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「Analytics:該角色負責收集、分析及解釋數據,以支持商業決策與策略制定。主要目標為透過數據洞察提升業務效率與市場競爭力。所需技能包括強大的數據分析能力、熟悉數據視覺化工具及程式語言(如Python、R),以及優秀的跨部門協作和溝通技巧。面對台灣多元市場及快速變化的消費趨勢,Analytics角色需具備靈活應變及創新思維,以有效應對商業挑戰並驅動企業成長。」
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產品

2024/08/26

【2025最新】 Google Analytics 證照考取資訊、GA考試連結、學習資源一覽表
在現今數位行銷領域,Google Analytics (GA) 證照已成為行銷專業人士必備的技能之一。無論你是行銷新手還是數據分析專家,通過Google Analytics認證都能顯著提升你的職場競爭力。本篇文章將為你提供【2025最新】Google Analytics證照考取資訊,包括GA考照連結、GA4線上課程推薦、以及完整的學習資源一覽表,幫助你迅速掌握GA技能,輕鬆取得證照。
1. Google 官方學習資源 - GA 4堂課的學習連結 - 從入門到進階的完整學習路徑
這是Google官方提供的四堂免費GA學習課程,無論你是剛接觸Google Analytics的新手,還是已經有一定基礎的使用者,都能找到適合自己的學習路徑。這些課程涵蓋了從基礎操作到高級功能的全面內容,幫助你逐步深入了解並掌握GA的各項功能。
2. GA證照考試連結 - 75分鐘內完成,迅速取得認證
透過這個連結,你可以參加由Google官方提供的證照考試,75分鐘內要完成。這個證照是數位行銷領域中公認的專業證明,通過考試可以大幅提升你的職場競爭力。
3. Google Analytics 官方YouTube頻道 - 最新功能、操作指南影片
這是Google Analytics的官方YouTube頻道,頻道內容涵蓋了GA的最新功能介紹、詳細的操作指南以及實用的使用技巧。適合想要隨時更新GA知識並獲取實用操作的使用者。
4. GA4 中文線上課程 - GA4+GTM網站數據分析實戰課
這是由TiBaMe提供的GA4中文線上課程。課程以中文講解GA4的各項功能,並通過實際操作和案例分析,幫助學員快速掌握GA4的操作技巧,是想要用母語學習GA4的最佳選擇。
5.如果你Google Analytics很多自學,但都無法有效考到證照!那不要錯過7月開班喔!否則可能要等到9月喔!
🔴兩天週日實訓班
🔴協助您完課考取證照
除了行銷外,現在很多職類有該證照特別加分,例如:產品經理(PM)、業務、電商,即便小編也很加分!
這些資源可以幫助你全面提升Google Analytics的知識和技能,無論是準備考試還是實際應用,都能事半功倍!
看更多
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NickyLee

產品經理

2023/10/30

15間AI新創獨角獸|2023年Crunchbase企業名單
截至2023年第三季度,這15家AI公司為該名單增加了210億美元的市值,主要是在文本、翻譯、影片、Codeing和人機交互等領域的生成式AI公司。
在AI領域,該名單上排名前三位的私人公司分別是:AI雲數據公司Databricks,其2023年的估值為430億美元,比2021年增加了50億美元;自駕車初創公司Cruise,上次估值為300億美元;以及生成式AI公司OpenAI,估值為290億美元。
2023年15間AI新創獨角獸:
【領域-大型語言模型】
1.Cohere: Cohere是一家為企業開發大型語言模型的公司,為企業提供先進的語言處理能力。
總部: 多倫多
成立年份: 2019年
最近估值: 22億美元
總融資: 4.35億美元
融資階段: C輪
主要投資者: Index Ventures、Tiger Global Management、Inovia Capital
2.智普AI(Zhipu AI): 致力於開發大型語言模型,提高自然語言理解和溝通能力。
總部: 中國北京
成立年份: 2019年
最近估值: 16億美元
總融資: 3.42億美元
融資階段: 晚期
主要投資者: 啟明創投、美團、阿里巴巴雲、廣西騰訊創投、螞蟻金服
3.AI21 Labs: AI21 Labs是一家大型語言模型公司。
總部: 特拉維夫,以色列
成立年份: 2017年
最近估值: 14億美元
總融資: 2.74億美元
融資階段: C輪
主要投資者: Pitango VC、Walden Catalyst、Ahren Innovation Capital、三星Next、B2venture、SCB 10X
4.光年之外(Light Years Beyond): 光年之外是一個生成式AI工具公司。
總部: 北京
成立年份: 2023年
最近估值: 12億美元
總融資: 2.8億美元
融資階段: 被收購
主要投資者: 王輝文、源碼資本
5,Imbue:Imbue是AI研究實驗室,專注於AI技術研究。
總部: 舊金山
成立年份: 2021年
最近估值: 10億美元
總融資: 2.32億美元
融資階段: B輪
主要投資者: Astera Institute
【領域-影片】
6.Runway:是一家AI生成式影片公司。
總部: 紐約市
成立年份: 2018年
最近估值: 15億美元
總融資: 2.37億美元
融資階段: C輪
主要投資者: Lux Capital、Amplify Partners、Coatue、Felicis、Google
7.Synthesia:AI生成式影片公司。
總部: 倫敦
成立年份: 2017年
最近估值: 10億美元
總融資: 1.57億美元
融資階段: C輪
主要投資者: LDV Capital、FirstMark、Kleiner Perkins、Accel
【領域-ML運營(ML Ops)】
8.CoreWeave:是一家從以太坊挖礦轉型的雲基礎設施公司。
總部: 新澤西羅斯蘭德
成立年份: 2017年
最近估值: 24億美元
總融資: 4.27億美元
融資階段: B輪
主要投資者: Magnetar Capital、黑石集團
【領域-數據分析(Analytics)】
9.Quantexa:是一家專注於AI數據分析的公司。
總部: 倫敦
成立年份: 2016年
最近估值: 18億美元
總融資: 3.7億美元
融資階段: E輪
主要投資者: AlbionVC、匯豐銀行、Dawn Capital、Evolution Equity Partners、瓦爾布格平庫斯、GIC
【領域-AI平台(AI Platforms)】
10.Replit:Replit是一個開發者平台,使用AI完成編碼。
總部: 舊金山
成立年份: 2016年
最近估值: 12億美元
總融資: 2.02億美元
融資階段: B輪
主要投資者: Y Combinator、A.Capital Ventures、Coatue、安德森·霍羅維茨
11.DeepL:一家AI語言翻譯公司。
總部: 德國科隆
成立年份: 2009年
最近估值: 11億美元
總融資: 1億美元
融資階段: B輪
主要投資者: B2venture、Benchmark、IVP
12.Adept AI:I專注於人機交互的人工智能技術。
總部: 舊金山
成立年份: 2022年
最近估值: 10億美元
總融資: 4.15億美元
融資階段: B輪
主要投資者: Addition、Greylock、General Catalyst、Spark Capital
13.Character.ai:是一家專注於對話的大型語言模型公司。
總部: 加利福尼亞州門洛帕克
成立年份: 2021年
最近估值: 10億美元
總融資: 1.5億美元
融資階段: A輪
主要投資者: 安德森·霍羅維茨
14.Typeface:是一家為企業提供AI內容創建平台的公司。
總部: 舊金山
成立年份: 2022年
最近估值: 10億美元
總融資: 1.65億美元
融資階段: B輪
主要投資者: Lightspeed Venture Partners、Salesforce Ventures
【領域-防禦(Defense)】
15.Helsing:是一家專注於AI軟件防禦技術的公司。
成立年份: 2021年
總部: 柏林
最近估值: 18億美元
總融資: 3.41億美元
融資階段: B輪
主要投資者: Prima Materia、General Catalyst
儘管投資者對AI表現出強烈興趣,但是新的獨角獸數量卻比去年相比大幅下降。
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一零四線上嚴選

小編

2022/09/04

[超夯 Python ] 讓圖幫你說故事 -- 資料視覺化
小編認為當您的Python運用自如,能夠從各方面取得資料、數據後,
這些數據必須讓它變得有溫度、能夠有意義,否則數據就只是冷冰冰的數據。
如何讓資料數據說出讓大家都懂的話,最好的方法,就是轉化成視覺圖片,
所以才會有文不如表、表不如圖,這樣的說法,也就是圖是傳遞資料、數據意義最好的途徑。
因此今天推薦這門課程,
課程開始,其實就直接破題,告訴我們怎麼把好的資料、數據,用Story Telling的方式呈現;這是這堂課核心觀念之一;當我們懂得如何歸類資料、轉化資料的論述方式時,就可以去了解、選擇資料分析的兩種模式「探索式 VS. 說明式」。
接下來就要進入重頭戲,也就是「視覺化設計」;當然,不是隨便把資料、數據輸出成圖表,就是視覺化。因為所謂的視覺化,有它的基本概念及原理,懂得這些視覺化設計原理,做出來的圖表才不至於讓閱讀者看不懂,甚至歪樓。
接下來,就是接回Python本身所支援的視覺化工具,運用這些工具,可以直接將Python所爬回的資料數據,轉換為有用的圖表,有效提升作業效能。
最後,就是如何將圖表精緻化;也就是說,在一張圖中,我們要放入多少資訊量,
圖的呈現與資料量的呈現比例應該怎麼抓比較好;以及不同的資料性質、或者要傳達的故事不一樣,也要選擇不一樣的突來呈現。
我相信這門課,有機會可以幫您辛苦所爬回的資料,在呈現及描述時,有很大的加分效果。
祝您 工作順利、學習愉快
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