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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」。

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。

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。

本文將介紹 RAG 的運作方式、哪些使用情境適合導入 RAG？以及為什麼 NVIDIA、Microsoft 等軟硬體科技巨頭都爭相投入這個領域。

我們先前分享過如何評估自己是否已經成為一位具有競爭力的求職者，這次我們除了談到幾個常見的數據分析師職缺，更要教你如何從職缺說明（job description）讀出職缺所隱含的關鍵資訊。

本週之後《RISE-UP 科技人才升級週報》就要暫時停刊了，未來活動將轉移到 ALPHA Camp 的 X 帳號 @ALPHACampSchool，各種新計畫也會在 X 跟各位宣佈，歡迎來 follow 我們。

如果你想開發有商業化潛力的 AI 應用，卻還沒決定題目，本文提供五個能找到許多 AI 產品與新創的網站，並依照商業化程度由高至低排序，供你深入挖掘靈感。

撰寫本文的時候，剛好 Apple Vision Pro 評測解禁，對這個產品感到好奇的讀者，我們推薦兩篇評測文章和兩部影片。

相信各位讀者在工作上多少遇過要處理「很模糊」「高度不確定」的問題，本週我們選了一篇文章，告訴讀者資深工程師可以依循怎麼樣的一套做法來面對這類問題，以及過程中可能遭遇的挑戰。

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。