- Видео 41
- Просмотров 24 241
資料科學家的工作日常
Тайвань
Добавлен 2 окт 2011
◍◍ 數據新手該如何面對「冒牌者症候群」？| 技術書籍該怎麼選？ 資料工作者的出版經驗談
◍◍ 數據新手該如何面對「冒牌者症候群」| 技術書籍該怎麼選？ 資料工作者的出版經驗談
#數據分析師 #數據科學家 #數據工程師
#資料科學 #資料分析 #冒牌者症候群
-
💌 合作交流歡迎留言、來信或直接私訊
-
嗨，我是維元，目前是擅長網站開發與資料科學的雙棲工程師，熟悉的語言是 Python 跟 JavaScript。同時經營資料科學家的工作日常 Facebook 粉專 與 Instagram 社群，擁有多次國內大型技術會議講者經驗，持續在不同的平台發表對 #資料科學、 #網頁開發 或 #軟體職涯 相關的分享。
📌 Facebook: dscareer
📌 Instagram: ___dsdaily___
#數據分析師 #數據科學家 #數據工程師
#資料科學 #資料分析 #冒牌者症候群
-
💌 合作交流歡迎留言、來信或直接私訊
-
嗨，我是維元，目前是擅長網站開發與資料科學的雙棲工程師，熟悉的語言是 Python 跟 JavaScript。同時經營資料科學家的工作日常 Facebook 粉專 與 Instagram 社群，擁有多次國內大型技術會議講者經驗，持續在不同的平台發表對 #資料科學、 #網頁開發 或 #軟體職涯 相關的分享。
📌 Facebook: dscareer
📌 Instagram: ___dsdaily___
Просмотров: 193
Видео
◍◍ 錄取數據工作的兩個關鍵特質 ✨
Просмотров 21721 день назад
◍◍ 錄取數據工作的兩個關鍵特質 ✨ #數據分析師 #數據科學家 #數據工程師 #資料科學 #資料分析 #數據職涯 #求職技巧 - 💌 合作交流歡迎留言、來信或直接私訊 - 嗨，我是維元，目前是擅長網站開發與資料科學的雙棲工程師，熟悉的語言是 Python 跟 JavaScript。同時經營資料科學家的工作日常 Facebook 粉專 與 Instagram 社群，擁有多次國內大型技術會議講者經驗，持續在不同的平台發表對 #資料科學、 #網頁開發 #軟體職涯 相關的分享。 📌 Facebook: dscareer 📌 Instagram: instagram.com/ dsdaily /
◍◍ 該如何實現與評估資料團隊的價值？
Просмотров 6221 день назад
◍◍ 該如何實現與評估資料團隊的價值？ #數據分析師 #數據科學家 #數據工程師 #資料科學 #資料分析 #資料團隊 #資料影響力 - 💌 合作交流歡迎留言、來信或直接私訊 - 嗨，我是維元，目前是擅長網站開發與資料科學的雙棲工程師，熟悉的語言是 Python 跟 JavaScript。同時經營資料科學家的工作日常 Facebook 粉專 與 Instagram 社群，擁有多次國內大型技術會議講者經驗，持續在不同的平台發表對 #資料科學、 #網頁開發 #軟體職涯 相關的分享。 📌 Facebook: dscareer 📌 Instagram: instagram.com/ dsdaily /
（字幕好讀版） EP6：資料科學工作者的養成路徑| 🎧 資料工作者的下班幹話群
Просмотров 1743 месяца назад
▍EP6：資料科學工作者的養成路徑 | 🎧 資料工作者的下班幹話群 🪧 本集時間軸 00:00 開場介紹 00:30 資料工作者的養成路徑 11:11 AI 開發者過譽 Devin 造假 14:50 Meta Llama-3 強勢來襲 18:44 資料產業求職難度 20:06 如何提升求職成功率？ 21:20 結論收尾 ⚡ 全新 Podcast 節目 🎧 資料工作者的下班幹話群 將於每週一同步發布。 過去我們習慣的「先選擇職種再依序學習」這樣的路徑高機率會變成資料領域的井底之蛙，甚至會把自己未來的職涯可行路徑走窄；我現在比較推行的方式是：先學習資料專案，再逐步深化特定技能。比較像是一個螺旋式的學習，有點類似所謂的 MVP，從最小可行性開始設計。在這個過程中同時也在探索自己對哪一些領域比較感興趣，是更喜歡工程面的、分析面還是模型面。在求好的階段再往這些部分深入研究。最終再決定求職的目標...
◍◍ 要怎麼定義與如何培養，分析師必備的數據思維？ ft. Alvis
Просмотров 2543 месяца назад
◍◍ 要怎麼定義與如何培養，分析師必備的數據思維？ ft. Alvis #數據分析師 #數據科學家 #數據工程師 #資料科學 #資料分析 #AI #Data 💌 合作交流歡迎留言、來信或直接私訊 嗨，我是維元，目前是擅長網站開發與資料科學的雙棲工程師，熟悉的語言是 Python 跟 JavaScript。同時經營資料科學家的工作日常 Facebook 粉專 與 Instagram 社群，擁有多次國內大型技術會議講者經驗，持續在不同的平台發表對 #資料科學、 #網頁開發 #軟體職涯 相關的分享。 📌 Facebook: dscareer 📌 Instagram: instagram.com/ dsdaily /
EP5：AI 崛起的前世今生（下）當代 AI 的正在進行式（字幕好讀版） | 🎧 資料工作者的下班幹話群
Просмотров 874 месяца назад
▍EP5：AI 崛起的前世今生（下）當代 AI 的正在進行式 | 🎧 資料工作者的下班幹話群 🪧 本集時間軸 00:00 開場介紹 00:30 當代 AI 的正在進行式 10:53 OpenAI 的三項更新 12:14 Claude 釋出 Tool Use 13:23 本週 LLM 的新玩家參戰 15:53 資料科學的你問我答 19:39 結論收尾 ⚡ 全新 Podcast 節目 🎧 資料工作者的下班幹話群 將於每週一同步發布。 延續上一週的主題「AI 崛起的前世今生（上）」，我們就以 ChatGPT 出現的前後作為一個分水嶺繼續聊聊當代 AI 發展的正在進行式。很多人會用「橫空出世」來描述 ChatGPT 甚或是 AI GAI 的出現，但實際上 AI 早就已經在出現在大眾視野中而且實際上 AI 的出現其實在更早以前。而在 2022 年底所出現的 ChatGPT，是基於 OpenA...
EP4：AI 崛起的前世今生（上） | 🎧 資料工作者的下班幹話群（字幕好讀版）
Просмотров 764 месяца назад
▍EP4：AI 崛起的前世今生（上） | 🎧 資料工作者的下班幹話群 🪧 本集時間軸 00:00 開場介紹 00:32 生成式 AI 的前世今生 09:04 輕量語言模型正在崛起 12:39 IEEE 不接受 Lenna 圖稿 14:30 LLM 新玩家參戰 18:26 資料科學的你問我答 18:58 結論收尾 ⚡ 全新 Podcast 節目 🎧 資料工作者的下班幹話群 將於每週一同步發布。 從 22 年底出現的 ChatGPT 開啟了一連串的 AI 大戰大概也經歷了一年半左右的時間，這段時間你有跟上嗎？今天這一集想跟大家分享回顧 ChatGPT 的發展脈絡，GPT 這種模型能夠根據一組的文字向量，產生出不等常且隨機的文字向量。例如一堆英文產生一堆中文的翻譯、一段長文本產生短文本的摘要，這些都是 GPT 的典型應用。而我們現在看到的 ChatGPT 是基於 GPT 所設計的出來，能夠...
◍◍ 資料分析師越來越卷，必備技能樹該怎麼點？ ft. Alvis
Просмотров 3544 месяца назад
◍◍ 資料分析師越來越卷，必備技能樹該怎麼點？ ft. Alvis #數據分析師 #數據科學家 #數據工程師 #資料科學 #資料分析 #AI #Data 💌 合作交流歡迎留言、來信或直接私訊 嗨，我是維元，目前是擅長網站開發與資料科學的雙棲工程師，熟悉的語言是 Python 跟 JavaScript。同時經營資料科學家的工作日常 Facebook 粉專 與 Instagram 社群，擁有多次國內大型技術會議講者經驗，持續在不同的平台發表對 #資料科學、 #網頁開發 #軟體職涯 相關的分享。 📌 Facebook: dscareer 📌 Instagram: instagram.com/ dsdaily /
EP3：AI 時代下，人人都該自帶的數據分析技能 | 🎧 資料工作者的下班幹話群（字幕好讀版）
Просмотров 1414 месяца назад
▍EP3：AI 時代下，人人都該自帶的數據分析技能 | 🎧 資料工作者的下班幹話群 🪧 本集時間軸 00:00 開場介紹 00:32 人人都該自帶數據技能 07:41 Claude 3 輾壓 GPT-4 10:11 Devin 開源版 Devika 11:54 Suno AI 生成音樂 15:19 數據分析師轉科學家 17:20 畢業生怎麼選公司？ ⚡ 全新 Podcast 節目 🎧 資料工作者的下班幹話群 將於每週一同步發布。 今天想與大家分享的主題是「AI 時代下，人人都該自帶的數據分析技能」，以前我們會用「分析」、「工程」或「科學」三種角色區分資料科學團隊。不過隨著 AI 技術逐漸成熟的情況下，我常常說過去十年是基礎建設時期是那些資料科學家的努力，而當 AI 工具到位的未來十年則是這些資料使用者的主場。如同我們上一集提到的「資料分析不死，會轉身為人人都需要擁有的數據分析力」那這...
◍◍ 技能更迭推陳出新，跟上技能樹可以這樣做 ft. Jo + 承彥
Просмотров 1434 месяца назад
◍◍ 技能更迭推陳出新，跟上技能樹可以這樣做 ft. Jo 承彥 #數據分析師 #數據科學家 #數據工程師 #資料科學 #資料分析 #AI #Data 💌 合作交流歡迎留言、來信或直接私訊 嗨，我是維元，目前是擅長網站開發與資料科學的雙棲工程師，熟悉的語言是 Python 跟 JavaScript。同時經營資料科學家的工作日常 Facebook 粉專 與 Instagram 社群，擁有多次國內大型技術會議講者經驗，持續在不同的平台發表對 #資料科學、 #網頁開發 #軟體職涯 相關的分享。 📌 Facebook: dscareer 📌 Instagram: instagram.com/ dsdaily /
EP2：資料分析已死？數據技能樹該怎麼點？ | 🎧 資料工作者的下班幹話群 （字幕好讀版）
Просмотров 2844 месяца назад
▍EP2：資料分析已死？數據技能樹該怎麼點？ | 🎧 資料工作者的下班幹話群 🪧 本集時間軸 00:00 開場介紹 00:32 資料分析已死？ 05:38 會寫程式的 AI - Devin 08:13 開源版 grok-1 模型 09:33 OpenAI 的下一步？ 12:03 還需要學 R 語言嗎？ 14:36 數據分析團隊的兩難 💌 合作交流歡迎留言、來信或直接私訊 嗨，你好，我是維元 👋 斜槓經營 #資料科學家的工作日常 Facebook 粉專 與 Instagram 社群，這次會用兩個全新的渠道持續輸出我對資料科學 x 人工智慧領域的觀察與見解，邀請對該主題有興趣的朋友一起加入訂閱、關注 ✌️ 📌 Facebook: dscareer 📌 Instagram: instagram.com/ dsdaily / 📌 📰 Data AI = ∞ ➟ ai...
EP1：由資料科學驅動的人工智慧 | 🎧 資料科學者的下班幹話群（字幕好讀版）
Просмотров 2515 месяцев назад
EP1：由資料科學驅動的人工智慧 | 🎧 資料科學者的下班幹話群（字幕好讀版）
◍◍ Data/AI 的技術能夠預測未來或取代人類嗎？ ft. 派大、光正
Просмотров 1116 месяцев назад
◍◍ Data/AI 的技術能夠預測未來或取代人類嗎？ ft. 派大、光正
◍◍ AI 快速成長的同時，怎麼做才不會技術丟下？ ft. 派大、光正
Просмотров 16610 месяцев назад
◍◍ AI 快速成長的同時，怎麼做才不會技術丟下？ ft. 派大、光正
運用 Comprehensions 寫出更高效程式 | 程式設計特訓！Python 進階開發者升級指南
Просмотров 337Год назад
運用 Comprehensions 寫出更高效程式 | 程式設計特訓！Python 進階開發者升級指南
用 Decorator 封裝你的函式 | 程式設計特訓！Python 進階開發者升級指南
Просмотров 778Год назад
用 Decorator 封裝你的函式 | 程式設計特訓！Python 進階開發者升級指南
感謝主講人及維元舉辦工作坊，希望能實際應用在職場中
資料工程師好像就是撿人家剩下來不喜歡做的~QQ
感謝 June 的分享和維元主辦的活動，幫助我對 RAG 和 AI 應用有了更多的認識。另外，希望透過這本書了解 GitHub Copilot 的各種協作方式！
謝謝老師及主持人直播現場詳盡回答相關問題，提供RAG相關資訊以及思路。目前也已經付費使用Copilot與AI一起協作一段時間，若可以進一步透過書籍了解相關資訊，找到可以提升操作的地方就更好了，感謝！
謝謝精彩的分享，讓我知道AI知識庫與資料庫的差異。希望能透過書籍了解更多AI開發的技巧。
感謝老師及主持人舉辦的活動。 希望能夠更多乾貨課程學習。
謝謝講者精彩的演講，讓觀眾對於AI如何實際應用可以有更多的理解與想法。 抽獎的書吸引我的地方，是因為它實際應用AI，產生服務的工具 GitHub Copilot，能提升與改變我們寫程式方式的 AI 工具。解決很大的的痛點是以前寫程式，常常需要花很多時間找語法和範例，但有Copilot，只要學會怎麼下指令，它就能幫我們生成程式碼，讓一些我覺得瑣碎的事情可以變得比較有效率（對於程式沒有那麼熟悉的我來說XDD）。 另外書裡面不只是介紹 Copilot 的功能，也有實際教怎麼使用，蠻紮實的內容，包含測試和除錯、自動化工具，這在寫程式中蠻常實際用到，也是網路範例比較少講到的。 最後希望可以抽到我，也希望頻道可以繼續邀請強者分享技術交流職場的技術應用、讓我們在 AI 時代保持競爭力❤
感謝老師及主持人舉辦的活動。 希望藉由參與活動與書籍能提升自己。
更清楚了解LLM+RAG流程與更多的運用方式，且要去思考如何讓AI理解資料庫變成知識庫，才會是AI應用的重點。希望能透過AI 神助攻這本新書，開發更多的AI應用，辛苦講師June與維元老師
謝謝主持人和講者有節奏和條理的介紹，覺得很有收穫，對流程也更清楚了，希望能逐漸導入在日常工作中。
感謝精彩的分享。今天學習到最有印象的部分是複雜而且不實用的資料，會讓語言模型出錯。 Garbage in, garbage out.想要書籍是希望可以吸收更多知識。
感謝老師及主持人舉辦的直播，學習到及複習到許多知識。想要參加抽獎的原因是想提高工作效率，以應對這個AI科技知識瞬息萬變的世界。再次感謝！
很需要啊
確實
超推!!!
感謝支持！
之前写的文章发布在哪些平台啊？我去aitalk官网看只有播客相关内容
我個人的 blog，只是比較少更新 ...
數據分析師在AI浪潮下，若祇是會清資料，拉數據當然不行。會應用AI加上標籤或分類，花更多時間畫一張洞察圖表，針對不同維度的資料向量化...一堆事情哩～
沒錯！
太強了
感謝支持⬆️
超讚的
讚讚👍
老師講的很清楚，讚讚
謝謝你☺️希望對你有幫助
請問電腦版本120 但driver 最多只到114 怎麼辦?
只能等待了
新版的一個有了你再確認看看👌
謝謝分享與整理
必須的🙋♂️
Summary: - 資料工程師: 後端、建立data pipeline、熟悉AWS service - 資料分析師: 前端(?)、建立dashboard - 資料科學家: modeling、feature engineering、調超參數改善model performance