科技動態
5 個理由告訴你，就算放假你也必須每天寫程式
數據科學是個不斷升級的領域，而「寫程式」是當中至關重要的元素。雖然寫程式很辛苦，工程師難免會想在假期耍廢一下，但資深工程師 Bharath K 撰文表示，作為數據科學家，就必須每天練程式。[...]
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【科技報橘獨家專訪 Airbnb 亞太總經理巴賈吉】「資料為本」成決策文化！ Airbnb 疫情下催生有史以來成長最快速的產品
《TO》年度品牌活動 CONNECT 2020 正式上線！聚焦「智慧行銷」、「精準醫療」、「5G 新經濟」、「邊緣計算」4 大深度專題，邀您與百萬讀者共同關注疫後全球科技趨勢！[...]
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【Python 煉丹爐再升級】沒有 PyCaret 2.0 辦不到的事！幾分鐘自動化所有數據準備、模型部署
【我們為什麼挑選這篇文章】大家在建立機器學習模型時，難免會遇到發生錯誤、必須回過頭從一大串混亂的程式碼中，一步步驗證除錯的情況。PyCaret[...]
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如何打造一個「頂級數據科學團隊」？ LinkedIn：狂用 A/B Test 就對了！
【我們為什麼挑選這篇文章】LinkedIn 於 2003 年成立，旨在為用戶建立商業世界的連結，截至去年最新的數據資料顯示，LinkedIn在全球超過 200 個國家已累積 6.45[...]
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【數據科學 ≠ 數據分析】都是以數據解決問題，程式語言使用卻大大不同
【我們為什麼挑選這篇文章】在外界眼中，數據科學與數據分析乍聽之下可能有些相似，事實上兩者的確有共通點，不過數據科學更可說是數據分析的二轉。本文除了分析數據科學與數據分析之異同，更說明為何數據科學更勝一[...]
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【初學者也能輕鬆上手】MIT 推出「超越深度學習」的新 AI 程式語言，無須數學專業知識就能寫出 AI！
【為什麼我們要挑選這篇文章】對於沒有電腦科學或數學領域專業知識的人，要怎麼從 0 開始學人工智慧（AI）？ 下文，帶你看 MIT 研究團隊提出一個可以讓新手快速入門的新 AI[...]
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2019 科技預言：社會將出現首批「數據科學背景」的客服職缺
2018 年對科技人絕不無聊，蘋果市值破兆、加密貨幣狂跌還有臉書的資安議題層出不窮。經過去年的紛擾與爭議，SparkLabs Group 團隊觀察市場趨勢、科技演進與社群應用，分析出 2019[...]
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【年末轉行指南】無經驗也能做數據科學家？其實學會 Python 後什麼都好談
【我們為什麼挑選這篇文章】數據科學是當今挺熱的一個職業，很多人想入門但卻無門可入。就算找到門入，卻也不知道門內要的是什麼人。本文作者從三種想進入數據科學的群體上分析，教導要轉職怎麼做最快。（責任編輯：[...]
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傑出的數據科學家不會用一般人的方式學習，他會掌握這 5 個訣竅！
【為什麼我們要挑選這篇文章】現在是大數據時代，行銷、投資、 AI 都靠數據優化，數據的重要性勝過以往，數據科學家因此成為火熱又迷人的職位，平均年薪至少 150[...]
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數據科學家必讀的五本書：重要的不是會打 Code，而是背後的資料邏輯思維
【我們為什麼挑選這篇文章】學會工具背後的理論很重要嗎？很重要，因為這些知識邏輯會轉化成為你工作、學術研究的專業養分。工程師當然也可以只會用程式語言而不懂背後概念；不過，這就像一個調酒師不懂酒品知識、不[...]
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Airbnb 數據團隊主管：把數據科學家的工作分成「三種方向」，才能發揮最大效益！
【我們為什麼挑選這篇文章】「數據科學家」聽起來很流行的名詞，究竟可以為公司帶來多大的幫助？本文參考 Airbnb[...]
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【IT 轉職全攻略】數學不學好也想當數據科學家？想轉型，你會需要這份攻略
【我們為什麼挑選這篇文章】數據科學家是近年來特別夯的一項職業，不僅蘋果、LinkedIn等跨國大企業需要，也有愈來愈多的工作機會，薪水當然也很優秀。除了要對數據很有一套之外，數據科學家還得要有很好的邏[...]
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Github 年度精選：從 8,800 個專案中挑出 30 個最酷、最流行的機器學習專案！
【我們為什麼挑選這篇文章】2017 年，機器學習是各界極盡關注的領域之一，也推動了更多人投入開發。這篇文章從 2017 一整年近8800 項開源的機器學習專案中，自反饋和評價中擇優挑選了前 30[...]
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不打折的服飾業如何顛覆傳統零售？數據分析和 AI 當利器，Stitch Fix 用個性化服務殺出血路
【我們為什麼挑選這篇文章】 曾擔任台灣 IBM 協理、甲骨文總經理及 HTC 亞太區副總經理等職位的李紹唐，在臉書上發表了這篇文章，分享他觀察美國零售服飾 Stitch Fix[...]
