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軟體職涯. 王牌業師的「職涯規劃」4建議，設定目標十年後你會在哪裡？ 發佈日期: 2019 年 5 月 29 日 作者: AC 編輯群. 內容目錄. 一、找到自己工作/職涯的意義. 二、設定職涯目標：10 年後，我會在哪裡？ 定期檢視自己的成長. 有了目標，更要有計劃！ 三、透過導師/貴人 探索更寬廣的世界. 建立 Mentor 人脈. 四、得到他人幫助 自己也成為貴人. 結語：讓心中的「羅盤」帶你通向職涯目的地！ 十年後的你，想在哪裡工作？ 達到什麼成就？ 現在的你，該如何投資自己、培養優勢？ 為了幫助學程式的學員們找到理想職涯，ALPHA Camp 舉辦了線上職涯座談，邀請到 Jumpstart Global 共同創辦人 Rosa，傳授如何確立職涯目標、培養自己，預約未來理想職涯！
2024年2月20日 · Data Pipeline 是指利用程式自動化定期的資料處理過程，Data Pipeline 其實就是 MLOPs 前面那一段自動化過程。 資料前處理的另外一個工作，在真實的世界中資料往往沒有想像中的「乾淨可用」。 在實務中，資料會有資料缺失（Incomplete/Missing data）、雜訊（Noise）、離異值（Outliner）等等的問題，這樣的資料會導致模型無法正常運算。 資料前處理泛指的是在分析演算法之前，對資料進行處理跟調整，避免模型因為資料產生的瑕疵而誤判。 綜合上述幾個問題，我們可以把資料前處理分成三個面向： 資料清理與型態調整. 資料探索與視覺化. 特徵工程. Data Engineer 工作內容是什麼？ 從面試重點了解資料工程師. 立即領取.
ALPHA Camp 邀請到畢業校友：外商產品設計師 Yvonne，分享她從非本科系成功跨領域轉職產品設計師的職涯歷程。 外交系畢業的 Yvonne，如同多數人一樣曾經歷職涯迷惘。 經多方探索，她確立了成為產品設計師的職涯目標，透過積極行動，最終成功轉職，成為產品設計師已近三 年。 今年 8 月，Yvonne 將前往美國研究所進修，學習人機互動！ Yvonne 將分享她如何從非本科系轉職產品設計師，以及成為產品設計師所需技能、工作內容介紹： 外交系畢業，決定轉職產品設計師的契機. 我大學念外交系，但大一就發現自己不會走本科系的路。 因此我多方摸索，在成為產品設計師之前，嘗試許多不同領域的工作：金融業、誠品儲備店長、軟體新創產品營運實習，與內容行銷。
2023年4月3日 · Data Mining 常用工具. Data Mining 實例. 小結. 資料探勘（Data Mining）是一種從大量資料中自動找出有價值資訊的過程。 通過使用各種統計、機器學習和AI技術，資料探勘可以幫助企業和研究者發現隱藏在資料中的模式、趨勢和關聯，從而做出更明智的決策。 Data Mining 6階段. 資料探勘 Data Mining 過程通常包括以下幾個階段： 資料收集：從不同來源收集原始資料，例如資料庫、網站、社交媒體等。 資料預處理：清理和整理資料，解決資料缺失、重複或不一致的問題。 資料轉換：將資料轉換為適合分析的格式，例如特徵提取、資料編碼等。 資料建模：應用統計、機器學習或AI演算法來挖掘資料中的模式和關聯。
2023年8月8日 · 數據治理是什麼？ 企業為什麼要做？ 管其毅 是台灣最大資料社群 「台灣資料科學社群 TWDS Meetup」 創辦人，致力推動台灣資料領域成長與培育人才。 過去他曾待過 eBay、擔任過 Linkedin 資料總監，現在是 TaskRabbit 的 VP of Data。 管其毅說明，「數據治理 Data Governance」這個概念在亞洲並不普遍，也因為台灣企業的規模小，所以大家比較熟悉「數據工程 Data Engineering 」。 但其實，「數據治理」不是新的東西，而是當企業變大後，一個保護和管理資料的框架，也是指引組織應用數據的一套流程。
2024年2月20日 · Data Scientist 工作內容與3大核心技能. 發佈日期: 2022 年 5 月 28 日 作者: ALPHA Camp. 內容目錄. 資料科學家工作內容，從實際案例分析. 免費點我下載數據技能路線指南. 資料科學家需具備什麼核心技能與特質？ 常見入門資料科學領域的三大背景. 資料分析師、資料科學家、資料工程師，有何差異？ 想成為資料科學家，如何累積作品？ 小結. 資料科學家 (Data Scientist)收集和分析大量結構化和非結構化數據。 資料科學家的角色結合了計算機科學、統計學和數學。 他們分析、處理和建模數據，然後解釋結果，為公司制定可行的計劃。 資料科學家工作內容，從實際案例分析. 資料科學家的工作主要為溝通、分析，提出解決方案，但具體怎麼執行？
2023年2月7日 · 競品分析怎麼做？ 分析的步驟、框架與方法. 發佈日期: 2023 年 2 月 7 日 作者: ALPHA Camp. 內容目錄. 一、競品分析的重要性. 二、競品分析的五個步驟. 1. 確定分析目標. 2. 選擇競爭對手. 3. 數據收集. 4. 數據分析. 5. 報告撰寫. 免費點我下載完整數據分析案例. 1. SWOT分析. 2. 五力分析模型. 如何用數據做競品分析. 定性分析. 定量分析. 數據可視化. 結語. 競品分析是商業戰略中不可或缺的一環，幫助企業揭示對手的策略與市場定位，從而在市場競爭中站穩腳跟。 這項分析不僅僅是搜集數據，更重要的是將數據轉化為洞察力，進而制定策略。 以下將詳細介紹競品分析的步驟、框架與方法。 一、競品分析的重要性.
