Data，資料，也稱為數據

這幾年也是默默地紅起來，因為產業資訊化，很多環節的資料可以被更容易地收集跟分析

資料越多，也需要更多不同的方法來進行整理與歸納。才能找出可能有用的資訊，或是某些深藏在資料中的東西

資料工程師(Data Engineering)、資料科學(Data Science)、資料分析(Data Analytics)、資料挖掘(Data Mining)

這些都是跟資料有關的子主題。

預測分析(Predictive Analytics)：從過去資料進而分析未來的架設情況。

資料視覺化(Data Visualization)：使用容易理解的圖像去進行資料的說明與解釋。

目前資料科學也是近20年新興的一門工作，畢竟大量資料產生雖然很久以前就有，

但是自從網路跟現在智慧型手機普及，資料的產生已經是指數性的爆炸成長了

自然就更需要各種大量數據分析的人員與對應工具或是技術。

目前為止，這個主題只有九個人報名

• Hadoop ecosystem 工具簡介, 安裝教學與各種情境使用 - 5/30

• Python學習筆記 - 5/30

• 職場老鳥的資料科學初體驗-R語言專案實作紀錄 - 3/30

• R的學習心得 - 0/30

• R x Shiny x Visualization - 0/30

• 自動化可擴展式Spark教學 - 0/30

• 你都在公司都在幹啥R？ R語言資料分析經驗分享 - 0/30

• 使用Python進行資料分析 - 0/30

• 藝術X性別X資料科學 - 0/30