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「Data engineering:主要負責設計、構建及維護數據基礎設施,以支持資料分析及數據驅動的決策過程。該角色需確保數據的質量、安全性與可存取性,並與數據科學家及業務單位密切合作,推動數據的有效應用。必須具備強大的編程能力(如Python、Java)、數據庫管理經驗(如SQL、NoSQL)、熟悉ETL流程及數據倉儲設計。此外,良好的問題解決能力及跨部門協作能力在台灣職場文化中尤為重要,因為多數專案需整合不同部門的需求與資源,以實現共同目標。」
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麥迪遜數據花園
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邱志威
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」
https://tw.alphacamp.co/blog/data-scientist-data-analyst-data-engineer-in-data-team
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06/23 00:00
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Nurturing engineering leaders in the Secure and Intelligent Connected World 培育在安全和智能兼備的互聯世界中之工程領導者
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電腦稽核軟體應用師JCCP
Hahow 小蛙編輯
創作內容編輯
2021/11/22
想轉職數據分析師?工作內容、產業現況、必備技能一次解密!
資料科學家是與數據分析師比較新的職業,還有一些神祕色彩,許多人甚至連聽都沒聽過,還以為是數據分析師是股票分析師另類職稱。這篇文章會盡量拿掉所有專有名詞,用人話說明資料科學家的工作日常,提供一些總覽性的介紹!
數據分析這個學門統稱為資料科學(Data Science),常見的職位有資料工程師(Data Engineer)、資料科學家(Data Scientist)和商業分析師(Business Analyst)。資料科學家需要有較強的統計學知識,並且通常需要具備建立機器學習模型的能力,這也是這系列文章的主要角色。
更多內容請見哈好福利社>>
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Python 在 Data for Social Good 領域常見的應用 – PyCon Taiwan 2019
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緯育TibaMe
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緯育TibaMe
09/24 16:43
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