〈資料科學〉彙整

Data Cleaning：資料清洗的方法與重要性

Data Cleaning 資料清洗，又稱為資料整理，是資料預處理過程中的一個重要環節。在進行資料分析或建立機器學習模型之前，資料清理對確保分析結果的準確性至關重要。本文將介紹資料清理的基本概念、方法，以及資料清理在實際應用中的重要性。

本文深入探討大數據（Big Data）的定義、應用場景與相關工具。讓你全面了解大數據如何改變各行各業的決策過程，並提供你處理大數據所需的專業工具。

深入理解 PowerBI 是什麼，並學習如何使用這個強大的資料視覺化工具。從基礎功能介紹到實際操作教學，這篇文章都會幫助你瞭解。附上免費的 PowerBI 學習資源，讓你更進一步掌握 PowerBI 的使用技巧

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(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。

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。

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。

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

資料科學家、資料分析師和資料工程師，在資料團隊實務工作上，不同的技能是如何分工。資料科學家與資料工程師的差異、資料分析師在做什麼？模型「部署/上線」的工作誰來做？ ALPHA Camp 資料工程師維元帶你解析。