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「python軟體測試:負責設計、執行和維護Python測試案例,以確保軟體產品的品質與穩定性。主要任務包括撰寫自動化測試腳本、進行回歸測試及分析測試結果,並與開發團隊密切合作,確保缺陷能夠及時修正。該角色要求具備扎實的程式設計能力、良好的問題解決技巧,以及出色的溝通協調能力,能在快速變化的開發環境中靈活應對挑戰。了解持續集成與持續部署(CI/CD)流程者尤佳,並具備團隊合作精神,以推動整體專案成功。」
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python軟體測試 學習推薦

碁峰資訊GOTOP

小編

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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小編

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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⚡莊小姐⚡從完全的數據分析小白,到現在學會基礎獨立完成專案,這是讓我最有收穫的部分。
⚡蕭先生⚡課程設計很適合新手,一開始會帶學員建立資料分析思維,並在接下來的課程用學習使用SQL、Power BI等工具,雖然課程為新手導向,但最後的專題報告仍具備挑戰性,評審的回饋也很有力,真的能夠獲得實戰經驗,超推薦!
⚡Miss Chen⚡對我來說硬實力及相關技能在網路上都有很多資源可以學習,課前最吸引我以及課中感受最深的就是跟不同學員的互動及想法交流,這是外面學不到的,再來就是業界講師的專業指教,也是非常難得且受用!
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小編

2022/04/02

白話大數據與機器學習
本書以降低學習門檻為宗旨,解說大數據與機器學習的相關基礎知識,只要具備高中數學基礎即可看懂。內容結合大量案例與生動的插畫,將高度抽象的數學、演算法與現實生活中的事件作關聯,幫助讀者理解。
本書精彩內容包括:
.大數據基礎,說明大數據應該具備的基礎數學知識
.大數據演算法,解說向量空間、回歸、聚類、分類等核心演算法
.大數據熱門應用:介紹推薦算法、文字挖掘、人工神經網路等技術的原理
.大數據主流框架:介紹Hadoop、Spark、Cassandra
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