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2023年7月13日 · ALPHA Camp 執行長暨共同創辦人陳治平在會議上宣布，正式與台灣 AI 晶片的領導品牌耐能智慧 (Kneron) 聯手打造數據與 AI 課程。 耐能最近傳出多宗成功募資的消息。
AI 領航種子計劃：3 天從零掌握 AI 協作術. 只需要 3 天！. 憑一己之力、一玩就會的 AI 協作術，培養你使用 AI 的底層邏輯及關鍵能力，同時「 不需要寫程式 」就能輕鬆指揮常見的生成式 AI 工具，如 ChatGPT、Claude 等自動完成專業級網站，實現多種應用無限可能性 ...
ALPHA Camp 打造了專門的學習管理系統 (LMS, learning management system)，利用數據與行為科學，提升課程完課率為一般的線上平台的十倍！ 而順利完課的學員，就職率更達 93%。 畢業後 36 個月，薪資平均增長近 150%，年薪高過百萬。 「我們想專注在教育，而不是出版。 我們將實體教學的經驗整合進學習系統裡，透過學生的行為數據，不斷優化我們的教學設計與體驗。 」ALPHA Camp 創辦人陳治平 Bernard 說。 「在過去三年多，我們系統上累積了學生作業與小考 46 萬份，社群學習互動 23 萬次，學生與助教討論更超過 3,000 萬字。 這次融資，我們將增加在教學設計與數據系統的投入。 我們認為『線上教育』不只是把內容數位化。
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- 演算法/資料結構的應用場景
- 刷題目數愈多愈好？
- 一邊刷 LeetCode 一邊提升實力
對 iCook 共同創辦人兼技術長 Richard 而言，對長期的職涯發展而言，演算法與資料結構的素養，是長期職涯發展中不可或缺的「內功」。 具體來說，軟體工程師的任務是打造產品，而當一個工程師在思考什麼是「好的產品」時，他會需要思考： 1. 擴充性 2. 可用性 3. 效能 而若要能夠思考這 3 件事，甚至要不斷進步，就需要有演算法/資料結構的內功。 舉例來說，在做 SQL 優化時，很多人會直覺想到要加上 index，然而，這樣就夠了嗎？Index 效能是否有差異？你是否知道 index 背後的設計運用了 B-Tree 的結構？要怎麼設計 Index 才會達成 SQL 優化的目的？ 若真心深入思考類似的問題，就會需要有基本工的輔助。 或者，若 SQL 資料庫不敷使用，想要改用 NoSQL ...
上面講的是隨著職涯成長而自然而然發生的情況，但由於面試的需求，更多人（這裡指非本科的轉職者）和演算法/資料結構的「第一次親密接觸」是在求職面試時，動機是在面試時，透過「刷 LeetCode」的方式，一邊寫面試考古題，一邊蒐集相關知識。 在這種比較考試導向的情境下，有時候難免會出現一些迷思。最常見的就是對「題目數」的誤解，在網路上充斥著「面試某某等級公司需要刷 X 百題 LeetCode」等說法。 人總是希望有一個明確的指標，例如「如果我完成了什麼什麼⋯⋯就可以怎樣怎樣了」，很可惜，這可能只是個迷思。反而引起一種恐懼，我們常常看到其他人「刷幾百題」仍然沒有上，開始擔心自己到底要刷幾題，才可以面試上理想公司。 問題是，如果你的刷題方式是錯的，刷幾題都沒用。 Leetcode是什麼？誰需要刷題？工...
對像 Richard 這樣的資深工程師來說，LeetCode 並不是一個純解題來準備面試的平台，而是讓自己保持演算法/資料結構靈敏度的練功場。 對於想要使用 LeetCode 刷題，一邊建立基礎觀念，一邊準備面試，一邊提升實力的人，Richard 的建議如下： 1. 短期 (零基礎~年資 2 年內)：著重刷題時的思路/運算思維，能不能至少寫出暴力解？應用語言特性實作出程式碼，至少要能成功過關，對最佳解不要太執著。 2. 中期 (2 年左右)：開始吸收演算法經典，能思考複雜度，深度/廣度優先⋯⋯能把暴力解優化，或者開始看最佳解的 case study，把單點知識走深，看看常考的高頻題，了解題目背後的常見思路。 3. 中後期：刷了不少題、在工作中有 awareness 能：保持刷題習慣，鍛練手感...
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2023年2月7日 · 內容目錄. RISE 提供什麼學習環境？ 臥虎藏龍的導師與學員. 開箱 Pilot Program. RISE 首波學員好評：技術交流、領導者視野、人脈一次獲得. 突破職場限制，對 Data 價值、職能發展有更多元的想像. 能站在 Team Lead 視角，全局觀提出數據架構. 向導師學習，更清楚要去哪裡和怎麼去. 跨產業、公司的技術人才交流，累積人脈. RISE 春季班招生即將開跑. 處在變化快速的數位時代，工程師在各個職涯階段面臨著不同的挑戰，作為資深工程師（Senior Engineer）要晉身成為科技領袖（Tech Lead），需要的不僅技術力，更需要能考量跨部門協作、商業面各種考量，才能帶領團隊發揮影響力！
