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1. tw.alphacamp.co › blog › how-to-work-abroad-as-a-software海外工作攻略：沒留學過的台灣人，如何找到英國軟體工程師工作？ ...

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   例如 Aaron 想找英國工作，就把自己 LinkedIn Profile 的地區改成 UK，優化自己的搜尋結果。 如此一來，英國公司的人資更容易找到他。 即使 Aaron 人在台灣，他已經接到許多人資打越洋電話，進行海外電話面試！

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

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   2024年1月8日 · 三步驟讓數據分析清晰易讀. 發佈日期: 2024 年 1 月 8 日 作者: 黃 昱嘉. 內容目錄. 步驟一：最希望呈現資料裡的哪一個關係？ 「比較大小」：長條圖. 「了解趨勢」：折線圖、堆疊長條圖. 「呈現整體組成」：圓餅圖、百分比堆疊長條圖、矩形樹狀圖. 「呈現分佈」：散佈圖、直方圖. 「比較大小＋呈現分佈」：泡泡圖. 步驟二：選擇表達訊息能力最佳的圖表. 圓餅圖 vs 長條圖. 折線圖 vs 堆疊長條圖. 步驟三：挑選顏色. 以上都不符合你的需求嗎？ 這裡有更多選擇圖表的指引. RE:LAB. Financial Times 的「視覺化辭典」 Andrew Abela 的 Chart Chooser. The Data Visualisation Catalogue. 結語.

3. tw.alphacamp.co › blog › data-processing-and-data-cleaning資料清理與型態調整：資料前處理必須要做的事 - ALPHA Camp

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   • Label Encoding
   • One-Hot Encoding / Dummy Variable
   • 資料前處理中必須要做的處理

   根據觀察資料，可以把字串的資料分成有序和無序的。最直覺的方法就是直接將「字串」轉換成一個對應的數字即可，這種方法我們稱為標籤編碼法（Label Encoding）。有序類別字串可以直接採用標籤編碼法，利用轉換後的大小關係維持資料間的順序。標籤編碼轉換後的大小會隱含資料間的順序關係。

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   但原本的資料如果是無序的類別字串直接使用標籤編碼法會有點問題，以這個例子來說，會讓原本應該無序的水果間產隱含大小的關係出現。而我們在模型當中，很常會使用「大小」來表示資料間的關係。 因此，無序類別字串轉數值會採用另一種方法，稱為是獨熱編碼（One-Hot Encoding）或虛擬變量（Dummy Variable）的方法。這種方式會將原本欄位的資料轉換鍋的欄位，藉此來維持資料就的無序關係。

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   我自己會把「資料清理」跟「型態調整」稱為是整個分析過程中一定要操作的部分，因為若沒有經由正確的處理方法會造成模型無法存取的狀況。另外根據 CrowdFlower Survey Results 調查的結果，在資料分析的階段 60% 的時間其實是在進行資料清理的。 CrowdFlower Survey Results 最後，你以為你是在做的是資料分析的工作，實際上其實是個資料黑手。 （本文轉載自資料工程師 WeiYuan 的文章 《資料前處理必須要做的事 – 資料清理與型態調整》） 想做數據分析或轉職數據分析師？你可以先準備好必備的「數據思維」

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4. tw.alphacamp.co › blog › alpha-camp-career-panel-goal-setting王牌業師的「職涯規劃」4建議，設定目標十年後你會在哪裡？ - ...

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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！

5. tw.alphacamp.co › blog › 2016/12/13-serial-entrepreneur連續創業家的必經之路 - ALPHA Camp

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   網路上大部分文章討論的都是第一次創業的心得和心法，若要找第二次（以上）創業的方法或過程，能參考的文獻是少之又少。. 原因其實很簡單，畢竟「道可道非常道」，在經歷過草創、轉型、瀕死、初籌資、產品上架、擴張、再籌資、成長、停滯、再轉型 ...

6. tw.alphacamp.co › blog › data-cleaningData Cleaning：資料清洗的方法與重要性 - ALPHA Camp

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   2023年4月13日 · 資料科學. Data Cleaning：資料清洗的方法與重要性. 發佈日期: 2023 年 4 月 13 日 作者: AC 編輯群. Data Cleaning 資料清理，又稱為資料整理，是資料預處理過程中的一個重要環節。 在進行資料分析或建立機器學習模型之前，資料清理對確保分析結果的準確性至關重要。 本文將介紹資料清理的基本概念、方法，以及資料清理在實際應用中的重要性。 什麼是 Data Cleaning？ Data Cleaning 指的是從原始資料中識別並修正（或移除）不完整、不準確或不一致的資料的過程。 資料清理旨在提高資料品質，從而確保後續的資料分析或模型建立能夠基於高品質的資料進行。 數據分析 Data Analysis 怎麼做？ 資料分析 5 步驟. 立即領取.

7. tw.alphacamp.co › blog › software-engineer-types工程師種類大全，8種常見的軟體工程師 - ALPHA Camp

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   2023年1月24日 · 這篇簡單介紹有哪些常見的軟體工程師，以及他們主要在做什麼？ 常見的軟體工程師種類. 前端工程師 – 負責網頁的使用者介面及 interaction,使用 HTML、CSS 和 JavaScript 等技術。 主要工作內容是設計和開發網頁前端,使網頁美觀、易用。 後端工程師 – 負責 server 端應用程式的開發,使用像是 Java、PHP 或 Python 等語言,以及框架如 Spring 或 Django。 主要工作內容是設計和開發伺服器應用程式的API、邏輯和資料庫。 Mobile App 工程師 – 負責開發 iOS 或 Android 的應用程式。