數據分析技術指南：用情境解析適合你學習的程式工具
各種分析工具都擁有他獨特的優勢及適用的範圍，從傳統的統計方法到現代的機器學習技術，這些工具應用於不同場域下能發揮顯著效果，本文將舉例 5 種使用情境及搭配的分析工具，介紹如何根據具體需求選擇適合的工具來實現分析目標。
數據領域 Side Project 實戰攻略，增加你的求職優勢
Side project（業餘專案）有時不只是興趣，還能夠提升求職競爭力。在數據領域工作三年多的 Milana 藉本文與讀者分享製作 side project 的四大步驟，以及她在求職時實際製作過、協助 NGO 營運的 side project 開發經驗。
資料分析 vs. 資料工程：從三個面向解析兩種工作的差異
AC 助教 Shu-Ting 分享自身在資料領域工作多年的經驗，包括資料分析和資料工程的區別、任務執掌、交付產物，以及各角色常用的工具、知識與技能。同時介紹了分析工程的概念及個人職涯歷程，探討資料工作光譜上的不同角色。
