數據分析師快速學習產業知識的三個方法
Erica 在資料領域工作近十年,目前在北美零售產業任職,她在文中分享如何透過自學,以及在工作場域中運用手邊的資源提升對產業知識(domain knowledge)的理解,幫助自己成為一名出色的資料分析師。
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Hugging Face 整合超過 47 萬個開源、預先訓練好的 AI 模型,供任何人下載使用。由於訓練模型非常昂貴,這樣的平台可以大幅降低開發 AI 產品的時間與成本。本文將概覽 Hugging Face 對開發者的重要性,並在最後討論它們的文化與商業模式。
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本文要推薦四份數據分析主題的電子報,外加兩個部落格。不論是準備跨足數據分析領域、對資料視覺化與資料科學感興趣,或是已經在業界耕耘多年,一定都能從這些電子報中挖掘出有幫助的內容。
在「數據分析職能地圖」對談會中,管其毅與胡筱薇兩位專家分享他們在產業與學界的經驗與觀點,對談如何應用地圖展開數據分析職涯與學習。本文彙整精彩對談內容,期待幫助有志往數據分析領域發展的人,掌握市場狀況與知道如何有效學習。
在與資料密不可分的時代,如何善用資料來解決問題,培養數據思維、進而建立數據分析的能力?AC 校長 Bernard 與資料工程師維元,帶領團隊透過案例實作,深度探討資料分析流程。以下針對「定義問題」與「提出假設」兩個環節,說明其目標、方法與案例,邀請你一起來練習用數據思考解決問題。
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?