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劉威麟 知識長

nabi總知識長 / Mr. 6

01/12 14:51

大企業不推AI「產品」而只發表一個AI「名字」,背後暗示什麼
過去一年,看得到各家軟體應用大廠,無論是B2B或B2C,都開始說他們一定會導入生成式AI在他們產品中。這樣經過了半年下來,進入新的一年2024,我們可以看到,目前這些公司所做的,竟然都不是推出一個AI「產品」,而只是推出一個AI「名字」。
什麼意思?
這些公司都宣告給全世界,他們推出了他們的AI了,也給了一個名字,但,它旗下卻不見任何新產品。
如果不是產品,只是一個名字,那是什麼意思?
意思就是,他們全方位的用AI對他們現有的所有的產品都升級。沒有新產品,全是舊產品,但都被改良了。
舉個例子,大廠Twilio在十月宣佈做出CustomerAI,這個CustomerAI本身並不是一個產品,但它會用在Twilio Segment、Twilio Engage、Twilio Flex……同樣的概念,其實Salesforce早在2016年就推出了他們的「Einstein」,現在繼續延用此名字至生成式AI上,你也看不到一個產品叫Einstein,此東西住在Salesforc所提供的各應用軟體裡面。
另外,像 Shopify也有「Shopify Magic」用在好幾個地方像是Sidekick、App Review Summaries,它不獨立,而融在各處。同樣的概念來到Tableau,它就叫做「TableauGPT」……
這趨勢,除了告訴所有軟體大廠都要記得為自己的AI取一個名字,還告訴我們什麼呢?
1. 這代表生成式AI在企業裡的應用,本來就不是新一個產品,而是分散式的到好多地方
這些企業一定是經過研究後才發現,AI對他們真的很有幫助,因此,他們也想要加入,給了這個AI起一個名字,不過,他們可以用AI的地方,卻不只限於單一個產品,而在二、三個以上,甚至十幾個地方,都希望有AI的投注,所以這個名字就被用在好幾個地方了。
2. 這代表AI要用在好幾個地方,是需要一個專門的團隊進行,而非請各部門自行進行,以確保專業,避免重工
起初企業一定是辦講座、甚至找講師來給原部門的每一位同仁上課,但後來發現,每一個人的工作已滿,要再多做AI,力有未逮,且,即便AI是新潮熱潮,也不易說服所有人為了AI而拚命,但偏偏AI又是這麼重要的競爭點,所以,最佳的AI進行方式就是另成立一個團隊,這也是為什麼,它有自己的一個名字,其實真的有這個部門,只是,它要幫很多部門,做進AI。
3. 這代表AI的製作,除了技術上的門檻,更多著其他組織上、溝通上的挑戰
像這樣掛著獨立的名稱卻必須融入各部門的AI團隊,勢必與公司內部的各部門需要更融合,對於大企業來說,會是相當可觀的在組織上、溝通上的挑戰。
4. 這也代表一種新時代的AI Agency服務即將發生
既然在內部無法有效的執行這樣的AI團隊,勢必就要委外,但這一次的委外,卻和以往的行銷委外、召募委外、IT委外不太一樣,它包括了更小心的執行,更多的人與人溝通,以及更深的合約捆綁,確保這間Agency與企業內部是可以共存的。或許Agency提供的是某一AI套件再加服務。
所以,想必接下來各企業內部會繼續的討論,某某產品,到底要AI還是不要AI,這個「要」與「不要」的背後,暗藏著不一樣方向的考量,或許,和複雜的人際合作比起來,AI反而變成最容易的部位了呢。
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用Python操作Excel|實現職場自動化與理財工具開發
課程介紹 Excel是各行各業必備的工具,時常有各種資料要整理,要從網路上擷取資料,不斷的複製貼上,整理格式,統計各種表格內容,不知不覺中時間就這麼過去了,發現很多時候,自己的時間並不是在有價值的分析上,而是重複性的操作上,一整天下來,感覺很累,眼睛很酸,肩膀很硬,想到明天還有資料要整理,整個心情就好不起來。 其實只要作業流程確定,這些重複繁瑣的操作,都可以使用Python操作Excel來自動完成! 這堂課將會學習使用Python讓所有操作的步驟自動化,將能夠減省大量的時間和繁複無趣的重複性操作。 課程主要分 7 個章節,在第一個章節,你將會學習 Python 的 xlwings 套件基礎,透過程式開啟或建立檔案、彈性單筆到多筆資料的讀取與寫入、公式的應用到工作表的操作。 有了操作基礎後,自第二章節將實作更進階的應用與操作,透過程式抓取網路開放資訊,做資料的清理。並整理至 Excel,再設定格式與凸顯資料,最後透過 Pandas 做資料的統計。 資料視覺化在資料分析中是很重要的一個環節,在第三章節將學習使用程式來建立 Excel 原生圖表,和學習整合 Plotly 和 Matplotlib 這兩款強大視覺化套件至 Excel,最後實作一鍵自動完成統整資料的案例。 獨家內容 加入就送 7 大類別,共 39 個 Python 程式範例 檔案路徑資料解析 列出所有資料夾內指定檔案類型的檔案 批次修改多個檔案名稱(可含子資料夾) 一次搜尋多個特定檔案(自動走訪檔案) list資料讀寫 Dictionary資料讀寫 Numpy資料讀寫 Series資料讀寫 建立、複製與刪除工作表 複製工作表至另一個活頁簿 複製工作表標籤顏色 隱藏與顯示工作表 保護與取消工作表 設定指定的列高與欄寬 工作表中新增與刪除列與欄 將單欄資料拆成多欄資料 將多欄資料合併成單欄資料 凍結工作表窗格 設定字型、大小、粗體、斜體、底線和顏色 設定數字格式 設定儲存格框線樣式 設定儲存格對齊方式 設定合併儲存格 公式與函數的使用 Excel原生折線圖&3D折線圖 Excel原生長條圖&3D長條圖 Excel原生圓餅圖&3D圓餅圖 Matplotlib折線圖 Matplotlib長條圖 Matplotlib長條堆積圖 Matplotlib圓餅圖 Matplotlib散佈圖 Plotly泡泡圖 Plotly雷達圖 建立樞紐分析表 Excel 轉成 PDF 檔 Excel 工作表列印 課程特色 課程教學使用 Jupyter Notebook,說明每一行程式是如何運行的 課程中所使用到的軟體和爬蟲所抓下來的資料均是免費來源,不需要額外付費才能進行課程 課程包含豐富的實戰教學,各實戰中都可以從中學習到不同的技巧和技術 課程後台有專屬討論區,和全體同學一同線上學習,學習過程中有問題,都可以直接提出 彈性的學習時間與地點,只需要一台電腦就可以在任何地方無時間限制的重複觀看與練習 適合對象 想讓繁複作業自動化的人 想增加資料分析工作效率的人 想學習Python結合Excel做統計分析的人 想節省時間,讓大量重複性行政作業自動處理的人 想用Python自動整理金融資訊的價值投資人 上完課程後,你能夠學會 Python搭配xlwings模組,自動輕鬆操作Excel 學習網路爬蟲與Excel整合,自動化抓取資料、清理資料、整合資料、統計資料、產生圖表並整理至Excel 使用Python做Excel密碼保護 整合Matplotlib與Poltly視覺化圖表至Excel 學習整合網路公開資源抓取,並於Excel中產生統計圖表 用Python製作FIRE財務自由計畫Excel試算表 用Python製作美股價值投資工具 講師介紹 Kadin Chung 鍾榮達 目前在公司負責系統分析與程式設計,同時也在做線上課程講師。 碩士畢業之後在外商系統整合服務公司上班多年,到自己設立軟體公司,第一個合作售出的系統是一套網路管理系統,可以幫助客戶配置,維護和測試數千台思科網路設備。 除此之外,Kadin在大型項目方面經驗豐富,例如馬拉松線上報名系統,車行租賃管理系統等。 在Kadin創業的過程中不斷地促使自己學習新的技能,並且知道什麼是「學習新技能」最有效的方法,他樂於分享一切所學的知識和實務經驗,也因為這份樂情,帶領 Kadin 來到 MasterTalks ,他將會透過高品質且有效率的方式分享他所學的一切技術和知識! 課程大綱 第一章 利用Python輕鬆操作Excel 講座 1 Anaconda 開發環境安裝與架設 講座 2 使用Python操作Excel基礎 (開啟Excel、單筆資料讀寫、儲存格名稱設定和公式應用等) 講座 3 多筆資料讀寫操作 講座 4 操作 Excel 工作表 (新增刪除工作表,一次複製12月份工作表並自動命名) 第二章 網路公開資訊擷取與 Excel 整合應用 講座 1 Converter 的應用 (字典與DataFrame資料型態的Excel讀寫) 講座 2 使用Python抓取網路公開資訊 (空氣品質指標為例,包含資料清理與寫入Excel) 講座 3 使用Python自動化操作設定格式與凸顯資料 (字體、位置、格式和邊框等設定,依分類設定儲存格顏色) 講座 4 自動化資料統計應用 (統計各縣市空氣品質指標為例) 第三章 運用Python自動操作Excel資料視覺化圖表 講座 1 Excel 原生圖表資料視覺化 (製作折線圖、長條圖為例,套件有提供74種圖表可自行設定) 講座 2 Plotly 資料視覺化 (製作折線圖為例,官方網站有提供各種圖表範例) 講座 3 Matplotlib 資料視覺化 (製作折線圖、圓餅圖為例,官方網站有提供各種圖表範例) 講座 4 Python 資料視覺化實戰案例 (以第二章節空氣品質指標統計為例) 講座 5 一鍵自動化統整資料至Excel【從數據下載、資料清理、統計數據、凸顯資料到製作圖表】 第四章 Python X Excel 專案實戰 1 (FIRE 財務自由計畫試算表) 講座 1 專案開發實戰介紹 講座 2 使用Python自動計算試算表 講座 3 自動操作設定凸顯資料(點我試看) 講座 4 自動產生資料視覺化圖表 講座 5 一鍵自動化試算FIRE財富自由計畫 第五章 Python X Excel 專案實戰 2 ( 美股投資工具 ) 講座 1 專案開發實戰介紹 講座 2 Python網路爬蟲與Excel整合實作 講座 3 多頁爬蟲與Excel整合實作 講座 4 一鍵自動化整理價值投資清單 第六章 Python X Excel 專案實戰 3 ( 辦公室自動化工具 ) 講座 1 專案開發實戰介紹 講座 2 統整多份訂單資料(讀取多份Excel訂單資料,統整至單一清單,含 CSV 文件處理) 講座 3 各客戶銷售統計(產生統計表資訊與圓餅圖,大客戶一目了然) (點我試看) 講座 4 各產品類別銷售統計(產生統計表資訊與堆積長條圖, 找出明星商品) 講座 5 每月營收統計 - (產生統計表資訊與折線圖, 一張圖看每月營收狀況) 講座 6 使用Python做Excel密碼保護 第七章 補充章節 講座1:驗證儲存格資料 講座2:設定條件式格式設定 Python 程式基礎 程式開發環境建立 認識變數和資料型態 流程控制 常用的容器型態 函式、模組和套件 檔案的讀取與寫入 例外處理 try-except 類別與物件 Python 爬蟲程式 認識網路爬蟲 網路爬蟲相關技術 認識 HTML 認識 Chrome 開發人員工具 BeautifulSoup 教學 1|實作案例:Yahoo 股市爬蟲 BeautifulSoup 教學 2|實作案例:Google 股市爬蟲 Selenium 教學 1|實作案例:告牌匯率爬蟲 Selenium 教學 2|實作案例:匯率走勢爬蟲 上課前準備 一台能夠上網的電腦或筆電(Windows或Mac) 電腦需要有Microsoft Excel軟體 課程會說明如何安裝Anaconda與Python和所需的套件,皆是免費 xlwings套件,支援.xlsx/.xls/.xlsm/.xlsb格式
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學習精靈

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