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104學習精靈
麥迪遜數據花園
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麥迪遜數據花園
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創辦人
2022/01/07
資料科學家、資料分析師、資料工程師，實務上如何在資料團隊分工
擅長 #分析應用 的： 資料分析師（Data Analyst）
擅長 #程式實作 的： 資料工程師（Data Engineer）
擅長 #模型理論 的： 資料科學家（Data Scientist）
換句話說，他們分別是「看資料」，「調資料」以及「玩資料」。不過實際上的分工與職能其實會更加複雜一點，有幾種常見的狀況：
資料科學家與資料工程師中間的 GAP
模型「部署/上線」的工作誰來做？
「資料分析師」與「商業分析師」
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創辦人
2022/01/07
資料清理與型態調整：資料前處理必須要做的事
實務上在收集完資料之後，到真正進入模型之前還有一個重要的環節需要處理，稱為是「資料前處理（Data Preprocessing）」。收集到的資料是從使用者的角度下去規劃，不一定是最適合數學模型存取的樣子。在這個環節的主要工作就是將資料調整成適合模型的輸入，也有人把這個過程稱為 ETL （Extract-Transform-Load） 。
ETL 用來描述將資料從來源端經過抽取（extract）、轉置（transform）、載入（load）至目的端的過程。ELT 這個字常用在 BI、 Data Pipeline、資料倉儲 領域上。Data Pipeline 是指利用程式自動化定期的資料處理過程，Data Pipeline 其實就是 MLOPs 前面那一段自動化過程。
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創辦人
2022/01/07
PowerBI/Tableau/FineReport的比較
資料分析與視覺化的世界正在迅速發展，新的參與者不斷加入，成熟品牌搶佔更大範圍市場。許多企業和團隊被沉重的舊工具所束縛，或是從手工模式轉向數位化的時，在市場上能尋找到各式各樣的資料分析工具。就台灣企業而言，不可避免的會遇到Microsoft Power BI ，Tableau和帆軟FineReport這三家BI工具廠商。
我們常常把這三家拿來做對比，說明三家的BI工具確實是足夠優秀而又各有差異的，最終並沒有哪一家是絕對的聖者，因為最好的工具取決於您，您的組織，您的預算和您的需求，而不是工具本身。
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創辦人
2022/01/03
討好所有客人，其實是糟糕的行銷策略?
「有效的行銷，是針對正確的顧客，建立正確的關係。」具體的方法就是透過 市場區隔（segmentation）→ 選擇目標市場（targeting）→ 定位（positioning） 的過程，集中行銷力道在較願意買單的人身上，才不會做了一堆推廣活動，卻帶不進任何客人。
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關於教室
大數據存在你我身邊，它無遠弗屆，看似摸不著，卻也觸手可及。在數位科技快速發展的時代，將大數據當作你的第二隻腳，成為「π型人」，使你屹立不搖!
讓喬治老師帶你用最簡單的方式了解大數據，就算你是0基礎的小白，仍舊可以輕鬆讀懂大數據，讓你成功轉職，跨入大數據相關工作領域。
本教室致力於提升台灣的大數據科技素養及技術，人人都可以成為大數據人才，只要你「狠下心來」!
不論是尚未進入職場的新鮮人，或是已經在職場許久的老鳥，若是將你的專業結合大數據，將會所向披靡。
願你進入麥迪遜花園摘下種子，埋下大數據的幼苗，時不時地為它澆水，它將必定開花結果!
學習發起人
邱志威
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