團隊資訊
已成團
三陳牛肉吉事堡
三陳牛肉吉士堡 🍔 Triple Chen Burger
我們是三位同姓「陳」的數據工作者，決定把「三陳牛肉吉士堡」當成團隊名稱。就像一份層層堆疊的漢堡，我們各自的專業也形成三層厚實的技術基底：
• 第一層：雲端數據架構設計與服務應用 —— 打造穩固的基礎，確保系統能支撐各種應用。
• 第二層：Data Pipeline 開發 —— 負責數據清洗、轉換與流動，讓數據能順暢傳遞。
• 第三層：AI/ML 模型應用實作 —— 把資料轉化成智慧，讓系統能夠理解與回應。
把這三層「料」疊在一起，就是我們的鐵人賽挑戰精神：
技術紮實、創意滿滿，讓人可以輕鬆一口咬下！
我們是三位同姓「陳」的數據工作者，決定把「三陳牛肉吉士堡」當成團隊名稱。就像一份層層堆疊的漢堡，我們各自的專業也形成三層厚實的技術基底：
• 第一層：雲端數據架構設計與服務應用 —— 打造穩固的基礎，確保系統能支撐各種應用。
• 第二層：Data Pipeline 開發 —— 負責數據清洗、轉換與流動，讓數據能順暢傳遞。
• 第三層：AI/ML 模型應用實作 —— 把資料轉化成智慧，讓系統能夠理解與回應。
把這三層「料」疊在一起，就是我們的鐵人賽挑戰精神：
技術紮實、創意滿滿，讓人可以輕鬆一口咬下！
預計開賽日期 2025.09.15
團隊成員 (3人)
小田
團長
Build on AWS
動漫宅的 30 天 AWS Lakehouse 修行日誌
身為一名動漫宅數據工程師，本系列將用 30 天的時間，透過 AWS Lakehouse 架構來打造一個動漫數據的雲端分析平台。
在這個系列裡，你會接觸到：
- 基礎的資料領域知識
- 從 0 開始的雲端建設之路（S3、Glue、Athena...）
- 動漫數據集如何變身成可視化儀表板
雲端已然成為一個必學的領域，讓我們一起在技術與興趣之間找到學習的樂趣！
josh_chen40
AI & Data
從0開始的MLFLOW應用搭建
使用MLFlow從零開始建置模型應用的完善流程。讓模型訓練不只能做出模型，還要可追蹤還原、可比較、可部署、可被前端使用。
透過本次30天的文章歸納，一起來學會如何用Docker建置MLflow + FastAPI + Streamlit，並且實現完整ML生命週期。
Nikki Chen
AI & Data
Notion遇上LLM：30天打造我的AI知識管理系統
本系列將實作一套結合 Notion 與大型語言模型（LLM）的智慧知識管理系統，目標是讓日常筆記能夠轉化為可搜尋、可問答的知識助理。
過程中會涵蓋資料清理、內容結構化、語意檢索到問答生成，並嘗試設計互動介面，讓使用者能以自然語言向筆記發問。進一步還會加入多輪對話記憶、多語支援，以及自動回寫 Notion 筆記等功能。整個過程將完整紀錄架構設計、技術選型與實作細節，分享如何從零開始，將個人知識庫升級成專屬的 AI 助理。