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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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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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AI輔助垃圾執法上線！台北市用科技守護市容，準確率高達95%
你知道嗎？現在在台北市亂丟垃圾，不只會被拍到，還可能被AI「認出來」！
隨著城市治理科技化的腳步加快，台北市環保局攜手大同大學資訊工程團隊，打造一套結合人工智慧的「智慧垃圾辨識系統」，不但大幅提升執法效率，還讓違規行為無所遁形。
為什麼需要AI來管垃圾？
我們常在街頭看到行人專用的垃圾桶（又稱「清潔箱」），這些設施原意是為方便市民隨手丟棄小型垃圾。但你可能不知道，這些垃圾桶也經常被誤用或「故意誤用」，成為家庭垃圾的非法傾倒處，嚴重影響公共衛生與市容整潔。
傳統的檢舉方式多半靠民眾舉報或清潔人員巡查，但這不但耗費人力，也難以即時發現問題。
AI智慧系統怎麼運作？
透過設置在垃圾桶附近的監視設備，AI系統能即時辨識是否有民眾丟入過量或不符規定的垃圾，例如一整袋家用垃圾。系統不只會「看」，還會自動標記可疑畫面片段，讓後端人員快速查證。
- 準確率高達95%，大幅減少人工檢視時間
- 自動抓取違規片段，提供執法證據
- 結合現場錄影與行為分析，強化查緝流程
只要被認定違規，違規者將依《廢棄物清理法》面臨**3600元至6000元罰鍰**，不容小覷！
自試辦以來，AI系統已成功輔助多起違規行為的查緝，成效明顯，也獲得市府及居民的正面回饋。除了減輕清潔隊的負擔，這項科技也強化了市民對垃圾分類與丟棄規範的意識。
環保局也表示，未來將**逐步擴大AI辨識系統的應用區域**，並探索更多智慧監控在環境治理上的可能性，讓台北真正邁向「智慧城市」的願景。
AI不是監控，而是公共福祉的守門員
有些人會擔心科技執法會不會太過「大哥在看你」，但事實上，這套AI系統的本質是「減少人力浪費、提升效率、保障環境品質」。只要大家守規矩、做好垃圾分類，其實根本不用擔心被AI拍到。
你會發現，有了AI的幫忙，我們的街道更乾淨、垃圾處理更順暢，城市也變得更宜居。
下一次當你經過台北街頭的清潔箱時，不妨想想：這不只是個垃圾桶，而是一套高效運作的智慧執法系統的一環！
📌資料來源：
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07/08 00:00
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DataDirect Hybrid Data Pipeline - 單一界面訪問任何雲端數據源
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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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01/20 00:00
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Data Engineer 巨量資料分析就業養成班 - 心得分享 - MR.柯
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