職場工作者專屬有效的學習方法
這堂課程中，Gipi 將會使用實際案例帶大家走一遍步驟 1-4，透過這堂課程，你將學會如何在最短的時間內掌握一門知識。
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花兩萬多塊來健身又做風險小高的虛擬投資是甚麼樣的一個體驗~
約莫6年前，那時候報社還在做社內創業；第一屆提了一個其他單位要做的產品，後來還上線了；第二屆我提了一個配合小米手環的線上問題遊戲。
配合里程數可以進行關卡的訓練，可以答更多題；那時候百萬小學堂正風行；憑藉著可以提升小學生運動，又可以推廣某些學習內容，感覺真是個好點子。
token的確是線上學習或是線上產品一個很關鍵的設計；徽章大概是最廉價的一種設計；所以當時提出以後；主管問了，可這樣應該還是留不住人吧？不夠吸引人~
是阿 要是可以賺錢就好了~
那我們就發錢啊！
那你怎麼獲利？
痾 我們可以讓沒有小米手環的人先答題然後給他們優惠價的手環！(心虛)
如果懶得跑又要解題就要花錢開題庫(就被問預估大概多少人會想要花錢開)
針對想跑的人可以跟運動用品合作換產品(那為啥大運動品牌要跟你合作？)
6年後 有了NFT
不管是不是炒作，這騙局(開玩笑的)這個真完美的把上述的問題都解套了~
1.要先用現金去交易所換S幣，S幣又換G幣，S幣還有匯兌行情，像極了投資
2.上去買鞋的時候還要看你跑步的速度如何？跑得快還是慢都不算喔~
3.那教配速的教練不爽透了，想拿到最高級又持續強度找我來
4.其實那跑鞋是NFT耶，而且............他會生小鞋，還可以融合長新鞋
5.洗錢的套路都搞定了，因為如果要換回美金還是多一點G幣再來換，手續費嘛
以愚蠢的我來看，真是一切都是套路，在貪心與不自律的普羅大眾的心中，這個真的都能繳個2萬多塊買一個教訓還是真的是一個既健康又含投資的遊戲??
歡迎大家來討論XD
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【最新】2024年11月AI課程熱門排行榜TOP 10：最受歡迎的AI學習課程推薦
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104學習精靈精選課程
想提升職場競爭力？專業技能課程看起來👇
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11/20 00:00
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--人工智慧-- 數位學習科技學系--課程核心概念影片
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現在教育科技系所越來越多元，無意間看到這個系所簡介非常有意思
遙想民國90年間數位學習，或是所謂的教育科技並不是一個很廣為人知的學門
但老實說他在國外也是所謂的「應用」學門，是一種「科際整合」的概念學。
如我在我的母校淡江大學來說，因為推動未來學的關係，所以教育科技、未來學、資訊傳播這幾個學門，一直是校長這邊一直有在扶植的項目。
演變至今，由於教學設計慢慢被重視，又面臨到疫情的緣故
最近真的被重視了
PO這篇是讓大家理解，如果要培養這樣的一個課程或是數位學習專業的人，基本的養成環境是如何
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國立台南大學校歌比賽-數位學習科技學系108級
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為什麼我的團隊出現「數據孤島」的情形？如何解決資訊不流通
數據孤島（Data Silos）是指在組織內部，不同部門或系統之間的數據無法有效共享和整合的現象。這種情況通常導訊息的孤立，影響企業的運營效率和決策能力。
【數據孤島的特點】
- 隔離性：數據孤島中的數據只能由特定的部門或團隊訪問，其他部門無法獲取或使用這些數據，造成訊息流通不暢。
- 重複性：不同部門可能會儲存相同的數據，導致資源浪費和數據不一致的問題。
- 決策困難：由於數據分散，企業難以進行全面的數據分析，影響決策的準確性和及時性。
【數據孤島的成因】
1. 技術障礙：不同部門使用的系統和平台可能不兼容，缺乏統一的數據標準和接口，導致數據無法共享。
2. 組織結構：各部門之間缺乏協作機制，可能出於自身利益考量而不願意共享數據，形成部門壁壘。
3. 數據治理不足：缺乏系統的數據治理策略，導致數據管理混亂，影響數據的質量和可靠性。
【數據孤島的影響】
✔ 降低效率：數據孤島會導致業務流程繁瑣，無法實現高效的跨部門協同，增加工作負擔。
✔ 影響決策：由於無法獲取全面的數據支持，管理層在做出決策時可能面臨困難，增加決策風險。
✔ 資源浪費：重複的數據存儲和處理不僅浪費了時間和人力資源，還可能導致數據的過時和不準確。
解決數據孤島問題的技術手段主要集中在數據整合、數據治理和系統協作等方面。以下是一些有效的技術方法：
【解決數據孤島的技術手段】
1. 數據集成平台
數據集成平台可以將來自不同系統的數據集中存儲、處理和分發，實現數據的一致性和可視化。這些平台通常使用ETL（提取、轉換、加載）工具來整合數據，從而消除數據孤島。
2. 數據倉庫和數據湖
數據倉庫和數據湖可以集中管理來自不同來源的數據，提供統一的數據視圖。數據倉庫適合結構化數據，而數據湖則能處理結構化和非結構化數據，支持更靈活的數據分析。
3. 統一的數據治理框架
建立明確的數據治理策略，包括數據分類、質量標準和安全規範，能夠提高數據的質量和一致性，並促進數據的共享和利用。
4. 雲ERP系統
雲ERP系統通過統一的平台整合企業的各個業務模塊，實現數據的集中管理和共享。這種系統能夠實時更新數據，提升決策效率和準確性，並減少IT成本。
5. API和微服務架構
功能：使用API（應用程式介面）和微服務架構可以促進不同系統之間的數據交互，實現靈活的數據共享和整合。這種方法能夠打破系統之間的壁壘，促進數據的流通。
6. 數據虛擬化技術
功能：數據虛擬化技術通過創建虛擬數據視圖，使得用戶能夠從多個數據源中一次性檢索數據，而不需要知道數據實際存儲的位置，從而提升數據訪問效率。
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