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04/30 11:04

Google Cloud 推出「雲端人才搖籃計畫」
本文作者 : Google Cloud 台灣總經理謝良承
我們今天宣布在台灣推出「雲端人才搖籃計畫」,透過雲端科技賦能台灣人才國際競爭力!首波將與元智大學、東海大學以及高雄科技大學三所具國際觀、創新思維的大專院校共同推動雲端學程,並協助院校導入 Google Cloud Platform (GCP) 應用平台,完善雲端教育環境。此計畫預計在三年內培育 1,500 位通過 Google Cloud 雲端基礎認證的數位人才,而取得認證的學生也將列入 Google 人才庫,並成為 Google Cloud 合作企業夥伴未來徵才的優先考量對象,助力產學接軌,不斷為台灣產業注入人才活水。
隨疫後全球政經與產業環境持續變化,數位力成為國家、企業競爭的關鍵因素。我們近年來持續落實 Google 智慧台灣計畫的願景,將培育台灣數位人才視為重要任務,而今年 Google Cloud 推出的「雲端人才搖籃計畫」則將強化學生的雲端運算基礎知識,期待得以更加完善台灣多元數位實力面向,達成人才、產業的雙贏效益。
系統性培育人才協助取得國際認證 同步完善校園雲端教育環境
在「雲端人才搖籃計畫」中,我們將提供豐富的課程資源,包含課程教材、教學簡報、測驗題庫、創新實驗課程以及全球雲端認證計畫等,協助學生精進雲端專業知識並考取受國際認可的證照。此計畫將分兩階段進行,第一階段將完成 Google Cloud 雲端運算基礎課程 (GCCF; Google Cloud Computing Foundation) 的所有規劃及種子教師培訓,雖是基礎課程,但仍會涵蓋大數據、人工智慧與機器學習等重要應用領域;第二階段將開辦正式學程,培育對象以合作院校之大二學生為優先,並同步進行 Cloud Digital Leader (CDL) 與 Associate Cloud Engineer (ACE) 兩項同樣為全球認證的進階課程,進而提供有志深造雲端產業的學子更多選擇。
除規劃上述課程資源外,我們更將透過與合作學校導入 GCP 應用、建置數位課程的雲端資源、促進資訊系統雲端化等作法,協助學校進一步建置完善的雲端教學環境。 舉例來說,元智大學在我們的協助下研發 AI 雲端服務,未來可以在校內提供大數據應用服務結合物聯網 IoT 的智慧應用;東海大學則將學生服務系統移轉至 Google Cloud,並運用我們的雲端運算與 AI 工具優化並開發創新線上學生服務,協助合作院校邁向智慧校園。
元智大學校長廖慶榮表示:「透過與 Google Cloud 合作,除讓學生們循序漸進地從基礎到進階學習雲端知識以及培訓出種子教師外,透過 Google Cloud 雲端技術工具的挹注,也讓學校行政、研發單位有更多的資源加速打造雲端教育環境,達成智慧校園轉型的目標。」
Google Cloud 與北中南三所大學於 3 年內培育 1,500 位雲端人才
Google Cloud 「雲端人才搖籃計畫」繼 7 月底與元智大學合作後,我們再宣布與中部的東海大學以及南部的高雄科技大學合作,預計 3 年內培育共計 1,500 位人才,除均衡北、中、南各區的教學資源,也將透過產學合作的媒合,為在地產業培育雲端人才、帶動地方發展。
東海大學校長張國恩指出:「中部地區除了擁有科技園區外,也具備機械、工具機產業聚落,而善用雲端工具也是為傳統製造業轉型、加值的重要策略。我們期待透過 Google Cloud 的協助整合教學資源,培養學生更具創意、前瞻性思維,也讓學生探索未來方向時,同步思考雲端與科技能為產業帶來的幫助,未來投身職場,能更快速地為產業創造價值。」
高雄科技大學校長楊慶煜表示:「為推動南臺灣新創產業發展、打造具國際磁吸力的創業生態圈,我們參與推動『 亞灣 5G AIoT 創新園區 』計畫;此外我們也將與高雄市政府共同打造智慧城市,因此透過與 Google Cloud 合作培育大量進階雲端人才,將可補足上述兩大計畫的人才需求。」
「 雲端人才搖籃計畫」納入「Google 數位人才探索計畫」 擴大產學對接
凡參與 Google Cloud 「雲端人才搖籃計畫」並完成課程、通過測驗的學生,Google Cloud 除提供國際認可的結業證照,也會將學生列入 Google 人才庫,成為未來我們與合作夥伴徵才時優先考慮對象。
而這項計畫也將在 2023 年納入 Google 「數位人才探索計畫」的課程之一,開放更多人學習雲端運算基礎課程,也讓參與的學生能夠透過「數位人才探索計畫」接觸到更多的企業 。未來我們也將持續擴大合作院校範疇,在協助台灣打造智慧國家、數位島嶼的過程中,同時也培育更多雲端人才!
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16小時前

探索性數據分析(EDA)是什麼?幫助產品經理深入分析,一篇文章看懂
探索性數據分析(EDA)是產品經理在進行深入分析或建模前,用來快速了解數據的一種方法。簡單來說,它幫助你了解數據的基本特徵、發現異常和缺失值等,以下將詳細介紹:
1. 了解數據的基本特徵:透過統計數據(如平均值、最大值、最小值)快速掌握數據的大概狀況。
2. 可視化數據:使用圖表(如直方圖、散點圖、箱形圖等)來查看數據的分佈、變量間的關係和潛在趨勢。
3. 發現異常和缺失值:檢查數據中是否有異常點或遺漏的數據,以確保數據的準確性。
4. 變量之間的關聯性:檢查數據中的不同變量是否相關,為後續的決策提供依據。
EDA 的目的是通過簡單的分析快速理解數據,為後續的深度分析和決策打好基礎。
要運用探索性數據分析(EDA)來幫助做出產品決策,以下是簡單的步驟指南:
1. 定義問題與目標
先明確你要解決的問題。例如,你可能想提升某個功能的用戶轉換率或找出導致用戶流失的原因。
2. 收集數據
從數據來源(如 Google Analytics、產品日誌、用戶反饋等)中收集與目標相關的數據,這可以包括用戶行為數據、產品使用數據、營銷數據等。
3. 進行基本數據檢查
- 數據總覽:查看數據有多少行、多少列,是否有缺失值。
- 統計摘要:快速檢查數據的平均值、最小值、最大值等,來了解數據的整體分佈。
4. 使用圖表進行可視化
利用簡單的圖表來快速了解數據:
- 直方圖:查看用戶行為的分佈(例如使用某個功能的頻率)。
- 散點圖:找出變量之間的關係(例如用戶使用時長與轉換率的關係)。
- 箱形圖:檢查是否有異常值,這些異常值可能會影響分析結果。
5. 檢查數據中的模式與趨勢
- 發現趨勢:例如,通過分析用戶的使用行為,發現某個功能在特定時間段更受歡迎。
- 群體分析:將用戶按不同特徵(如地區、設備、年齡)分群,看看各群體是否存在行為差異。
6. 處理異常值與缺失值
- 對於缺失數據,可以選擇補充或移除它們。
- 對於異常值,決定是否要排除,還是進一步分析其原因。
7. 根據發現制定行動計劃
根據 EDA 的結果,得出有價值的結論,然後制定具體的行動方案。例如,發現某些功能的使用頻率較低,可能需要優化或重新設計。
8. 持續監控與迭代
在產品上做出改變後,繼續收集數據,重複進行 EDA,以確認改進是否有效。
通過這些步驟,EDA 幫助你快速理解數據中的關鍵資訊,支持數據驅動的產品優化和決策。
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