資料科學
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leafwind

從五個切入點看數據中台的必要性

在上一篇《我的資料工程轉捩點,與數據中台》講完個人經驗之後,我想來拆解數據中台的本質,我在第一次看到這個名詞之後,嘗試搜尋了很多資料,但都只得到模糊的抽象,完全無法理解它葫蘆裡賣的是什麼藥。直到最近又認真做了一次功課,加上數據中台也逐漸沒有那麼地神祕,才從中國的論壇找到我想要的「...

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leafwind

我的資料工程轉捩點,與數據中台

2018 年,阿里巴巴對社會輸出「數據中台」這個價值體系,聲稱這樣的技術架構可以解決業務與開發效率的不對稱性、落實「數據為本」、極大化企業資料價值。到了 2020,流行的可能是「拆中台」,將數據中台切割成一堆不同的中台:...

leafwind

2019 我的資料科學轉職歷程:把自己當產品賣的探索

在以前,部分工程師習慣的面試可能是著重在技術上,至於自己的技術對公司有什麼好處,則是公司與用人主管自己的問題。這次我反過來,在求職的時候從市場的角度來看,什麼是這間公司需要的?我能提供什麼價值?用工程師的話來說,有點像是賣功能(feature),跟賣一套解決方案(solution)的差異。

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leafwind

2019 我的資料科學轉職歷程:從迷惘出發的動機,以及為什麼不寫面試文

內容目錄 系列文列表經歷豐富還是雜亂?我的工作有價值嗎?為什麼我要分享心路歷程,而非單純寫面試文?系列文列表 2019 我的資料科學轉職歷程:從迷惘出發的動機,以及為什麼不寫面試文 2019 我的資料科學轉職歷程:把自己當產品賣的探索 2019 我的資料科學轉職歷程:對...

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資料科學的職稱分類演進:從分離、混合,到整合

「資料科學家到底做些什麼?」、「為什麼這間公司的科學家也要做資料工程?」、「資料清理是誰應該做的?」、「機器學習工程師跟資料工程師有差嗎?」、「資料分析師又跟他們差在哪?」 這些都是求職過程中,面試者很容易感到疑惑的地方...

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leafwind

資料森友會小普查:雇用錯置嚴重嗎?

前情提要由於資料科學/工程/分析領域在台灣還算是相對新的領域,而且發展也不像國外那麼完整,所以我之前創了一個 資料森友會 TG 群組,對象包含:剛畢業想加入這個領域的新鮮人考慮轉職到這個領域的職場人士有相關經驗(資料科學...

阿德

2020 TGONext 導師計劃

這陣子為各種事情忙錄,很愉快很充實,其實皆不是工作上的內容,不過我仍然稱其為職涯的一部分,但卻疏忽了這裡....接下來會把各種經歷補上,就從TGONext的導師計畫開始吧!也能將我的“轉職過程”呈現出來!

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leafwind

為何資料工程人才難以培養?

示意圖:被巨量資料開發的隕石砸到這幾年我很常聽到快畢業的學生,或是剛踏入職場的新鮮人詢問,要如何培養資料工程的實務能力,像是:我很希望自己有更好的資料工程(ETL/data pipeline)實務能力,但是在校內根本不可...

leafwind

為什麼資料科學「曾經」比資料工程流行?

以後都用動森當做封面圖好了分析與模型在多數人眼中,比工程更性感「清資料很無聊、研究模型很潮」這從學生與新鮮人的角度來說,在踏入業界以前有這樣的認知是很正常的事情,對於那些已經在業界、卻不在 AI 領域的人來說,或許也是類似的狀況。

弱弱開發女子。在東京的開發者人生。

我想申請 The Data Incubator 的 Data Science Bootcamp。可以嗎?

The Data Incubator / 在美資料科學家集訓班系列轉行成為資料科學家的故事 / 第2篇Photo by rawpixel.com on Unsplash我也不知道可不可以。

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