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2023年10月30日 · 這股靈異氛圍，也讓網路安全專家 Chuck Brooks 聯想起越來越令人不安的網路環境，在《Forbes》盤點起 2023 年重要的資訊安全數據和趨勢，指出這一切「令人毛骨悚然」，並將在 2024 年帶來威脅。
2016年9月21日 · 文中將講述透過大數據的預測性分析，降低犯罪的發生率，期望台灣警政系統也能結合犯罪數據分析，不讓能提前防範的事件不斷上演。 （本文出處：轉自大數據文摘，bigdatadigest。
- 數據分析
- 數據科學
- 兩者關鍵差異：能否以自動化進行分析
首先講到數據分析，數據分析師、業務分析師、商業情報分析師，甚至 Tableau 開發人員都可算是數據分析的其中一員。 數據分析的重點是描述和可視化數據所包含的訊息，再向非技術用戶傳達並做進一步的解釋說明。而數據分析與數據科學家雖有許多相似之處，但關鍵就是數據分析並不是透過自動化、演算法化的方法來進行預測。
再換一個角度看數據科學，這是一個實施自動化統計的行業，使用各種模型來進行分類和預測。 下面是成為數據科學家必備的一些技能： 1. Python 或者 R 2. SQL 3. Jupyter Notebook 4. 演算法／建模
一部分差異主要在分析的自動化上，數據科學家專注於使用 Python 等語言編寫演算法，進行自動化分析和預測；而數據分析師則使用靜態的或者過往的數據，在某些情況下會使用 Tableau 和 SQL 等工具去做預測。 （本文經合作夥伴 大數據文摘 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為 〈数据科学家vs数据分析师，到底有啥区别？〉。首圖來源：Unsplash，CC Licensed。）
2019年3月5日 · 2019-03-05. 分享本文. 【為什麼我們要挑選這篇文章】現在是大數據時代，數據的重要性勝過以往，行銷、投資、 AI 都靠數據優化，數據科學家因此成為炙手可熱的職位，年薪至少 150 萬的誘惑下，現代人飛蛾撲火般地闖入學習數據科學的熱潮。 但反向思考，越來越多人的加入，會不會造成泡沫現象呢？ 媒體炒作下的「夯」，會不會在等我們拿到學位、上完昂貴的訓練班後，這個「數據科學」的技能，已經是人人在手，造成供過於求的現象？ 這篇文章作者整理了未來數據科學將面臨的難題，並提供入門數據科學家三種必學的技能，讓你自由走跳數據科學界。 （責任編輯：黃穗懷） 對 2018 年 4 月份招聘廣告的研究發現，美國有超過 10000 個職位空缺，傾向有人工智能或機器學習技能的人。
2019年2月12日 · 最新「數據科學」自學清單：六個月無師自通，菜鳥新手趕快存起來. 大數據文摘. 2019-02-12. 分享本文. 【為什麼我們要挑選這篇文章】學習數據科學永遠沒有盡頭，想無師自學精通數據科學嗎？. 本文作者整理了一份數據科學自學手冊，源源不絕的學習 ...
2018年7月4日 · 8 分鐘教會你什麼叫真正的「統計學」. 【我們為什麼挑選這篇文章】Google 的工程師到底是怎麼理解數據的？. 這件事應該有很多人都很感興趣，在未來資料、數據為王的時代，這樣的技能和理解絕對會幫助你站在更好的起跑點上。. （責任編輯：林子鈞）. 台灣 ...
2021年2月9日 · 數據的蒐集需要毅力與勇氣，但更需清晰的腦袋 斯諾搜集數據的執著讓人感佩。在大多數情況下，數據都沒有現成的。 搜集數據太難了，就像在風中奔跑，搜集隨風飛散的柳絮一樣，你需要逐風而行，東奔西走。
