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這次在 AAMA 北京年會上，有機會聽到北京大學國家發展研究院的前院長周其仁教授針對「中國經濟靠韌勁」的演講，讓我對中國的經濟發展的脈絡有更深的瞭解，以下是周教授的分享： 一、中國曾經擁有的低成本優勢不再. 在改革開放前，中國其實是既窮又封閉且物價、生產成本皆低的社會。 周其仁教授說，「窮就是一個優勢，窮就是東西可以很便宜」，所以一開放外資大量進來，大規模的生產也建立起來，再趁著這個優勢扶搖直上，消費品進入經濟體系，在地人賺錢後在國內消費，形成一個正向循環，但這個優勢已不復存在。 中國經濟經過20多年快速成長，工資、地價及原料等成本也一路上漲，企業的稅務支出也跟著大幅提升。
- 文組科系畢業，決定學程式的契機
- 跨領域者有效學習程式的 3 大心法
- 結語：刻意探索，找到適合自己持續發展的領域
為什麼決定學程式？因為我想用科技的力量，解決傳統產業遇到的問題！ 中文系畢業後，我在一家教育新創工作。我們在各大學開設產學合作課程，課程人數約 200 人。當時學生是用 email 繳作業，每封信夾帶 5、6 個 Word 檔。而我們改作業的方式相當傳統：把檔案一個個從 email 下載下來、歸檔到資料夾、一題題登記、最後整理成簡報。所以我每天晚上都耗費許多時間做這些例行公事。 當時即使我還不會程式，我也清楚這個枯燥的流程一定可以自動化。我心裡有個強烈的想法：如果我能了解程式、科技能力，就能解決我遇到的問題。擁有程式能力，就像從手工藝時代，進化到 21 世紀一樣！於是我來到了 ALPHA Camp 全職學習寫程式。 文組出身轉職工程師，他如何向面試官證明實力？
最後，我想從自身教學背景出發，與大家分享跨領域者學程式時，3 個推薦應用的學習心法： 1. 腦、手、心三用：有效學習需要注意不同範疇的平衡，也就是「腦、手、心」三項交錯應用 (KAS, Knowledge-Attitute-Skill)，才能達到全方位學習的效果 。當碰到一個新觀念或新事物，是否有實際動手做的機會、去理解做這件事的先後順序，並且去感受其背後的意義。當學習越高階的能力，越需要三項整合。 2. 累積練習次數：學習表現與練習次數，是有正相關的，且練習次數最好達到 7 次以上，才是真正掌握新觀念！我曾經做過一個實驗，藉由測試學生用 ORID討論的次數，去測量「從接到新任務、動手做、最後得到回饋」這樣一個循環，循環次數累積了幾次。實驗結果發現，表現達標的學生，練習次數皆達到了 5-7 ...
談完如何找到自身定位、整合專業後，最終仍要回歸到如何抉擇職涯。 轉職工程師曾經是我考慮的職涯選項，但我思索著另一種可能：若有一種工作，可以結合自己的優勢、熱情與價值，那我會毫不考慮的選擇它！而在 ALPHA Camp 學習的過程，讓我發現教育技能、學習技能對自己的影響有多重要，教育可能還是適合我繼續發展的領域。 技能只是一項工具，最重要的是找到自己要做什麼。對於跨領域者，隨波逐流是危險的，因為資訊少、技能也較弱。因此我建議除了專長外，也要綜合考量其他面向，用一段刻意探索的過程，找到最適合自己發展的領域。 三分鐘小測驗，找到自己跨領域學程式的入口
2023年11月28日 · 作者：Roy Yuen, Oursky 創辦人. 翻譯者：Queenie So. )裡唯一的專案經理（PM）。 隨著我們的團隊逐漸壯大，我需要同步管理10個以上的項目和超過20個軟體工程師，在PM方面開始面臨難題。 問題的起點？ 和我一直以來對高品質編碼的堅持。 Ben以往甚至會仔細檢視每一行程式碼直至滿意為止。 組成初期團隊後，Rick和我成為負責合併pull requests的僅有兩人。 又因為我們同時是公司內最資深的軟體工程師，理所當然我們也負責了Quality Assurance。 大部分公司只將PM視作客戶經理，但我期待PM可以跟我一起完成以下各項任務： 會見客戶（匯報進度，將客戶期望管理在合理水平） 提供產品操作的顧問意見. 提供技術性建議. 處理專案有關的行政工作.
2023年4月13日 · 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. 免費點我下載數據技能路線指南. 資料清洗 data cleaning 的方法. 資料清理主要包括以下幾個方面的方法： 缺失值處理：對於缺失的數據，可以選擇填充、插值、刪除或保持不變，具體方法取決於資料的特性和缺失原因。
2023年10月11日 · ALPHA Camp 在五月 AMA 直播活動中特別邀請到 DINNGO 執行長朱軒廷，帶著團隊中的營運長 PM、設計師、及工程師，就數位產品開發上的不同階段中遠距工作會遇到的種種問題，提供第一手寶貴經驗分享！ DINNGO 介紹. DINNGO 於 2014 年成立，透過區塊鍊技術打造數位金融服務。 CEO 朱軒廷擁有多年美國金融系統開發經驗。 公司總部在台灣，美國舊金山設有辦公室，因此團隊早期就建立了遠距協作習慣。 以下為直播活動精華摘要： 遠距團隊如何在不同產品開發階段遠端協作. 常見的產品開發流程如下圖，可分為三個階段： 首先從產品需求開始，接著是 PM、Designer 進行研究設計，最後由工程師開發測試產品。 完成一趟產品開發流程稱為一個週期，接著團隊會不斷重複這個週期。
2024年2月23日 · 專業的 Data Analyst 要有哪些特質？ 1. 好奇心. 2. 批判思考. 3. 注意細節. 4. 合作精神. 5. 道德感和誠信. 數據分析師的常用工具. 數據分析師薪水範圍. 數據分析師該學習哪些東西？ 1. 統計學和數學. 2. 程式設計（特別是Python或R） 3. 數據可視化. 數據分析如何學習？ 初學者階段：打好基礎. 中級學習者階段：技能深化. 進階學習者階段：專業發展. 數據分析師的職涯發展路徑與選項. 初級階段：數據分析師. 中級階段：高級數據分析師. 高級階段：數據科學家. 專家階段：業務分析經理/資料分析主管. 學習數據分析的指引「數據分析職能地圖」 數據分析師（Data Analyst）是做什麼的？
1. 三要素：動機、熱情、成就感. 2. 有系統的入門. 3. 找尋同好. 4. 練習、練習、再練習. 5. 有目的性的學習. 怎樣的人會學不起來？ 3分鐘熱度學不會. 沒天份學不會. 結語：怎樣叫做學會？ 在一個寫程式正夯的年代，常遇到有朋友問我：「一點技術都不懂的人可以學寫程式嗎？ 學的起來嗎？ 」我的答案通常是：「當然可以學，但是學不學的起來不一定。 （ 零基礎也能學會！ 最有系統的程式設計入門線上課程 ） 怎樣才能學的起來呢？ 我歸結幾點觀察如下： 1. 三要素：動機、熱情、成就感. 不管學習任何事物，動機都是最重要的。 學寫程式本來就不是件容易的事，有動機才會有熱情，遇到挫折也較容易撐過去。
