鐵人檔案
要能夠掌握 Big Data, 以現在的說法就是成為資料科學家(Data Scientist), 而要成為資料科學家, 不只要對統計等數學有一定的熟悉度, 也要對企業等相關領域有一定的掌握, 再加上有實作的能力, 也就是對電腦領域有一定的能力. 但這是很模糊的說法, 所以提供28堂課讓大家有個基礎.
[修讀原因] 或許你會覺得學作業系統跟學資料工程很遠, 但事實上在我眼中是在基礎科目中最近的一科, 因為大量資料的計算本身就是一個很複雜的大系統, 其中有很多技...
[修讀原因] 雖然說修讀原因在我定義是這系列文章的重點, 但話說演算法這門課應該沒有人懷疑為甚麼要修習吧? 只是應該有人發現目前課的安排是: 電腦與技術相關...
[修讀原因] 這一堂課雖說是分在社會人文研究相關的 Track, 但事實上無論就電腦技術上, 或數學統計上都是成本份相當重的一個科目, 這也是所謂的資料科學家/...
[修讀原因] 前面幾堂課都是很基礎的科目, 也大多是在大學部都會開的必修或必選修的課, 接下來就不是單純的大學部簡單的課了. 首先開始的就是效能調校, 這原因應...
[修讀原因] 說到資料, 有幾個很重要且常見的維度: 人 金錢 時間 這幾個類別是在資料處理上最被重視的, 當然真正的資料不只如此, 包含行為, 物件, 位...
[修讀原因] 在大部份的狀況應該是先講使用者介面 (User Interface), 再來講資料視覺化 (Data Visualization), 甚至更應該先...
[修讀原因] 大多數的人還沒學程式語言時, 就開始學寫程式了, 這是無可厚非的, 事實上能夠多學幾種不同的語言之後, 在來學程式語言說不定是好的, 畢竟有寫過不...
[修讀原因] 課早就過了一半, 甚至已經快到三分之二了, 好像基礎科目都講得差不多了, 接下來似乎越來越接近重點, 也越來越專業, 但相對的也越來越較沒有獨立系...
[修讀原因] 一個系統的完成是須要許多人不同的人才能完成, 不外乎下面五種人: 經營管理 行銷企劃 系統分析 程式設計 客服操作 這五種人的合作才能夠把一個...
[修讀原因] 在第四堂課就講了資料庫, 但那個只是個概論, 而真的進到 Big Data 或 Data Science, 一個 Data Engineer 就不...
