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一種自由軟體程式語言與操作環境，主要用於統計分析、繪圖、資料探勘。R本來是由來自紐西蘭奧克蘭大學的羅斯·伊哈卡和羅伯特·傑特曼開發（也因此稱為R），現在由「R開發核心團隊」負責開發。R基於S語言的一個GNU計劃專案，所以也可以當作S語言的一種實作，通常用S語言編寫的代碼都可以不作修改的在R環境下執行。R的語法是來自Scheme。 R的原始碼可自由下載使用，亦有已編譯的執行檔版本可以下載，可在多種平台下執行，包括UNIX（也包括FreeBSD和Linux）、Windows和MacOS。R主要是以命令列操作，同時有人開發了幾種圖形用戶介面。
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    小編

    2023/01/15

    PM職涯發展成功手冊｜卓越產品經理的技能、框架與實踐法
    Cracking the PM Interview作者又一鉅作
    產品管理是很重要的角色，這本書也是非常重要的一本書。這一本為新手和有經驗的產品經理所撰寫的全方位指南，傳授優秀產品經理應具備的技能、框架和實踐法。
    ‧產品技能：進行用戶研究、資料分析、雛型設計、產品文件撰寫和理解各種技術，推動更好的產品決策。
    ‧執行技能：藉著進行專案管理、漸進式開發、啟動程序以及良好的時間管理，妥善地管理你的團隊，快速、順利、有效地交付專案。
    ‧策略技能：為你的團隊指出更好的方向，並透過願景、戰略、路線圖和團隊目標，優化長期影響。了解「更有戰略性」意味著什麼。
    ‧領導技能：藉著發展你的個人心態、協作、溝通、啟發和指導技能，更有效地領導。
    ‧人員管理：學習管理者的領導技能，包括教導、招聘、面試和建立組織結構。
    ‧職涯：藉著了解職業階梯、設定目標，將你的成就轉換成踏腳石，引導職業的發展。
    「籠統的建議在產品管理領域需要即時做出主觀判斷的時刻根本派不上用場，Jackie和Gayle提供了實用的背景和框架，為未來的PM領導者制定概念模型，協助他們逐漸成為成功的產品領導者。」
    —STEVEN SINOFSKY，前微軟總裁和產品負責人
    「這本書不但是產品管理的入門磚，甚至可以幫助最老練的產品經理成為更有效率的領導者和決策者。」
    —GIBSON BIDDLE，Netflix和Chegg前VP、產品長
    「這本書提供非常實用的建議，幫助你掌控和駕馭產品管理生涯。真希望當初我入行擔任產品經理時就有這本書，它是必備的指南！」
    —YARDLEY POHL，Women In product聯合創始人和董事會成員
    看更多書籍介紹:
    PM職涯發展成功手冊｜卓越產品經理的技能、框架與實踐法
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    陳立婕

    產品行銷專案經理

    04/18 12:31

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    R語言是開源的統計程式語言，常用於開發統計、資料分析軟體系統，課程中我們將從R/R-Studio入門，從統計分析、資料探勘與機器學習的原理與技巧，讓學員有能力進行相關的資料分析技術與資料視覺化整合應用。本門課適合想瞭解R語言，作為進入大數據分析基礎，或進行量化研究、進階資料視覺化。
    緯育TibaMe
    開啟資料科學的學習大門 - R入門教學
    1. 了解R語言的功能、發展與社群。 2. 學習R的基本知識，撰寫出第一個R的程式，並且準備好學習R在進階分析的應用。
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    Python網路爬蟲實戰研習馬拉松 (2022新版)
    本活動從爬蟲與網頁的基礎知識、靜態網頁與動態網頁的爬蟲技術，到Scrapy網站等級爬蟲框架與各種進階的爬蟲與反爬蟲技術，最後是整合所學的期末實務專題，共包括7大學習里程碑，能夠完成大部分學習任務的學員，我們相信你已經能掌握Python網路爬蟲的重要基礎知識與實戰能力。蟲技術等實用技術完整涵蓋。透過大量的程式實作，逐步地幫學員培養即戰力，我們同時邀集了網路爬蟲領域的資料科學家為您解答學習過程中的各種疑難雜症，紮實的學習內容讓您每天只要花一點時間，就可以完整地學會網路爬蟲技術。
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    人工智慧時代必備-資料科學入門
    為了能夠讓資料科學的新手，都能找到屬於自己的學習起點，本課程將循序漸進讓學員了解什麼是資料科學，並拆解資料科學的流程、工具、與發展方向，有哪些必學的知識，與學習項目，並由案例來帶領學員一探資料科學的樣貌。
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    R語言和文字探勘 - 洞悉巨量文字的商業價值
    - 利用 stringr、tm、jiebaR 斷詞等套件，進行文字資料的清理與轉換 - 利用 R 中的各項套件，繪製文字雲、詞彙網絡圖與文字統計圖表 - 學習詞頻分析、關鍵字萃取（tf-idf, RAKE 等）、詞嵌入模型（n-gram、Glove）、主題模型（非負矩陣分解、LDA）、向量空間模型、文件分群與分類等 - 運用上述的文字探勘演算法解決實際的商業問題
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    AIOT 智慧物聯網學習馬拉松
    AIOT 智慧物聯網學習馬拉松是一個結合自學、專家協助以及社群討論的 AI 自學挑戰活動，目標是希望學員每天至少花一小時，有系統的學習物聯網與機器學習的實作知識，並進行 AI 程式練習，進而更好理解和掌握AI智慧物聯網的基礎知識與程式實作能力。
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    學習精靈

    03/07 00:00

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    【中山資管 統計基礎及R語言應用課程 徐士傑博士】資料抽樣與檢定
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    小編

    2023/01/15

    C++併發處理實戰 第二版
    「這本書應該放在每個C++程式設計者的桌上；它清晰、簡明、而且很有價值」
    —Rob Green, Bowling Green State University
    「對C++併發功能的徹底介紹」
    —Maurizio Tomasi, University of Milan
    「強烈推薦給那些想要進一步瞭解最新C++標準的程式設計者」
    —Frédéric Flayol, 4Pro Web C++
    「這指引包含了在專案中日常會使用到的片段，並幫助你將C++併發技能從學徒提高到絕地武士的水準。」
    —Jura Shikin, IVI Technologies
    當應用程式要求執行速度時，一般會選擇以C++語言為開發工具，而設計精良的併發處理可以更進一步讓程式執行得更快。為了加快圖形處理、機器學習和其他需要較高性能的工作，C++17更強化了對多執行緒、多處理器程式撰寫方面的支援。這本品質優良的書籍展示了可以直接應用於實際產出的C++併發處理功能、模式和最佳實作方式。
    《C++併發處理實戰 第二版》是用C++撰寫優雅的多執行緒應用程式的權威性指引，針對C++ 17的改版進行了更新，從啟動新執行緒到設計全功能的多執行緒運算及資料結構，都對併發處理做了詳細及全面的描述。併發處理大師Anthony Williams在每一章節中都提供了完整的範例和實際應用面的說明，所提供的見解連最有經驗的程式開發人員都會感到滿意。
    本書包含以下主題：
    ‧涵蓋全部C++ 17的新功能
    ‧執行緒的啟動和管理
    ‧併發處理操作的同步化
    ‧併發處理程式設計
    ‧多執行緒應用程式除錯
    本書適用於中等程度C和C++程式開發人員，不需事先具備併發處理開發經驗。
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    C++併發處理實戰 第二版
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    學習精靈

    05/22 00:00

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    迴歸模型選擇與參數調整 [資料科學與R語言]
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    喵星人

    6小時前

    五招分析品牌競爭對手！
    分析品牌競爭對手對於企業的重要性不言而喻，通過分析競爭對手，企業可以更好地了解市場上的主要定位，有助於企業確定自己的定位和差異化策略，同時也可以了解市場上的最新趨勢、消費者需求以及競爭對手的優勢和不足，以下介紹五個可以研究競爭對手的方法：
    1. 不要只會用google了！
    我們在調查競爭者時第一部確實是從簡單的Google搜索開始，或是到競爭對手的網站，但也有各種工具可能會給你帶來有趣的競爭對手洞察，介紹以下三個網站
    可以研究競爭對手正在購買的關鍵字和AdWords。
    了解行業最新動態、將自己的公司與其他公司進行比較，以及查看人們現在關注的是什麼
    可以設定你想要接收的關鍵字、自己公司名稱，Google會在你設定的時間發送所有相關的最新新聞、報導、論壇等資訊給你，確保你能跟上產業動態
    2. 利用社交網路/社群媒體
    越來越多品牌會經營Facebook、LinkedIn和X等社交平台作為行銷的管道，你可以透過關注這些網站，找到有關競爭對手（甚至是你自己的公司）的有趣訊息，甚至可以了解大眾公眾對我們競爭對手的情緒和看法，也可以得知對手正在舉辦什麼活動、有什麼促銷訊息；你可以開啟競爭對手的社群媒體通知，即能掌握他們最新的動態。
    3. 問你的客戶
    在確定有關競爭對手的訊息來源時，不要忘記最重要且最真實的聲音，如你的客戶。每當你贏得一個新客戶時，找出他們以前使用過的品牌，以及他們為什麼選擇離開轉向你的原因；反之，當你失去一個客戶時，也要找出他們喜歡你的競爭對手的原因，如此我們將可以清楚地了解競爭對手提供了什麼樣的服務，進而調整自己的產品或服務，以勝過競爭對手。
    4. 參加研討會/展覽
    參加產業的展覽和研討會，以及加入行業協會是了解競爭對手是誰以及他們提供什麼的好方法；可以以在會場或展場觀察競爭對手的攤位，看看他們與客戶的互動、舉辦了哪些活動、拿他們的宣傳資料。
    5. 觀察他們在招聘誰
    研究競爭對手正在尋找的工作類型，也可以發現一些東西，例如，如果一家公司正在招聘一名程式工程師，他們將包括有關應徵者需要了解哪些技術的訊息，這告訴你他們在使用什麼；還要看競爭對手正在招聘的職位——如果他們正在尋找專利律師，他們可能正在從事一些重大的新發明；如果他們正在招聘幾個人力資源，他們可能準備全面擴展。
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