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2018-10-26 (Fri)
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資料科學文摘 Vol.7 數據技能、深度學習以及 AI 的倫理道德

今天讓我跟你分享 4 篇跟數據以及人工智慧相關的文章。在第一篇文章,我們將看到如何用一個簡單、有效的方式來決定應該學習什麼「數據技能」;在第二篇文章,我們則會看到如何透過數據,了解網際網路是如何快速發展成為人們每天不可或缺的一部分。接著我們會聽聽在計算神經科學領域的先驅之一,泰瑞教授解釋何謂「深度學習」以及 AI 與人類智慧如何擦出火花;最後,我們將一窺 AI 的倫理道德議題以及著名的電車難題。

2018-10-08 (Mon)
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如何用 30 秒了解台灣發展與全球趨勢:用 GapMinder 培養正確世界觀

這篇文章提供你一個輕鬆探索台灣與世界的資料視覺化工具:GapMinder 中文版。除了工具本身以外,文中會透過大量動態的資訊圖表以及各國公開數據來帶你探索台灣以及世界。閱讀本文之後,你將了解全球的發展趨勢、對台灣的社會、經濟以及能源發展有個基礎認知,並重新建立一個宏觀、積極的世界觀。

2018-09-17 (Mon)
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資料科學文摘 Vol.5 數據科學家面臨的挑戰、儀表板設計以及未來的被駭人生

真正的數據科學家面臨的 8 個挑戰是什麼?何時一個資料科學家可以說他 / 她真正地「完成」了工作? 10 個儀表板設計的原則是什麼?何謂「被駭」人生?為了了解這些跟資料科學息息相關的問題以及可能的解答,這週我們一樣會透過閱讀幾篇文章,來分別了解幾位優秀的資料科學家、UI/UX 設計師甚至是歷史學家是怎麼思考這些問題的。如同以往的文摘,我會附上摘要並穿插自己的心得,供時間寶貴的你參考。

2018-09-08 (Sat)
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給資料科學家的 Docker 指南:3 種活用 Docker 的方式(上)

本系列文章將分上下篇,本篇將直觀解釋 Docker 概念,並說明資料科學家能如何利用 Docker 來改善自己的開發效率;下篇則將分享作者在實際從事資料科學家時,為了解決一些數據問題而時常碰到的 3 種 Docker 使用方式。在本篇中,我們首先將透過一些簡單的比喻來直觀地理解 Docker,並讓讀者在閱讀本文後能馬上開始利用 Docker 來加速自己的開發效率,並為下篇的進階內容打好基礎。

2018-08-29 (Wed)
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資料科學文摘 Vol.4 數據科學 MMORPG 上線!你,選好自己的角色了嗎?

這篇文摘透過多篇跟資料科學家相關的文章,闡述資料科學家這個職業近年可能產生,或者是已經正在發生的一些職涯趨勢。透過掌握大局觀,讓對資料科學領域感興趣的讀者能夠理性地思考自己未來如何進入這塊領域,並在符合自己興趣以及能力的情況下,發揮自己最大的價值。我們將探討在這個什麼職業都跟數據扯上關係的年代,你要如何在「全球數據科學 MMORPG」裡頭,找出自己的定位以及角色。

2018-08-21 (Tue)
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一段 Airflow 與資料工程的故事:談如何用 Python 追漫畫連載

Airflow 是一個以 Python 開發的工作流管理系統,也是資料工程不可或缺的利器之一。近年不管是資料科學家、資料工程師還是任何需要處理數據的軟體工程師,Airflow 都是他們用來建構 ETL 以及處理批量資料的首選之一。這篇文章希望以一個簡易的漫畫連載通知 App 作為引子,讓讀者直觀地了解 Airflow 背後的運作原理、建立資料工程的知識基礎,並在閱讀本文後發揮自己的創意,實際應用 Airflow 來解決並自動化自己及企業的數據問題。

2018-08-10 (Fri)
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資料科學文摘 Vol.3 Pandas、Docker 以及數據時代的反思

不同於上週的文摘,這週的選文比較技術以及實作導向。本週將導讀 3 篇使用 Python 以及 Pandas 的文章,並鼓勵讀者實際動手學習。我們也會看到如何使用 Docker 來讓資料科學變得更簡單,並提供一個有趣的貓咪圖片辨識 App 給有興趣的讀者參考。最後,讓我們分別看看哈佛商業評論以及美國前首席資料科學家 DJ Patil 談談如何讓資料科學在企業內普及,以及數據時代我們面臨的各種道德議題。

2018-08-03 (Fri)
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資料科學文摘 Vol.2 產品理解以及 DS / DE 之路

這週一樣會透過導讀一些優質文章,讓讀者了解 3 個問題:為何一個專業的資料科學家需要具備「產品理解」? 何謂「顧客流失分析」? 我們該如何使用 Python(XGBoost)來建立簡單的預測模型以改善產品? 此外,我們也將簡單介紹在資料科學領域中逐漸崛起的「資料工程師」,其職責以及專業跟「資料科學家」有何不同。最後也會分享一些與資料科學家/資料工程師相關的文章。

2018-07-29 (Sun)
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資料科學文摘 Vol.1 AutoML、Airflow 及 DAU

這週介紹幾篇機器學習、資料工程及 App 分析的優質文章以及重點摘要,關鍵字包含:AutoML、Airflow 以及 DAU / MAU。希望讓更多人能更快地掌握資料科學領域的知識,找出自己有興趣的領域專研,並激盪出更多的討論。透過閱讀大量的相關文章並從它們學習及模仿,我們可以更快地,且有效率地成為一個稱職的資料科學家。

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