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【2024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【2024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。
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！
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熱門精選
【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
從AI基礎知識到應用，市面上提供了各種AI學習課程：AI線上課程、AI實體課程，無論您是初學者還是專業人士，都可以找到適合自己的AI課程。本文將為您揭曉2024年11月最受歡迎的AI課程排行榜，幫助您輕鬆找到優質的AI學習資源，快速掌握AI技能。
本篇透過從104課程中心的用戶學習大數據，整理出大家都在搜尋的TOP 10 熱門課程；可透過排行榜，找到你所需的學習內容，增進職場的職能成長，加強自我競爭力，打造你的職涯藍圖！
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「基礎思維」AI資料科學的新朋友，必定要了解一下人工智慧的歷史里程碑與事件，從這裡出發，您也能與不熟悉這個領域的朋友侃侃而談地分享您所學領域的轉變與趨勢，而初學者免不了學習的十字路口，不知道該從哪個部分開始學習AI，這裡也會給您適合適當的指引。常常被混的網頁爬蟲與ETL您真的認識並了解嗎？聽聽看TibaMe的講師們怎麼說吧！
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最詳細的Google Analytics教學， 從安裝開始 ｜《看》雜誌 -數位行銷教學
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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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Ch9 SAS Visual Analytics – 進階分析(一) 自動解釋
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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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