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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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知識貓星球

喵星人

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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學習精靈

07/08 00:00

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巨匠電腦逢甲認證中心

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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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