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「data pipeline：該角色負責設計、建構及優化數據管道，以確保數據從不同來源流暢及高效地輸入、處理和儲存。主要目標是提升數據準確性及可用性，支援業務決策與分析需求。所需技能包括精通數據處理技術（如ETL）、程式語言（如Python、SQL）、數據庫管理能力，以及良好的跨部門協作與溝通技巧。此職位需面對快速變化的商業環境與多元化的數據來源，需具備靈活應變的能力，並理解台灣特有的業務文化，築起不同部門及系統之間的橋樑，解決數據整合中的挑戰。」
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    2024/05/02

    SQL基本的查詢語法有哪些？
    SQL 的基本查詢語法包括以下幾個關鍵部分：
    1. SELECT：用於指定要檢索的列或表達式。
    2. FROM：用於指定要從中檢索數據的表或視圖。
    3. WHERE：用於指定查詢的過濾條件，僅檢索符合條件的行。
    4. GROUP BY：用於將結果集按照一個或多個列進行分組。
    5. HAVING：用於在使用 GROUP BY 時指定分組後的過濾條件。
    6. ORDER BY：用於按照指定的列對結果集進行排序。
    7. LIMIT（或相當於的語法）：用於限制結果集的行數。
    基本的 SQL 查詢語法示例如下圖。
    很適合沒有任何程式背景的初學者學習！
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    SQL基本的查詢語法有哪些？
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    2024/01/11

    Python程式設計：探索人工智慧的奇妙世界
    隨著科技的進步，人工智慧已從科幻電影走進現實生活。語音辨識、影像辨識和自然語言處理等領域不斷取得重大進展，使得人工智慧應用如Apple的Siri和Google的Google小姐成為日常生活的一部分。
    在全球AI化的浪潮中，學習Python程式設計成為打開人工智慧之門的關鍵。以下是一個快速而全面的3個月程式設計課程，從Python基礎開始，逐步深入機器學習和人工智慧的世界。
    人工智慧（Artificial Intelligence，簡稱AI）已不再只存在於科幻電影的畫面中，而是逐漸成為現實生活中不可或缺的一部分。在這場AI的革命中，Python程式設計扮演了重要的角色，成為開發人工智慧應用的首選語言。
    一個顯著的例子是語音辨識技術，通過多年的研究和競賽，如CHiME，語音辨識已達到了與人類相當的辨識度。這使得像Apple的Siri和Google的Google Assistant等智能語音助手成為日常生活中的常見工具。
    影像辨識是另一個引人注目的領域，目前在一般圖片的辨識已達到人類水平。然而，在動態影像的辨識上，仍然存在挑戰，尤其在自動駕駛等應用中。雖然已取得一定成就，但動態影像辨識的準確度仍處於研究和實用之間。
    自然語言處理（Natural Language Processing，簡稱NLP）則透過對語言的各種層面進行分析，實現對自然語言的理解和生成。從分解詞性、最小字義單位到語法和語意分析，NLP為Chatbot等應用提供了基礎。生成文法理論使得機器能夠按照一定規則生成自然語言文本，這使得Chatbot等應用能夠更自然地與使用者進行對話。
    而在這個充滿挑戰和機遇的領域中，Python脫穎而出，成為人工智慧開發者的首選語言。其簡潔、易讀的語法，以及豐富的第三方庫和工具生態系統，讓開發者能夠更輕鬆地建構和實現各種AI應用。
    總體而言，Python程式設計在推動人工智慧的發展中扮演著關鍵的角色。從語音辨識到影像辨識，再到自然語言處理，Python為我們打開了通往人工智慧奇妙世界的大門。
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