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2024年2月1日 · 首頁 » Blog » AI 人工智慧. Stable Diffusion 是什麼？ 開源繪圖生成式AI 安裝教學. 發佈日期: 2024 年 2 月 1 日 作者: ALPHA Camp. 什麼是Stable Diffusion？ Stable Diffusion是一種由Stability AI及其合作夥伴開發的開源圖像生成模型。 它使用深度學習技術，特別是變分自編碼器（VAE）和變換器（Transformers），來生成詳細的圖像。 用戶可以通過自然語言描述（例如文字提示），指導模型生成具體的圖像內容。 立即下載. 快速掌握 LLM 應用全局觀. 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。
- 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...
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...
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。
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。
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。
從工作中學習. 從內部團隊學習. 從社群中學習. 軟體工程師的學習方法與時間規劃. 方式一：以工作為導向，進行針對性的學習. 方式二：以興趣為導向，自主安排時間與空間學習. 軟體技術變化快速，重點在於規劃時間作有效學習. 軟體工程師如何大量練習？ 透過 Side Project、鐵人賽快速累積經驗. 透過專案實作，嘗試新技術. 參加鐵人賽，撰寫系列技術文章. 做 Side Project，體驗與他人協作. 軟體工程師技術學習 Q&A. 如何評估技術學習成果？ 學習技術時，會設定學習範圍嗎？ 想觀摩他人的程式碼進行學習，有什麼篩選標準找到適合觀摩的範例？ 學習技術新知（如框架、設計模式）與實作 Side Project 的順序？ 進行 Side Project 遇到困難，有哪些管道能求助？
2023年6月4日 · AI工程師工作內容. AI工程師在設計、開發及實施生成式AI模型方面擔當關鍵角色，他們利用機器學習和AI的知識，創建能夠基於現有數據生成新內容的模型。 以下是AI工程師主要的職責和技能要求： 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10月2日 · 首頁 Blog. AI 人工智慧. Prompt Engineering 提示工程是什麼？ 新手必學指南. 發佈日期: 2023 年 10 月 2 日 作者: ALPHA Camp. 內容目錄. 什麼是 Prompt Engineering？ Prompt Engineering 的重要性. 快速掌握 LLM 應用全局觀. Prompt Engineering 的基本原則. OpenAI 的官方 Prompt 指南：6策略獲得更好結果. 總結. 什麼是 Prompt Engineering？ Prompt Engineering 是指設計和構建一個提示或問題，以指導機器生成所需的內容或回答。 這種技術主要應用於自然語言處理（NLP）領域，用於控制語言模型的輸出。
2024年2月20日 · 免費點我下載數據技能路線指南. 為什麼我們需要演算法. 演算法種類. 演算法的應用場景：以計算平均股價為例. 如何評估演算法？ BigO Notation. 經典演算法例子. 1. SVM演算法（Space vector modulation 支援向量機） 2. Minimax演算法. 3. ID3（Iterative Dichotomiser 3） 4. C4.5. 5. Apriori演算法. 6. EM（期望最大化） 演算法書推薦. 演算法學習 Q&A. Q：學習演算法之前，需要有什麼樣的基礎嗎？ Q：演算法會因程式語言不同而有差異嗎？ Q：網路開發新手在做 side project 時，如何導入演算法思維？ Q：演算法學習路徑？ 什麼是演算法（Algorithm）？
2023年4月7日 · 大數據相關工具. 雲端平台大數據工具. 在這個資訊爆炸的時代，大數據（Big Data）已經成為每個企業都應該理解和掌握的技術。 無論是決策支援、市場趨勢分析，還是客戶行為預測，大數據都發揮著關鍵作用。 本文將深入解析大數據的定義、其實際應用場景以及相關工具，讓你全面掌握大數據的魅力與潛力。 大數據是什麼？ 大數據是指在傳統數據處理應用軟件無法有效處理的大量數據集合。 其主要特徵是具有 高度的異質性 ， 大量的數據量 ， 快速的數據產生與傳輸速度 ，以及可能 低品質或不確定的數據值 。 這些特點也被稱為大數據的四個V：Volume（數據量）、Velocity（速度）、Variety（種類）和Veracity（真實性）。 多大才能算是大數據？
