〈自學能力〉彙整

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），本文將分享五個步驟，包含一項表格工具，幫助各位讀者更有效面對數據分析工作上各種「模糊問題」。

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、資深工程師與獨立開發者可以怎麼運用 AI 增強自己的表現。

我們曾經推薦過 AI 主題的電子報，也介紹過 20 個關於生成式 AI 的關鍵字，對於習慣以收看影片來吸收資訊的讀者，我們在本文精選了四個 YouTube 頻道，並且分享為英文影片加上中文字幕的方法。

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。

你也想轉換跑道、轉職軟體工程師？一定要辭職進修？辭職沒收入壓力山大，但邊工作邊學習，我下班就是沙發馬鈴薯，有時間念書嗎？要多久才能學完呢？本文一次告訴你，最適合上班族的半年學習轉職提案：要做對哪幾件事，才能完成這個不可能的任務？要有哪些認知與心態，才能面對與克服焦慮與心魔？

學程式最怕投入一段時間後卻覺得無效，浪費時間，還弄得患得患失。我們幫你找出與分析關鍵問題，再給你 5 個關鍵方法，幫你建立好的習慣，開始有效自學。

自學程式怎麼知道學會了？學了就可以找到工作嗎？一直撞牆怎麼辦？兩位教學經驗豐富的程式開發前輩 Jack 和維元，幫你破解迷思和誤區，助你修成正果。

「學習社群」的重要性不言而喻，人們也愈來愈意識到「學習教練」的重要性，我們今天來聊一下學習社群裡幾種重要的角色以及如何發揮「同儕互學」的最大價值。

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。