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3. 聘用團隊 VS 打造團隊. 每一天都比昨天更好，不斷追求成長. 在 ALPHA Camp，有一個傳說中的神力女超人，她是 Student Success 團隊的學習總教練，每星期都和團隊開會監測學習數據，為學生打造更有效的學習體驗而孜孜不倦；她是營運長，確保公司大大小小專案 ...
首輪估值破億！. ALPHA Camp 獲活水、國發基金投資，用數據打造數位人才孵化器. 發佈日期: 2021 年 3 月 11 日 作者: ALPHA Camp. 深耕數位人才培育的教育新創 ALPHA Camp，宣布完成第一輪外部投資。. 計劃打造學習數據平台，為台灣人才升級。. 教育新創 ALPHA Camp 在今日 ...
2023年7月13日 · Taboola 副總出任董事 教育新創 ALPHA Camp 用 AI 孵化數位化人才. 發佈日期: 2021 年 3 月 24 日 作者: ALPHA Camp. 教育新創 ALPHA Camp 今日在由 Hive Ventures 舉辦的 Galaxy Summit 中宣布，邀請 Taboola 副總裁俞寧寧擔任董事，希望借助俞寧寧在美國開發大數據與內容內容 ...
- 資料科學五大 Q&A：如何成為資料科學家？資料科學產業的未來？
- 資料科學與 Ai：工程師在 Ai 開發能扮演什麼角色？
- 結語
想跨入資料科學領域，可以進行什麼樣的專案？
現今職場對資料科學有很大的需求，想要踏入資料科學領域是比較容易的。我認為做過資料科學專案是基本，更重要的是背後的思考過程。比如在面試時，會深入去問面試者，在這個專案中覺得最有挑戰性的部分為何？又是如何克服的？
資料分析師、資料科學家、資料工程師，有何差異？
三者的差異簡單來講可分為： 1. 資料分析師：負責找到問題，是第一步 2. 資料科學家：在不知道解決方法的情況下，負責找出一個解法，在過程中也會用到分析 3. 資料工程師：在所有已知的解決方法中，挑選一個適合作法，每天都在做取捨 其中資料科學家，與資料工程師這兩個職位，通常在國外大公司如 Facebook、Google 通常沒有明確的區分，重點是聘你進去後能夠幫公司解決問題，如果本身有相關技能最好，沒有技能，有資源的公司也會讓你去學。 如果是比較小、資源不太充足的公司，就會很明確地說要什麼樣的人，因為他們已經有既有的問題在等你了。
從事資料科學工作需具備什麼技能與特質？如何確定自己適不適合？
Tammy 認為成為資料科學家，需要具備以下三大特質與能力 ： 1. 對資料的好奇心與熱情：最好的資料科學家，一定會具備對資料的好奇心與熱情，當看到某個訊號時，會主動去問「為什麼」。舉個生活化的例子，公司冰箱裡會放可樂，但會發現可樂在某些時間消耗很快、某些時間消耗得慢，這時候如果你對這個問題有興趣，想蒐集資料去研究分析，就是具備好奇心的證明。 2. 軟體使用及資料視覺化能力：將資料視覺化需要創意，比如當你拿到 1、2、3 這些數字，會去思考用什麼方式，哪種軟體進行視覺化，並且還能跟問題本身有連結。 3. 機器學習與統計能力：機器學習是解決資料科學問題很常用的一個工具。資料的種類與複雜度會影響使用工具的場景，在不同流程階段，會運用不同的機器學習方式。比如當你拿到大量影像資料，這時候 AI 模型很常在前期就被導入，針對某些 Tag 做分類 得到初步結果，後續再做分析；SVM 則適合在資料清理完，有初步分析結果後，再使用 SVM 做一次機器學習。 若想踏入資料科學領域，懂得運用機器學習工具是很好的入門磚，因為目前產業界中大概有 70% 資料科學家職缺，都是資料清理完後，需要有人來做最後...
未來哪些類型產業特別需要 AI？
人力缺乏的產業，會需要 AI，比如工廠、醫療產業。中國、巴西很多工廠經營者，常常徵不到人，就需要導入 AI，做工廠自動化。而醫療產業，因為培養醫生很不容易，也會需要 AI。
軟體工程師在 AI 開發上，可以扮演哪些角色？
AI 開發時，從設計 AI 演算法基礎建設、產生軟體應用、到製作使用者互動介面，都會需要軟體工程師。AI 就是一套技術，資料科學家負責在資料層面處理、如何去問問題，而工程師則是扮演著銜接橋梁，在過程中打造不同工具的角色。 認識演算法（Algorithm）與運算思維（Computational Thinking)
從事網站開發，在技術方面如何與 AI 銜接？
很多公司或組織像 Google、Amazon、OpenAI 等，都有提供許多 AI 功能的 Api 讓大家做串接。因此在網站開發或其他應用面上，不須要真的去做出一套 AI，而是可以在需要用到 AI 技術時，把網站跟 AI 的 API 進行串接。 資料科學或網頁開發，程式開發該選哪個領域？
藉由 Tammy 的分享，你是否對於資料科學家職涯與產業未來發展有進一步認識？想踏進資料科學領域，可以評估自己擁有的特質與技能，決定要當資料科學家，或以軟體工程師的方式實現。 若擁有對資料的熱情及好奇心，且有使用機器學習或軟體工具去解決問題的能力，可以選擇成為資料科學家。又或者已經是軟體工程師，對於技術開發更有興趣，則可透過打造 AI 相關應用及軟體、或串接第三方 API 的方式，實現 AI 技術。不論何者，都是進入資料科學領域很好的方式。
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下面想和大家分享我的心路歷程，希望對同樣在考慮「從大公司出走」的人有所幫助。. 其實到最後下定決心之前，心裡一直是天使及惡魔交戰的狀態，在外商公司，我的工作內容穩定且前景明確，能夠保持相當不錯的生活水平，對比之下到北京新創卻看來前途 ...
2024年4月3日 · SQL (Structured Query Language 結構化查詢語言) 是一種專門用來管理與查詢關聯式資料庫 (Relational database)的程式語言。. SQL/NoSQL是什麼？. 認識資料庫管理系統DBMS. 透過 SQL，我們能在關聯式資料庫裡新增、查詢、更新和刪除資料，同時也能建立和修改資料庫 ...
