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現代社會的生活處處都和各大科技公司的產品密不可分，究竟這些 app 是如何被設計、演算法為何，讓我們一起利用這 30 天，一探究竟。
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現在越來越多在做數位轉型的企業會想將資料倉儲 (Data Warehouse) 建立在雲端上，因為雲端提供了更好的效能、更多的彈性以及更好的管理方式，而 Google cloud 的 BigQuery 不論是在價格、存取速度和擴充性上，無疑是許多企業作為雲端資料倉儲的最佳選擇。 網路上已經有非常多BigQuery相關的文章，且清楚好懂；本次撰寫的方向主要是自學BiguQuery之路上的知識以及操作彙整，希望能夠幫助也想了解BigQuery的人更快上手。
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Machine Learning A-Z 是Udemy上的一門熱門資料科學課程 希望透過本競賽每日學習這門課 同時將筆記記錄下來分享給更多想學習的同學
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資料視覺化無所不在。打開電視、翻開報章雜誌，甚或是商業會議上的簡報內容，都能看到資料視覺化下的圖表身影。尤其在新冠疫情(COVID-19)爆發後，美國約翰‧霍普金斯大學(Johns Hopkins University)在新冠疫情資料中心網頁上，每日不間斷更新疫情地圖儀表板，讓人可以透過圖表了解全球疫情動態。 體認到資料視覺化的重要，因此在本次鐵人賽中，筆者將以一位文科生學習者的角度，參考《精通Python》、《精通資料視覺化》、《美麗的資料視覺化》、《社會與政策研究的資料視覺化》等書，完成簡易資料視覺化學習，並期許自己能挑戰成功。
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如何用Streamlit快速開發出用來抓取、清理處理、分析及視覺化太陽系外行星和重力波等天文資料的Web App。
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1.題目和資料集:AI CUP競賽「農地作物現況調查影像辨識競賽-秋季賽：AI作物影像判釋」。 2.參賽原因: 實踐所學、拓展技能、轉職準備 3.選題初衷: 期望模擬業界工作方式，在收到專案資料和確認專案目標後(衡量標準)，學習如何獨立設計專案處理流程、資料前處理技巧、優化模型等，來達到最終目標。 4.預期收穫: (1)CV資料處理技巧 (2)CV影像辨識模型 (3)如何有效率和有系統地推進專案進度。 == Get things done before making it perfect ==
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在接下來的三十天裡我將會整理我暑假所學到的Power BI Desktop知識，用更簡單的方式說明並實際地進行操作，讓非資訊專業背景的你妳祢，都可以認識Power BI Desktop哦！