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從社群中學習. 軟體工程師的學習方法與時間規劃. 方式一：以工作為導向，進行針對性的學習. 方式二：以興趣為導向，自主安排時間與空間學習. 軟體技術變化快速，重點在於規劃時間作有效學習. 軟體工程師如何大量練習？ 透過 Side Project、鐵人賽快速累積經驗. 透過專案實作，嘗試新技術. 參加鐵人賽，撰寫系列技術文章. 做 Side Project，體驗與他人協作. 軟體工程師技術學習 Q&A. 如何評估技術學習成果？ 學習技術時，會設定學習範圍嗎？ 想觀摩他人的程式碼進行學習，有什麼篩選標準找到適合觀摩的範例？ 學習技術新知（如框架、設計模式）與實作 Side Project 的順序？ 進行 Side Project 遇到困難，有哪些管道能求助？
- 數據思維：解決問題的五個步驟
- 解決問題與數據分析職能地圖應用
- 結語
數據思維不僅僅是數據分析，它是一個全面的問題解決流程。這個流程包括： 1. 定義問題：明確問題並將其量化。 2. 探索數據：找到相關數據。 3. 分析數據：運用數據進行深度分析。 4. 驗證假設：基於數據驗證你的預測。 5. 溝通決策：基於分析結果做出決策。 建立數據思維，4 週養成數據洞察力與實戰問題解決力 這個流程是循環的，意味著一次的分析和解決可能會帶來新的問題和假設。
在問題解決和數據分析的領域中，AC 數據分析職能地圖提供了一個全面的框架，涵蓋了商業應用、理論與素養、技術與工具，以及影響力等四個核心象限。本文將探討如何將這個職能地圖與問題解決的能力結合。 在問題解決和數據分析的領域中，AC 數據分析職能地圖提供了一個全面的框架，涵蓋了商業應用、理論與素養、技術與工具，以及影響力等四個核心象限。本文將探討如何將這個職能地圖與問題解決的能力結合。
問題解決和數據分析是密不可分的，AC 數據分析職能地圖為我們提供了一個全面而實用的框架。通過運用這個框架，我們不僅能更精確地定義和解決問題，還能在組織內部和外部產生更大的影響。 資料量多大算大數據？大數據為什麼重要？認識大數據的應用與工具
2024年2月22日 · 1. 拆解 (decomposition) 2. 辨識規律 (pattern recognition) 3.抽象化 (abstraction) 演算法 (algorithm)設計. 生活中用到運算思維的例子. 如何培養運算思維. 總結. 我們常會聽到「演算法」和「運算思維」這兩個名詞，但卻不太了解他們實際的意涵。 演算法和運算思維，除了是學習程式的重要基礎，也能幫助你邏輯思考、解決問題。 這篇文章就用實際的範例，帶你了解演算法和運算思維是什麼？ 以及學習他們的重要性。 什麼是運算思維 (Computational Thinking)？ 運算思維是一種思考過程。 微軟研究院全球副總裁周以真（Jeannette Wing）對運算思維的定義如下： 「 運算思維是一個思考的程序。
為了幫助學程式的學員們找到理想職涯，ALPHA Camp 舉辦了線上職涯座談，邀請到 Jumpstart Global 共同創辦人 Rosa，傳授如何確立職涯目標、培養自己，預約未來理想職涯！ 開啟新職涯！ 3分鐘小測驗，找到你的程式自學入口. 「跨領域」是 Rosa 的職涯寫照。 台大電子所畢業，第一份工作卻是進入 Bain & Company 擔任管理顧問，後來去 Morgan Stanley 做財務模型。 經過不同職能歷練後，Rosa 創辦了 Jumpstart Global，成為年輕學子的職涯導師，透過舉辦工作坊、海外參訪等活動，幫助年輕人找到理想職涯方向。 一、找到自己工作/職涯的意義. 工作的意義會隨著人生階段而改變。 剛出社會的的新鮮人，目標可能是趕緊培養硬技能。
SQL 是和資料溝通的首選工具，在商業情境與資料日益複雜的現今，蹲好馬步打穩 SQL 基礎，是解決實務問題的第一步。 上手 SQL 後，就能進一步整合思維、工具、與應用，並實現真正的數據價值. 近期活動. 課程介紹. 最新資訊. 數據分析師實力培養攻略：解決模糊問題的五個步驟. 身為數據分析師的核心能力之一是要能處理「模糊不清的問題」（deal with ambiguity），本文將分享... Learn more. 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法. 對於「工程師如何運用 AI 提高生產力」這樣的議題，本文將按照工程師的職涯階段與類型，分別討論初階工程師、資深... Learn more. AI工程師是什麼？ 生成式AI工程師要掌握哪些技能？
2023年4月3日 · 小結. 資料探勘（Data Mining）是一種從大量資料中自動找出有價值資訊的過程。 通過使用各種統計、機器學習和AI技術，資料探勘可以幫助企業和研究者發現隱藏在資料中的模式、趨勢和關聯，從而做出更明智的決策。 Data Mining 6階段. 資料探勘 Data Mining 過程通常包括以下幾個階段： 資料收集：從不同來源收集原始資料，例如資料庫、網站、社交媒體等。 資料預處理：清理和整理資料，解決資料缺失、重複或不一致的問題。 資料轉換：將資料轉換為適合分析的格式，例如特徵提取、資料編碼等。 資料建模：應用統計、機器學習或AI演算法來挖掘資料中的模式和關聯。 評估和驗證：評估模型的性能和準確性，根據需要對模型進行調整。
首頁 Blog. 自學能力. 自學效率的關鍵—掌握你的學習動力. 發佈日期: 2020 年 11 月 6 日 作者: Ellen. 內容目錄. 自學：Self-direct Learning. 動力：為什麼要學？ 如何測量自己的學習動力？ 了解自己的動力清晰度. 測量動力的好處. 面對持續的困難，需要訴諸更高層次的動力. 練習次數多卻沒結果 → 想放棄. 如北極星般的高層次動力. Reflection 與學習技術. 本篇文章轉載自ALPHA Camp 教學設計師 Ellen 鐵人賽持續 x 學習 系列. 自學：Self-direct Learning. 首先需要定義一下範疇。
