ALPHA Camp AMA 活動，特別邀請到任職頂尖軟體外商的資深工程師 Brian，與校長 Bernard 一起直播，分享從歷史系自學踏上軟體工程師的歷程，並深入解析演算法的應用場景，及演算法面試心法。 Brian 指出，「對演算法的深度理解，決定了普通工程師與優秀工程師的分野！ 」想讓軟體工程師職涯有所提升，不可錯過演算法。 歷史系畢業，跨領域轉職外商軟體工程師的職涯之路. 大學念歷史系的 Brian，為什麼最後會成為軟體工程師？ 他解釋道，念歷史是興趣，而自己從小就有創業夢，他觀察「軟體創業」低門檻，又是未來趨勢，於是他大學開始自學程式、修程式學程，大四開始獨立接案，畢業後與朋友一起創業做 APP。

  6. tw.alphacamp.co › blog › debug程式 Debug 技巧與 Debugging 除錯工具 - ALPHA Camp

    2023年4月30日 · 在進行debug時，有幾個關鍵步驟需要遵循： 2.1 準確理解問題. 在你修復錯誤之前，你需要完全理解問題的所在。 這可能需要閱讀錯誤訊息、檢查變數的值、或者跟蹤程式碼的執行流程。 2.2 簡化問題. 嘗試以最簡單的方式再現問題。 這可能意味著你需要建立一個簡單的測試環境，或者創建一個最小化的程式碼來重現問題。

  7. tw.alphacamp.co › blog › leetcode-introductionLeetcode 是什麼？誰需要刷題？必考題有哪些 - ALPHA Camp

    2024年3月27日 · 誰需要刷LeetCode. 其實刷 LeetCode 的需求，往往有幾種背景需要練習：. 學習過大學資料結構與演算法課程的學生。. 想要進入大公司的求職者。. 想要學習新語言特性的學習者。. 題庫刷得再多也要記得，專案的能力也要一併培養。. 刷很多題庫卻沒有規劃專案的 ...