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  1. tw.alphacamp.co › blog › 2018/08/23-18640校友專訪：曾是工地主任的他 現在在澳洲擔任工程師 - ALPHA Camp

    那時正好看到 ALPHA Camp 的全端網路開發實戰營 ，一套課程就可以學到前後端網路開發技能，所以就報名了。 為了磨練技能 不惜「閉關」一年半每天寫程式. 從 ALPHA Camp 畢業後，我給自己一個目標，就是要在一年內可以做出任何想做的東西。 為了達成這個目標，我開始瘋狂接案。 我和幾位同期的 ALPHA Camp 畢業生一起走上接案這條路，而我一週 7 天、每天 14 小時瘋狂寫程式，這樣的生活持續的一年半。 我以前唸書時很愛玩，每件事都三分鐘熱度，但這次我真的拚了！

  2. tw.alphacamp.co › blog › machine-learning-and-deep-learning-intro機器學習是什麼、有何應用？和深度學習、強化學習的差異 - ALPHA Camp

    2023年11月28日 · 機器學習 Machine Learning （簡稱ML）是AI人工智慧的一門科學，主要研究電腦如何透過運用大量數據資料或過往的經驗，以演算法訓練、學習、改進以達到最佳化的效能，做出更好的分類、判斷和分析。. 隨著硬體計算能力越來越強，數據搜集越來越多，機器學習 ...

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  3. tw.alphacamp.co › blog › three-ways-to-use-ai-to-enhance-the用 AI 提高工程師的生產力，初階、資深與獨立開發者的三種不同做 ...

    2024年4月26日 · 過往初階工程師很依賴 Google 搜尋或是在 StackOverflow 找答案，如今多了一條「問 AI」的管道。. AI 的優勢在於，可以不斷生成程式碼，並且詳細解釋不同的寫法，因而省去了許多搜尋的時間。. 但是，正如同從 StackOverflow 複製貼上程式碼永遠不是學習的好 ...

  4. tw.alphacamp.co › blog › 2018/07/20-18464前端、後端、全端工程師 必備技能與就業門檻比較 (2023, 6月更新 ...

    2024年3月25日 · 想成為前端、後端與全端工程師，必備的核心技能和就業門檻有何不同呢？. 你比較適合走哪條路呢？. 為了給更多有志成為軟體工程師的人們一條清楚的方向，我們請教從 ALPHA Camp 畢業、已成功轉職軟體工程師的學長姐們，以及業界老師和助教，列出在實務上會 ...

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  5. tw.alphacamp.co › blog › alumni-dannyhu通訊工程 Danny 轉職軟體工程師：怎麼開始學？用了哪些資源幫助 ...

    2023年1月17日 · 成為百萬年薪軟體工程師，5 個步驟翻轉職涯. 程式設計入門，學什麼？ 學期一的課程目標是「體驗」，能幫助從未學過程式的小白建立程式基礎，也探索自己是否想嘗試繼續深入這個領域。 從程式語言是什麼、認識 JavaScript / HTML / CSS 基礎語法、建立運算思維、網頁設計流程的思考流程、實際進行切版 (Layouting) 操作。 利用 User Story、Persona、Wireframe、User Flow 來幫助產品在初期發想與設計時就能以 User-Centered 為宗旨，做出符合目標使用者需求的產品。 用什麼工具學？ 課程內容都在學習平台 Lighthouse 上，我覺得真的是個體驗很棒的地方。

  6. tw.alphacamp.co › blog › power-biPower BI 是什麼？給新手的 PowerBI 教學、技巧與學習資源 - ...

    2023年2月27日 · 一些使用 Power BI 的主要理由：. 易用性 ：Power BI 提供了直觀的使用者介面，使用者無需具有複雜的數據分析技能即可建立儀表板和報告。. 這使得它適合非技術人員使用。. 高度整合性：Power BI 可以與其他 Microsoft 產品（如 Office 365、Azure、SQL Server 等 ...

  7. tw.alphacamp.co › blog › data1-testimonial-wenen解決問題從定義問題開始：用「數據思維」暖身數據分析職涯 - ...

    2023年10月3日 · 成為數據分析師要學什麼？ 非本科怎麼開始？ 工業工程與管理背景的ㄚ文自學一手工具後發現，要解決問題並讓數據產生價值與影響力，關鍵在於定義問題與在商業世界落地解決方案。 他在「商業思維」課程中怎麼學會應用這套方法，更為數據分析師職涯暖身與建立人脈？ 為什麼想成為數據分析師？ 工業工程與管理像是個養成工廠醫生的學科，學的東西很多很廣，像是製程、設備、勞工安全等。 很多系上學長姊畢業後都成為台積電或聯發科工程師，聽起來蠻不錯的？ 但對我來說這卻都像紙上談兵，我無法想像學了這些知識能怎麼用，也不確定自己能提供什麼價值。 在畢業專案中我碰到機器學習，為了完成專案開始學習數據分析。 做數據分析要定義目的、流程與步驟，接著去實現並確認結果合不合理，若不合理要再回頭思考和修正。

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