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什麼是 Scrum？認識 Scrum 的做法與它的限制

談到「敏捷開發」很多人就會聯想到 Scrum。的確 Scrum 是敏捷管理產品開發的架構之一。這篇文章帶你瞭解 Scrum 架構、流程、角色與活動，以及他們之間的關係。並瞭解 Scrum 與 Kanban 的核心價值、限制與常見的問題。從而認識到什麼樣的情境下適合使用 Scrum

本文作者 Yenting 是 AC 職涯教練、也是數位職涯 RPG 課程幕後推手，輔導過數千位學生轉職軟體工程師，她認為比起一味追求時下熱門趨勢、或訓練求職力，更重要的其實是你有沒有成長型的思維與自學力，體會到自己是有能力在學習新東西、入門新領域，才能成為在職場上「真正有選擇的人」。

CSS 的全名是 Cascading Style Sheets，階層樣式表。所謂的「階層式 (cascading)」，指的是我們可以在同一個元件上套用不同樣式，樣式與樣式之間則存在相對的階層關係。這篇帶大家了解如何建立扎實CSS基本功

資料在整個分析的過程中扮演非常重要的角色。在真正開始進行分析之前，會建議先透過一些簡單的觀察對資料先有初步的認識。透過系統性的方式來建立對資料的感覺。

「資料前處理（Data Preprocessing）」分成三個面向：1. 資料清理與型態調整 2.資料探索與 3.視覺化特徵工程。是實務上在收集完資料之後，到真正進入模型之前的重要環節。

傳統的資料科學模型通常只考慮到「產出模型」為止，著重的是如何訓練一個「好」的模型，產生交付的通常是一個模型。但有了一個好的模型之後，然後呢？

隨著資料科學的演進，許多商業軟體都逐漸成熟。從完整的套裝軟體到實現彈性比較強的程式來說，大概可以把常見的資料分析工具分成幾種類型，有 BI 工具像是 Tableau 或 Power BI，分析模型套裝軟體像是 SAS或是 WEKA，程式語言像是 Python 或 R，這麼多工具到底怎麼選？

Node.js 是一個 JavaScript 執行環境 (run-time environment)。npm 是 Node Package Manager 的縮寫，開發者可以進行套件的安裝及管理。

Data Analysis 數據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。