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3分鐘快速認識 API 運作與使用方法. 發佈日期: 2022 年 8 月 20 日 作者: ALPHA Camp. 內容目錄. API 是什麼? API 的運作方式: API —— 應用程式介面的例子. 常見的 API 類型. 如何選擇和使用API. API 常用工具. API 是什麼? API 是 Application Programming Interface 的縮寫,API中文是「應用程式介面」。 在電腦程式設計裡,應用程式介面 (API) 是用於打造應用程式軟體的一組副程式定義、協定與工具。 API 是指各種軟體組件之間一套明確定義的溝通方法。 好的 API 提供模塊,並且由工程師將它們組合在一起,如此一來讓寫程式變得更簡單。
2024年2月17日 · 1. 定義與拆解問題. 免費點我下載數據技能路線指南. 2. 探索資料. 3. 分析數據. 4. 驗證假設. 5. 溝通決策. 如何成為數據分析師:必備的 3 個技能. 資料分析會遇到的挑戰與解方. 資料分析的常用工具. 數據分析師和資料科學家的差別. 結語. 什麼是資料分析(Data Analysis)? 資料分析是一種過程,透過搜集、清理、處理和解釋大量的資料,以找出有用的信息、提出結論或支援決策的過程。 資料分析可以用於多個領域,包括商業、科學研究、政府決策等。 在商業領域,資料分析是一種能力,可以幫助公司了解他們的客戶、評估廣告活動和產品性能、競爭情勢分析,並做出有根據的決策。 資料分析 5 步驟. 1. 定義與拆解問題.
2023年1月31日 · 四步驟 規劃你的後端求職作品集. 第一步:釐清作品集的目的. 第二步:用作品集展現後端核心技能. Project Ideas:後端基本作品集的 4 大主題. 1. Web API 設計與開發. 2. 資料庫串接與設計. 3. 串接 3rd-Party API. 4. 測試. 第三步:瞭解面試官怎麼看作品集. 1. 聚焦在雇主要的技術能力. 2. 與目標職缺、產業的相關性. 3. 完整性與成熟度. 第四步:呈現你的作品. 1. 加上簡單的前端介面 展示專業度. 2. 上傳到 GitHub,並清楚條列技術亮點. 3. 部署到雲端. 成功轉職後 讓你的作品再升級!
2023年8月2日 · 先建立 5 步驟的思維. 資料科學當中的程式語言. 「程式語言」是分析者的工具中擁有比較大的彈性與使用門檻的手段,想要怎樣的資料操作流程或模型方法都可以自己實現。 通常會有兩種情況是只有程式才能達到的: 客製化的資料處理過程,例如資料很特別、或是數量很大; 使用最新或冷門的模型,套裝軟體沒有提供。 當然使用程式語言也不是要從零開始寫程式,現在也有很多第三方的工具可以讓分析更有效率也更方便。 不同的程式語言對於資料分析的支援程式也不同,以目前主要用於資料分析的程式語言主要有三個: 程式架構與分析生態完整的 Python. 基於統計學的 R 語言. 集結 Python、R 和 C++ 一體的 Julia. 資料科學家、資料分析師、資料工程師,實務上如何在資料團隊分工.
投履歷前你要做到主動求職3步驟. Cover letter 同時也是你跟潛在雇主的第一個關鍵接觸點. 最普遍主動申請工作的兩種方式:直接寄email 或是透過網站申請(包含公司自己的網站、第三方求職網站)。 無論是哪一種方式,你的潛在雇主,第一個看到關於你的訊息,都是求職信的內容。 email的話,會先看到信件內文,才去點開履歷附檔。 網站履歷的話,一段小的 cover letter 通常也會被系統預設在瀏覽履歷的最上方。 會先看到 cover letter 才會繼續往下閱讀履歷。 別忘了, 一整份完整的 cover letter 加履歷,雇主可能只花 1-2 兩分鐘閱讀甚至更少的時間 ,千萬別抱著「別人應該要知道」的假設在準備你的素材,一定要把握每個眼球會停留的機會強調你自己的優勢。
Python 教學,快速入門基礎. 1. Python基本概念. 2. 變數和資料型態. 3. 操作符和運算式. 4. 控制流程. 5. 函式. 6. 模組和套件. 7. 錯誤和異常處理. 8. 實踐練習. Python 是什麼? 為什麼要學 Python? Python是非常受歡迎模仿自然語言的通用程式語言,因為他非常容易閱讀和理解,且擁有龐大的開發者社群提供各種函式庫、框架以及教學課程,相對容易學習上手,適合新手入門學習的程式語言。 同時Python應用範圍非常廣泛,也是市場上工作機會需求最大的程式語言之一。 Source: devjobsscanner. Python 網路爬蟲:學習地圖與策略. Python 能做什麼? Python的應用範圍廣泛.
2024年2月23日 · 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.