東涌藍天海岸管理處 相關
廣告上個月有 超過 100 萬 名用戶曾瀏覽 agoda.com
立即預訂可慳更多，Agoda®一直保證最低價！ 我們全天候為你提供協助，出走都唔會注定一人！
搜尋結果
2024年3月22日 · 深化理解LLM ：除了有將近30個範例程式碼和直播課程30天回放，讓我可以好好地複習相關課程，還有進階學習教材，可以讓我更深化地認識每種應用的細節。. 本文是作者記錄自己今年三月參加 ALPHA Camp 與 ihower 共同推出的「Generative AI Engineer：LLM 應用開發工作坊 ...
今年初即便台灣疫情受到一定程度的控制，鈦坦仍持續實施每月一周的居家辦公協作。 Tomas 認為，遠距工作的基礎能力已經被建立了，遠端工作從長遠觀察也是趨勢，藉由持續全遠距的工作形式，進而訓練組織與員工在工作上的適應能力。 而隨著台灣疫情升級，視訊會議、遠距辦公、必須得全面執行的狀況下，鈦坦早已在持續練習的過程中、逐步調整，準備就緒。 Tomas 強調，當我們討論遠距工作，其實討論的還是「溝通」的基本原則：亦即溝通的「品質（quality）」和溝通的「頻度（frequency）」。
- 如何成為數據分析師：必備的工作技能
- 數據分析師兩大工作內容：需求確認及分析
- 專業的 Data Analyst 要有哪些特質？
- 數據分析師薪水範圍
- 數據分析師的職涯發展路徑與選項
數據分析師必備的三個技能： 1. 1.1. 數據處理和分析能力：這是數據分析師的核心技能。他們需要掌握如SQL、Excel、R或Python等數據處理工具，並具有使用統計方法進行數據分析的能力。 1. 1.1. 數據視覺化：能將數據視覺化是數據分析師必備的技能之一。這需要掌握如Tableau、PowerBI等數據視覺化工具，以便能將複雜的數據以易於理解的方式呈現給決策者或非技術人員。 1. 1.1. 業務理解和問題解決能力：優秀的數據分析師不僅需要技術技能，還需要對業務有深入的理解，以便將數據分析應用於實際問題。他們需要能從業務的角度來理解和解釋數據，並能提出基於數據的解決方案。 三個成為數據分析師的學習重點：專業技能、產業知識、及批判性思考： 1. 1.1. 專業技能：Excel、程式語言...
資料分析師一天的時間分配，工作有一半時間在做分析工作「SQL 跑資料、畫報表」，然而每天花最多時間的，反而是「需求確認」！與部門同事討論、了解他們的資料分析需求。例如： 1. 1.1. 為什麼他們需要資料？ 1. 1.1. 這些資料能夠解決他們的問題嗎？ 1. 1.1. 除了他們所需的資料，我們如何挖掘其他資料，幫助他們了解的更多？ 從事數據分析工作通常要經歷幾個步驟 1. 1.1. 定義要解決的問題 1. 1.1. 收集正確數據 1. 1.1. 清理數據 1. 1.1. 數據分析與解讀 關於這些步驟更詳細的說明，請看〈資料分析 5 步驟〉這篇文章 數據分析的類別大致上有這四種： 1. 1.1. 描述分析（Descriptive analysis）：描述性分析回答 What happened...
1. 好奇心
好奇心驅動數據分析師不斷追問和探索數據背後的真實含義。這種特質促進創新思考，能夠引領分析到更深層次。在解決具有挑戰性的問題時，好奇心也可以幫助分析師發現新的解決方案和視角。
2. 批判思考
批判思考允許數據分析師理性分析數據，避免受到偏見和誤解的影響。這個特質不僅提高了分析的準確性和可靠性，還幫助分析師更好地理解問題並提出有力的解決方案。
3. 注意細節
對細節的敏感有助於發現潛在的數據錯誤和不一致。這個特質確保分析結果的品質和準確性，並有助於避免在後續工作中出現成本高昂的錯誤。
根據Glassdoor的資料，在台灣的數據分析師工資大概在年新月薪4萬到14萬之間，基本上是看資歷與工作經驗。電商的數據分析師職缺也很多，大部分的薪資都在四萬之上，根據1111人力銀行統計，目前數據分析師這個職缺就有近8000個工作機會。如果看國外網站ERI的薪資情報，台灣數據分析師的年薪平均數和中位數都在150萬。 不同的產業也都對數據分析師的需求非常旺盛，從軟體業到傳統的金融業、房仲業，都需要數據分析師的相關人才。
初級階段：數據分析師
1. 1.1. 學習基礎技能：熟悉Excel、SQL和基礎統計學。 1. 1.1. 實務經驗：進行數據清洗、初級分析，以及撰寫數據報告。 1. 1.1. 軟技能培養：加強溝通與協作能力。
中級階段：高級數據分析師
1. 1.1. 技能深化：學習R、Python進行複雜的統計分析和數據處理。 1. 1.1. 數據可視化：精通Tableau或Power BI製作報表。 1. 1.1. 跨部門協作：參與業務策略規劃，進行業務分析和預測。
高級階段：數據科學家
1. 1.1. 機器學習：掌握機器學習算法，使用如TensorFlow或PyTorch等工具。 1. 1.1. 大數據技能：學習使用Hadoop、Spark等大數據處理工具。 1. 1.1. 專案管理：能夠主導大型數據分析項目。
2023年8月8日 · 3 位在美國與新加坡、有豐富數據與 AI 領域經驗專家管其毅、Angus 與 Koo，帶大家瞭解「數據治理」是什麼？對企業為什麼重要？如何開始執行？不同產業有什麼挑戰？ChatGPT 問世後「數據治理」又有什麼轉變與新挑戰？如何減少 bias (偏見) 並降低企業風險？
2023年11月8日 · LangChain是什麼？ AI開發者必須了解的LLM開源框架. 發佈日期: 2023 年 11 月 8 日 作者: ALPHA Camp. 內容目錄. 什麼是LangChain？ LangChain的特點. LangChain的應用場景. 為什麼AI開發者需要LangChain？ LangChain的基本架構. LangChain 如何運作. LangChin 開發範例：創建一個AI問答系統. 免費點我下載數據技能路線指南. 什麼是LangChain？ LangChain 是一個旨在為開發者提供一套工具和接口，以便更容易、更有效地利用大型語言模型（LLM）的開源框架，專注於情境感知和推理。
2023年7月25日 · 數據分析轉後端工程師 Ching 的「鬆弛有度」學習法. 了解更多 ALPHA Camp 高留存率的學習體驗. ORID 是個在國際上被廣泛使用的焦點式提問法，透過四個層次的提問，能夠幫助使用者更結構性地思考與回應問題。. 本文以大家熟悉的 ORID 焦點討論法為起始點，接下來 ...
2024年4月3日 · 以「撈出十年資深員工」的使用情境，可以定義出以下 API 介面：. <p>CODE: https://gist.github.com/ackent/6251b223a3756dca896d35856806ccc1.js</p>. 這時候是站在使用者角度，容易聯想到有資深就有資淺，如果之後還想「撈出五年內的資淺員工」呢？. <p>CODE: https://gist.github ...
