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Data Analysis 資料分析是將龐雜數據進行整理分類後，從中得出解決問題和進行決策的見解作為參考依據。小至個人、大至跨國企業組織，不管是用來優化行銷、找到商業機會或是加強組織內部效率，都需要懂得能利用資料分析來提升決策品質。
我們先來定義所謂的「一次學習」是什麼樣的結構，然後，你需要針對自己的學習結構進行評估，看看是否能優化一下，讓學習結構變更完整。有了完整的學習循環結構以後，可以再進一步思考整個循環的加速。
面對「我在學什麼」這個問題，良好姿態是：將你打算要學的事情，例如「學程式」進行拆解與分類，運用任何的維度，排出一個學習地圖。今天我們就來介紹一個能用來拆解「學什麼」的分類架構。
軟體技術環境變化快速，「持續學習」成為了軟體工程師無法逃避的宿命。軟體工程師該學什麼？用什麼方式學？如何安排時間有效學習？三位 ALPHA Camp 課程助教與校友，分享如何透過 Side Project、鐵人賽大量練習，不斷精進自我。
「自學 (self-direct learning)」的情境，也就是學習者需要自行定計劃並且蒐集學習資源的狀況。學習動力的起伏導致學習者反覆回到「我是否需要繼續投資心力來學這個東西」的決策，對「我現在做的事情真的可以幫我達到 (功能性的) 目標嗎」反覆質疑。學習能量因而耗損。今天我們先針對「動力」這個根本又關鍵的老話題起個頭。
線上程式課程學生幾個常見的痛點是：學習動力不足、時間管理、無外力制約、以及缺乏成就感 / 有趣。在職進修的人更是需要好的時間規劃，這篇提出一些如何改善時間管理更原則性的做法。
線上學程式容易半途而廢？本文分享自學程式關鍵五招，教你規劃每週、每日進度，並分享 ALPHA Camp 如何協助學生穩定、持續地投入學習，讓投入看得見成效！
ALPHA Camp 校友、高雄的全職媽媽 Bug ，照顧家務和孩子忙翻天，依然堅持不懈地學習。她的學習歷程非常激勵人心，只要有熱情、有毅力，在繁忙的生活中，也能培養全新專業技能！
想要轉職工程師到底該怎麼做？停留在將課程作業完成是絕對不夠的，除了記下程式語言的打法外更要懂得如何融會貫通，才能因應不斷變化的環境成功轉職工程師。
21 世紀被喻為是「知識經濟」(knowledge based economy) 的世代。知識經濟的特點， 是對有高度科技能力人才產生龐大的需求，然而，科技進步與改變的速度讓我們難以適應。唯有不斷的增強我們的學習能力，才是在這個時代不受淘汰的關鍵。
【書單】自學力就是競爭力！「有效學習」必讀的 5 本書，ALPHA Camp推薦給學生們充實自己的推薦書單
在一個寫程式正夯的年代，常遇到有朋友問我：「一點技術都不懂的人可以學寫程式嗎？學的起來嗎？」我的答案通常是：「當然可以學，但是學不學的起來不一定。」 怎樣才能學的起來呢？我歸結幾點觀察如下：
ALPHA Camp 的使命是「幫助人們發展有意義、有價值的職涯」。自 2014 年以來，我們以新加坡和台灣為教學據點，培訓超過 6500 名學員。校友遍及台灣、新加坡、中國、以及全球的科技新創。
