資料科學是什麼？3 個 Data Science 的學習資源
資料科學 (Data Science) 是一門跨領域的學科，他使用數學、統計學、電腦科學以及領域相關的知識和理論，從結構化和非結構化的數據中提取知識和見解。
資料科學家在做什麼？Data Scientist 工作內容與3大核心技能
資料科學家(Data Scientist)收集和分析大量數據。結合了計算機科學、統計學和數學來分析、處理和建模數據，然後解釋結果，為公司制定可行的計劃。這篇介紹資料科學家的工作內容和核心技能。
SQL 是什麼？用實際案例操作資料入門SQL語法
SQL (Structured Query Language 結構化查詢語言) 是一種專門用來管理與查詢關聯式資料庫(Relational database)的程式語言。這篇介紹關聯式資料庫的三個特徵，帶你認識基礎的SQL語法入門。
資料分析第一步：觀察資料的5件事
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。
資料清理與型態調整：資料前處理必須要做的事
「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。
從資料模型到數據產品，現實會遇到的問題
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？
建立數據分析與問題解決能力，你要知道的數據思維6大流程
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 團隊透過一系列實作，認識資料分析流程，並針對「定義問題」與「提出假設」進行深度討論。
Python 網路爬蟲：學習地圖與策略
許多人會選擇 Python 做為程式開發或資料科學的入門語言，因為其「語法容易」與「第三方資源豐富」兩個特性。所謂的「第三方資源豐富」是指，Python 可以搭配許多套件來完成特定領域的工作。Python 在爬蟲領域也如此
Python、R 、Julia 三大程式語言怎麼選？來自資料科學家的觀點
Python、R語言、 Julia 號稱是資料科學的三大程式語言，就我自己的觀點來看，目前看起來 Python 是首選、有些比較專業的統計方法可以考慮 R ，至於 Julia 還要觀望一下。
資料工程師工作內容是什麼？ 年薪百萬 Data Engineer 常見嗎？
如果你正在尋找資料工程師的工作，或是期待踏入相關領域，這篇蒐集並整理了大量的業界面試流程與常見的面試題庫 35 題，用面試官的角度思考，從中了解數據工程師的工作內容是什麼，以及雇主對 Data Engineer 關注的4個能力重點