資料科學：Azure 機器學習工作室入門
1. 具備 Machine Learning 基礎知識
2. 具備 Machine Learning 問題類型梳理的能力
3. 具備 Machine Learning 開發流程的能力
4. 具備使用 Azure 機器學習工作室的能力
5. 具備資料清理、特徵工程、訓練模型、模型驗證和發布模型能力
6. 具備獨立建模的能力
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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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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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產品經理怎麼看？競爭對手的四種類型
競爭對手的類型可以分為以下幾種：
1. 直接競爭對手：這些公司直接提供與你的產品或服務相同或非常相似的產品或服務，並且在同一目標市場上競爭。他們可能是你最直接的競爭對手，因為他們的產品和服務與你的直接競爭，顧客須在你跟你的競爭對手間做選擇。
2. 間接競爭對手：這些公司提供的產品或服務可能與你的相似，但並非直接競爭。它們可能滿足相同的客戶需求，但以不同的方式或在不同的市場定位，雖然不直接競爭，但它們仍然可以影響你的業務。
3. 替代品競爭對手：這些是完全不同的產品或服務，但滿足了相同的客戶需求。當客戶發現有替代品可以滿足他們的需求時，他們可能會轉向這些替代品，從而影響你的業務。
4. 新進入者：這些是新進入市場的公司，可能對你的業務構成潛在威脅，他們可能帶來新的技術、創新或競爭策略，挑戰現有競爭者的地位。
了解這些不同類型的競爭對手可以幫助你制定更全面和有效的競爭策略，並做好應對各種情況的準備，須確保我們在直接競爭者面前保有競爭力、不會因間接競爭者而失去過多客群以即確保自己是潛能替代品競爭者。
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