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「機器學習數據應用開發：負責設計與開發基於機器學習的數據應用，提升業務流程效率與數據分析能力。主要職責包括需求分析、模型選擇、數據處理及驗證，並與跨部門團隊協作，確保解決方案的落地與效益評估。需具備深厚的數據科學基礎，熟悉常見的機器學習算法及工具（如Python、TensorFlow），並擅長商務溝通及展示技能。在台灣職場中，面對創新技術快速變化及多元合作文化，必須具備良好的適應能力與團隊合作精神，以推動數字轉型的成功。」
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2022/04/02

A-Life｜使用Python實作人工生命模型
這是一本為了讓對使用電腦設計生命感興趣的人，可以輕鬆閱讀，而努力撰寫的書籍。
基於這一點，這本書是寫給想使用ALife塑造人物角色或場景的遊戲設計師，以及希望增廣自我創造力的創意人員，而非原本就對「生命是什麼？」十分關切的自然科學研究者、工程師、致力ALife研究的學生。當你讀完這本書，應該可以從人工生命的角度，掌握現代科技的觀點。
ALife也能運用在使用人工智慧的機器學習技術上，因此，對於人工智慧有興趣，或已經在運用AI的人而言，應該可以成為激發靈感或創意廣度的契機。
本書使用了在人工智慧領域經常運用的Python語言。書中附上了執行ALife的程式碼。只要具備基礎的程式程式設計技能，就能理解本書的實作。
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2022/04/02

圖形演算法｜Apache Spark與Neo4j實務範例
"從基本概念到重要的演算法，再到處理平臺和實際案例，作者為美妙圖形世界編寫了一本兼具指導性與說明性的參考指南。"
—Kirk Borne, PhD
Principal Data Scientist and Executive
Advisor, Booz Allen Hamilton
"一本實用且資訊豐富的指南，幫助你藉由使用圖形演算法檢測模式和結果，來獲取更多洞察力，圖形資料庫開發人員的必讀書籍。"
—Luanne Misquitta
Vice President of Engineering,
GraphAware
學習圖形演算法可以幫助你利用資料關係的力量，開發更聰明的解決方案，以及增強你的機器學習模模型。有了這本實用的指南，開發者和資料科學家將會發現，圖形分析能提昇價值，無論是用圖形分析建構動態網路模型，還是預測真實世界中的行為。
Neo4j的Mark Needham和AmyHodler說明圖形演算法如何描述複雜結構，並揭示難以找出的模式—從發現漏洞和瓶頸到社群偵測和提升機器學習預測。你將會透過一些實際的範例了解如何在Apache Spark和Neo4j中使用圖形演算法，這兩個平台是圖形分析最常用的選擇。
‧學習圖形分析如何從現今的資料中找到更多預測元素
‧瞭解熱門的圖形演算法是如何工作以及如何應用
‧使用超過20個圖形演算法範例的程式碼和提示
‧學習對不同類型問題，挑選合適演算法
‧使用Spark和Neo4j程式碼和樣本資料集探索範例
‧結合Neo4j和Spark，建立一個用於連結預測的機器學習工作流程
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2小時前

「不為跳槽，只為變強」：六成上班族邊工作邊學，AI時代你還敢原地踏步？
AI快速變革時代下， 25至34歲的「青壯世代」佔了學習者的55%，提前為職涯布局。高達65%的人選擇「邊工作邊學習」模式，透過線上課程、週末工作坊、證照班等彈性方式持續充電，在職進修已成職場主流。無論男女，掌握數據分析、專案管理、AI應用等硬實力,已成為職場站穩腳步的關鍵。
❇️職場學習呈現三大轉變❇️
📌學習動機從「被動跳槽」轉向「主動增值」，工作者更重視長期競爭力
📌學習模式走向「無縫接軌」，不再需要離職進修,而是將學習融入日常工作
📌技能需求更聚焦於「數位核心能力」,AI工具應用、數據思維、敏捷專案管理等跨領域技能
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