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「大數據暨機器學習：負責設計與實施大數據分析與機器學習模型，以支持企業的決策制定，提升業務效率與競爭力。主要職責包括數據收集與清理、演算法開發、模型訓練與評估，以及跨部門協作以確保數據驅動之策略實現。所需技能包括深入的數據分析能力、熟練的編程技巧（如Python、R）、良好的溝通與協調能力，並能夠在快速變動的環境中靈活應對。面對台灣市場特有的競爭挑戰，必須具備對消費者行為的敏銳洞察與數據應用的實務經驗。」
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104人力銀行從職缺中挑選出常見技能所成立的官方教室，提供大家進行共學互動。
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2022/09/20

【免費報名】AI 物件偵測之全球工業應用案例
TibaMe 邀請林哲聰老師於 9/28 (三) 晚上八點到九點，線上與大家分享 「AI 物件偵測之全球工業應用案例」，除了介紹物件偵測模型的重要基礎知識，還會介紹生成式對抗網路以及合成資料集如何應用在物件偵測模型。
ℹ活動資訊
#主題：AI物件偵測之全球工業應用案例分享
#搶先報名 👉https://bit.ly/3Lurv0Q
#講者：深度學習專家 - 林哲聰老師
#時間：9/28(三) 20:00～21:00
#活動內容：
一、物件偵測的重要基礎知識
二、現有物件偵測模型的極限
三、生成式對抗網路在物件偵測模型的應用
四、合成資料集在物件偵測模型的應用
五、針對物件偵測模型的對抗攻擊
六、深度學習的特殊應用
七、Q&A
ℹ參加這場直播活動你可以學到...
#物件偵測模型的各種應用
#生成式對抗網路與合成資料集如何應用在物件偵測模型
#針對物件偵測模型的對抗攻擊
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小編

2022/04/02

金融數據解密｜產業研究與策略分析的實用技術指南
利用IT技術洞燭投資先機
資訊技術能力是取得和解讀金融資料的有力工具，它能給你華爾街最渴望的能力：洞燭機先。最棒的是，就算你不會寫程式，也能從彭博、IHS Markit等機構取得各種財金資訊。
透過本書，您將學到使用Excel分析專業機構提供的財務資訊和編寫專業報告的技巧。另外，本書也提供C#程式碼，如果您具備程式撰寫能力，也可透過撰寫程式來解讀這些財金資訊。
．深度解讀彭博數據的技巧
．透過一張簡單的一頁式的報表呈現一家公司的重要財務狀況，相對價值比較與價格趨勢
．建立一份包含績效、成長性、風險調整後收益與組合的投資組合報告
．挖掘公司債與借貸市場訊息
．透過相關性與迴歸分析找出兩種證券或指數之間的關係
．透過變異數、標準差與夏普指數的計算評估投資組合的風險調整後收益
．從Markit的數據中找出趨勢
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R語言/R-Studio入門─統計分析、資料探勘與機器學習的原理與實戰演練
R語言是開源的統計程式語言，常用於開發統計、資料分析軟體系統，課程中我們將從R/R-Studio入門，從統計分析、資料探勘與機器學習的原理與技巧，讓學員有能力進行相關的資料分析技術與資料視覺化整合應用。本門課適合想瞭解R語言，作為進入大數據分析基礎，或進行量化研究、進階資料視覺化。
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Python Flask RESTful服務設計
本課程帶領你從Python語法Skill邁入Web API服務開發，讓程式語言技術正式進入應用系統開發領域，整合您已經具有的爬文或者資料分析等技術，形成跨異質系統的整合與開發能力，更能往後推向整合AI Service功力，進行各類系統介接，跨入服務端領域的開發。
緯育TibaMe
Spark首部曲：實務基礎入門篇
這門課程將讓你了解Spark的核心基礎與環境建置、 學習Scala語言到實作Streaming串流分析。在熟悉Hadoop基礎概念後，若想要深入學習大數據，那你的下一步絕對要學Spark！這堂課程中，我們將用Spark玩轉資料，挑戰背後無限商機！並讓您透過此三部曲學程輕鬆進入大數據分析領域。
緯育TibaMe
成為 AI 科學家｜機器學習好簡單，輕鬆讓你一手掌握資料科學實作 10 大技巧
在這門機器學習的課程中，將詳細介紹分類模型的選擇與使用，對於數學不好的人，會透過詳盡解說演算法的每個步驟來補不足，對於實際進行模型訓練、參數調整與評估的注意事項，也會在這一門課中完整的帶你了解，除了認識機器學習概念之外，還可以實作出最完整的機器學習應用。
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轉職首選！3 週從零到上手的數據分析師養成營 —— 104人力銀行 × 104學習 × 緯育 TibaMe 聯合推出
想跨入高薪、有前景，又能左右商業決策的數據分析師職涯，但擔心自己沒有程式背景、時間不夠嗎？
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⚡104人力銀行 × 104學習精靈：深耕職涯數據多年，最了解台灣企業用人需求，課程更貼近市場實際職缺。
⚡緯育 TibaMe：累積多年產業培訓經驗，專注於 IT、數據、AI 等熱門技能轉職養成，培訓模式完整，輔導成效有口碑。
這樣的合作，讓學員享有真實的培訓經驗，學習效果與轉職落地率都更具保障。
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小編

2022/04/02

Cassandra技術手冊第二版
想像如果擴展性不是問題，您可以做什麼？透過這本實踐指南，您將了解如何應用Cassandra資料庫管理系統處理數百兆位元組的資料，在跨資料中心的同時還保有高可用性，以及許多您在實務運作時必須了解的技術細節與實作範例。
本書將告訴您Cassandra非關聯式資料庫設計的優點，並且特別著重於資料模型的建立。如果您是正在尋求具有擴展性或是前瞻架構解決方案的開發者、資料庫管理人員或架構師，這本指南可以協助您駕馭Cassandra的速度與彈性。
．了解Cassandra的分散式與去中心化概念
．使用Cassandra查詢語言（CQL）與cqlsh（CQL shell）
．建立有效的資料模型並與關聯式模型比較
．使用各種不同語言的客戶端驅動開發範例應用程式，包含Java、Python與Node.js
．探索叢集拓譜與學習節點間的互動機制
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．整合Cassandra與Spark、Hadoop、ElasticSearch、Solr與Lucene
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