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鐵人賽 AI & Data DAY 7

Data pipeline 建起來！用 Airflow 開發你的 Data pipeline 系列第 7 篇

技術『Day7』 Data pipeline 的種類

在建立Data pipeline 時我們常會碰到類似的場景。這邊帶大家了解一些常見的Data pipeline 類型，我們在開發Data pipeline 的時...

無聊工程師 bored_engineer ‧ 2023-09-22

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鐵人賽 AI & Data DAY 6

Data pipeline 建起來！用 Airflow 開發你的 Data pipeline 系列第 6 篇

技術『Day6』 Data pipeline 介紹

管線無所不在，雖然說日常生活中常常不會注意到其存在，但是卻對我們的生活影響非常大。舉例來說，在做裝潢時，就必須要把未來房屋的使用情景進行評估。並且需要針對屋主進...

無聊工程師 bored_engineer ‧ 2023-09-21

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鐵人賽自我挑戰組 DAY 5

Pandas｜資料前處理工具系列第 5 篇

技術 Day 5｜檔案路徑與存取外部資料

　　Pandas 的優勢在於可以處理大型數據，方便使用者觀察和分析，但處理數據前需要先載入資料，因此，本文將說明如何透過檔案路徑讀取外部資料，內容包含：介紹...

Eva ‧ 2023-09-20

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鐵人賽 AI & Data DAY 5

Data pipeline 建起來！用 Airflow 開發你的 Data pipeline 系列第 5 篇

技術『Day5』來聊聊 Data Management

"那個Timmy啊，廠商那邊又有多一組類型的資料，你再幫忙收一下""Jerry，資料好像有少喔，幫忙看一下是哪邊的問題，以後看到類...

無聊工程師 bored_engineer ‧ 2023-09-20

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鐵人賽自我挑戰組 DAY 4

Pandas｜資料前處理工具系列第 4 篇

技術 Day 4｜資料結構 - DataFrame 篇

　　上一篇文章中，介紹了 Pandas 中的 Series 結構，今天要和大家聊聊 Pandas 中最常使用的資料結構——DataFrame，其概念和操作都和...

Eva ‧ 2023-09-19

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鐵人賽 AI & Data DAY 4

Data pipeline 建起來！用 Airflow 開發你的 Data pipeline 系列第 4 篇

技術『Day4』資料工程師所需之技能

作為資料工程師，或說是負責處理資料工程的角色，我們需要具備什麼能力呢？其實從過去到現在的資料工程師的角色，隨著應用的不同以及工具的演變，資料工程師的角色默默的在...

無聊工程師 bored_engineer ‧ 2023-09-19

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鐵人賽自我挑戰組 DAY 3

Pandas｜資料前處理工具系列第 3 篇

技術 Day 3｜資料結構 - Series 篇

　　學習撰寫程式時，常會遇到資料結構（Data Structure）這個詞彙，指的是如何用最有利的型態儲存或組織資料，並將其存在記憶體當中，以便電腦更有效率的使...

Eva ‧ 2023-09-18

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鐵人賽 AI & Data DAY 3

Data pipeline 建起來！用 Airflow 開發你的 Data pipeline 系列第 3 篇

技術『Day3』Data team 的組成以及資料工程師的角色

團隊的合作方式從古至今總是不斷的演變當中，雖然工程師的歷史並沒有很長，但是變化卻十分快速。就像是網站工程師一般，過去也沒有這麼細分為前端禍後端，常常每個人都是全...

無聊工程師 bored_engineer ‧ 2023-09-18

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鐵人賽自我挑戰組 DAY 2

Pandas｜資料前處理工具系列第 2 篇

技術 Day 2｜環境安裝 - Python、VS Code、Pandas

　　決定寫文章後，發現撰寫Pandas的環境有許多種，有人會用 Anaconda 搭配 Jupyter Notebook，有人直接使用 VS Code ，也有人...

Eva ‧ 2023-09-17

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鐵人賽 AI & Data DAY 2

Data pipeline 建起來！用 Airflow 開發你的 Data pipeline 系列第 2 篇

技術『Day 2』什麼是 Data Engineering

記得在學生時期，我因為對於學校的選課網站操作不太習慣，於是便自己寫了一個簡單的爬蟲程式，用來自動抓取課程資訊和教師評價。經整理後，我和朋友合作設計了一個使用者友...

無聊工程師 bored_engineer ‧ 2023-09-17

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鐵人賽自我挑戰組 DAY 1

Pandas｜資料前處理工具系列第 1 篇

技術 Day 1｜Pandas 開賽！

嗨！大家好！我是Eva！一位正努力跨進資料科學領域的女子！這是我首次撰寫技術文章，也是第一次挑戰30天日更，希望能挑戰成功！第一篇文章，就讓我簡單介紹參賽動機、...

Eva ‧ 2023-09-16

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技術 How Modern Customer Success Is Powered by Data Science

Every day, customer success teams interact with tens of thousands of customers....

john_alex ‧ 2023-01-24

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技術 A Complete Guide on How to Become a Tableau Developer

Tableau has the fastest growth and most widespread acceptance among the differen...

23012 ‧ 2023-01-24

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鐵人賽 AI & Data DAY 30

那些在科技公司和 app 背後的資料科學系列第 30 篇

技術 [Day 30] Booking.com 從成功模型中學到的經驗（下）及賽末心得

今天的文章中，我們會延續昨天的題目，聊聊 Booking.com 在模型上線後發現的有趣現象。最後，我會再跟大家分享經過這 30 天的鐵人挑戰賽後，我學到的事，...

Min ‧ 2022-10-15

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鐵人賽 AI & Data DAY 29

那些在科技公司和 app 背後的資料科學系列第 29 篇

技術 [Day 29] Booking.com 從成功模型中學到的經驗（上）

終於到了鐵人賽的尾聲，在經過一個月、看過各大公司依據不同目的、場景設計的演算法後，我們學到了什麼呢？而每間公司在研發並使用各式各樣的模型後，有沒有什麼珍貴的經驗...

Min ‧ 2022-10-14

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鐵人賽 AI & Data DAY 28

那些在科技公司和 app 背後的資料科學系列第 28 篇

技術 [Day 28] Pinterest 如何用機器學習打造更健康的評論系統

對社群網站而言，使用者積極的互動是非常重要的一環。因此，打造一個用戶能夠安心發文、建全的評論環境更是不可忽視的重要任務。社群網站往往會提供用戶檢舉貼文的選項，以...

Min ‧ 2022-10-13

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鐵人賽 AI & Data DAY 27

那些在科技公司和 app 背後的資料科學系列第 27 篇

技術 [Day 27] Dropbox 的圖片搜尋演算法

本篇文章使用的圖片皆來自於 Dropbox 的文章 How image search works at Dropbox。國慶連假後的上班日，Skylar...

Min ‧ 2022-10-12

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鐵人賽 AI & Data DAY 26

那些在科技公司和 app 背後的資料科學系列第 26 篇

技術 [Day 26] Airbnb 使用 ResNet50 標記房間圖片

在國慶連假時，Skylar 使用 Airbnb 預定出遊的住宿地點。而在入住後，他發覺和當初在網站上看到的照片並無二致，圖片品質很好且很精確，也會依照不同房型分...

Min ‧ 2022-10-11

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鐵人賽 AI & Data DAY 25

那些在科技公司和 app 背後的資料科學系列第 25 篇

技術 [Day 25] Spotify 使用 NLP 以助於 Podcast 搜尋

近幾年，Podcast 越發熱門，Spotify 的用戶也越來越頻繁地使用關鍵字搜尋相關節目，希望找到自己有興趣的 Podcast 內容。不過，Podcast...

Min ‧ 2022-10-10

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鐵人賽 AI & Data DAY 24

那些在科技公司和 app 背後的資料科學系列第 24 篇

技術 [Day 24] Pinterest 生成推薦內容的方法（四）- PinnerFormer

我們昨天介紹 Pinterest 的推薦系統 PinnerSage，不過那是 2020 年的文章。身為不斷創新的 Pinterest 公司，在 2022 年又提...

Min ‧ 2022-10-09

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鐵人賽 AI & Data DAY 23

那些在科技公司和 app 背後的資料科學系列第 23 篇

技術 [Day 23] Pinterest 生成推薦內容的方法（三）- PinnerSage

昨天我們認識 Pinterest 使用 PinSage 演算法，將每個 pin 和 board 轉成 embedding。不過，只是轉成 embedding 還...

Min ‧ 2022-10-08

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鐵人賽 AI & Data DAY 21

那些在科技公司和 app 背後的資料科學系列第 21 篇

技術 [Day21] Pinterest 生成推薦內容的方法（一）- RandomWalk

Skylar 和 Krsitina 最近想要重新裝潢他們家，因此閒來無事時就會到 Pinterest 上看別人分享的裝潢照片作為參考。另外，Krsitina 也...

Min ‧ 2022-10-06

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鐵人賽 AI & Data DAY 22

那些在科技公司和 app 背後的資料科學系列第 22 篇

技術 [Day22] Pinterest 生成推薦內容的方法（二）- PinSage

昨天我們一起認識了 random walk 這個方法，Pinterest 在實務上是如何利用這個技術的呢？讓我們今天一起來看他們提出的 PinSage 演算法...

Min ‧ 2022-10-07

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鐵人賽 AI & Data DAY 20

那些在科技公司和 app 背後的資料科學系列第 20 篇

技術 [Day 20] 購物網站處理詐騙攻擊的方式

在昨天的文章中，我們聊到 Uber 如何使用 RADAR 系統偵測詐騙行為。今天，讓我們再擴大應用場域，看看跟現今生活密不可分的購物網站是如何處理詐騙問題吧！...

Min ‧ 2022-10-05

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鐵人賽 AI & Data DAY 19

那些在科技公司和 app 背後的資料科學系列第 19 篇

技術 [Day 19] Uber 使用 RADAR 模型偵測詐騙行為

昨天看完 Uber 如何預測抵達時間，今天來聊聊另外一個主題，看看 Uber 的詐騙偵測（fraud detection）吧！無論是什麼產業，防止詐騙行為都...

Min ‧ 2022-10-04

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鐵人賽 AI & Data DAY 18

那些在科技公司和 app 背後的資料科學系列第 18 篇

技術 [Day 18] Uber 要如何估計司機和外送的抵達時間？（下）- DeeprETANet

昨天的文章中提到 Uber 計算預估抵達時間（Estimated Time of Arrival，ETA）時，不僅要考慮路線本身，也會被時間、天氣和交通狀況影響...

Min ‧ 2022-10-03

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鐵人賽 AI & Data DAY 17

那些在科技公司和 app 背後的資料科學系列第 17 篇

技術 [Day 17] Uber 要如何估計司機和外送的抵達時間？（上）- Self attention 介紹

今天公事繁忙，Skylar 沒有出門買午餐的餘裕，決定使用 Uber 訂購外送。App 顯示的預估抵達時間為 40 分鐘後，他盤算著剛好下一場會議結束後，剛好就...

Min ‧ 2022-10-02

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鐵人賽 AI & Data DAY 16

那些在科技公司和 app 背後的資料科學系列第 16 篇

技術 [Day 16] 改善 Airbnb 的房源排序模型（下）- ABCD 改善方案

在前兩天的文章中，我們提到 Airbnb 為了做出更好的房源排序模型，提出「ABCD 改善方案」： A：模型架構（Architecture）：觀察使用者需求後，...

Min ‧ 2022-10-01

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鐵人賽 AI & Data DAY 15

那些在科技公司和 app 背後的資料科學系列第 15 篇

技術 [Day 15] 改善 Airbnb 的房源排序模型（中） - ABCD 改善方案

在昨天的文章中，我們提到 Airbnb 為了做出更好的房源排序模型，決定跳脫「讀文獻 -> 實作 -> A/B testing」的迴圈，提出「ABC...

Min ‧ 2022-09-30

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鐵人賽 AI & Data DAY 14

那些在科技公司和 app 背後的資料科學系列第 14 篇

技術 [Day 14] 改善 Airbnb 的房源排序模型（上）- NDCG 介紹

昨天 Skylar 訂完露營和烤肉用具後，今天他想在 Airbnb 上搜尋適合渡假的房源，而當他在瀏覽時，Airbnb 是如何排序出 Skylar 看到的頁面呢...

Min ‧ 2022-09-29

技術 『Day7』 Data pipeline 的種類

技術 『Day6』 Data pipeline 介紹