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2024年6月20日 · 資料工程是步調、產品迭代速度飛快的工作. 「 若你不喜歡接受挑戰、學習新知，那麼資料工程可能不適合你。 資料工程進展飛快，資料大量增加的同時，新型系統和技術需要跟進發展以處理量更大的資料們，昨日的系統可能跟不上今日的數據資料需求 。 也因此，工程師所擁有的知識也須隨之更新。 Rizea 以自身經歷分享，他在早期工作階段時也有這樣的困擾，也就是擁有的知識跟不上技術進展速度。 他透過晚上閱讀學習，加上白天的練習上手，逐漸超越同期對軟體工程的了解，工作更上手。 至今，他仍會定時瀏覽最新資訊與技術更新，也建議想入門的人們能夠定時吸收新知，讓自己隨時都能夠跟上最新知識。 3. 必須了解資料合規原則.
2021年1月18日 · 為解決長尾問題，現有的演算法. 事實上，此前為了解決“不均衡”資料集，研究者們已經嘗試過多種方法。 僅僅是主流演算法，就分為七種： 重複採樣 （re-sampling）：分為對少樣本的過採樣、及多樣本的欠採樣，但這2種方法，都有欠缺的地方。 其中，過採樣容易發生少樣本過擬合，無法學習更魯棒、易泛化的特徵，在不平衡資料上表現較差；欠採樣會造成多樣本嚴重資訊損失，導致發生欠擬合。 資料合成 （synthetic samples）：生成和少樣本相似的新資料。 以SMOTE方法為例，對於任意選取的少類樣本，它用K近鄰選取相似樣本，並通過對樣本線性插值得到新樣本。 這裡與mixup方法相似，因此，也有非均衡的mixup版本出現。
2024年4月29日 · 1. 機器學習簡介. 如果你是機器學習新手，可以考慮先從適合初學者的「 機器學習簡介 」課程開始。 這門課，能幫助你了解機器學習的類型、監督式機器學習的基本概念、了解解決機器學習問題的方式與傳統作法有何不同。 課程長度約 20 分鐘。 2. 機器學習速成班. 如果你覺得看完第一門課不夠，想要再深入一點，Google 也開了一門「 機器學習速成班 」（Machine Learning Crash Course）讓你透過一系列且多樣的學習資源── Google 研究人員的影片講座、實際個案研究和操作練習，更快上手。 Google 建議看這門課之前，要先看過前面介紹的「 機器學習簡介 」課程。 這門課，你可以了解機器學習的重要概念，例如： 機器學習和傳統程式設計有何不同？ 什麼是損失、該如何評估？
2024年7月8日 · AI 新創獲科技巨頭支持，卻也阻礙自身發展. 看準上述需求，如今 三大科技巨頭的投資手段之一，是為新創公司提供雲端運算服務的使用額度 ；例如微軟對 OpenAI 的投資案，有部分就是 給予 OpenAI 資料中心的使用權，同時換取新創技術 。 眼見 AI 技術層面愈加環環相扣， 許多經濟學者與法學者開始提出警示：一旦大企業為某間新創提供雲端服務或 LLM 技術，幾乎就等同於遏止了對方成為競爭對手的可能性 ，例如亞馬遜幾度吞掉使用其 AWS 服務的小型開源競爭對手，到手後重新包裝成自家服務套裝的一部分；Elastic 搜尋引擎就是這樣的例子。
2024年7月12日 · 以下介紹 9 堂初學者友善的 Google 線上課程，讓你循序漸進掌握 AI 的基本知識： 1. 什麼是生成式 AI？ 「生成式 AI 簡介」是入門課，課程會解釋生成式 AI 的定義、使用生成式 AI 的方法，以及生成式 AI 和傳統機器學習方法的差異。
2018年7月4日 · 這裡有一份通俗易懂的講解指南。本文介紹了統計學兩大學派：頻率學派和貝葉斯學派的基本觀點，一起來看看大咖是如何講解統計學術語的。 統計學的意義是什麼？這份懶人指南將用 8 分鐘，告訴你統計學所有的基本思想！
2020年11月24日 · 資料分析師的履歷結構長這樣. 一般來說一份完整的履歷應該至少包括這幾個方面：個人基本資訊、教育背景、工作經歷、專案經驗、知識技能。 至於興趣愛好之類的可以寫，如果沒有什麼特別的亮點也可以不寫。 數據分析崗位對專業技能的要求比較高，在知識技能的部分一定要體現自己的專業能力符合招聘要求，同時也應具備綜合技能 。 能力雷達圖. 演算法方向的數據分析崗位和業務向的數據分析能力要求側重不同，演算法向更加註重程式語言、分析工具，以及數學能力的掌握。 偏向演算法的數據分析 JD. 業務向更加註重業務分析知識、溝通能力、分析工具的掌握，這個大家可以對照崗位的招聘 JD 去寫。 偏向業務方向的數據分析 JD.
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