鐵人檔案
這30天的內容包含 Livia(作者) 的轉職歷程，主軸將圍繞資料分析、資料工程、資料科學等工作中實際遇到的情況、使用工具時踩過的坑以及認為資料領域可以探索的工具與方向。
讓對於資料領域感興趣者能一窺資料工作者平日的工作內容，也許能讓更多人進入相關領域或是理解資料分析師、資料工程師、資料科學家平時在做什麼。
接下來我們談談 Linux 指令，在目前的資料領域的工作經驗中，其實蠻容易會需要使用 Linux 指令。而我是在工作中途轉職才開始學 python, linux...
今天來分享一下我在之前資料工程的職位上，有機會接觸到的與資料科學相關的工作內容在做什麼。其實在自己正式開始建模前，工作上有機會與 AWS 的資料科學家學習他們的...
這7個步驟是我主要的建模步驟，包含之前工作上跟 AWS 資料團隊學習時主要也是這些流程。 Step 0 : 定義問題，這個 step 0 的步驟要清楚定義想要...
接下來談談我目前有在工作上順利建完的機器學習模型吧 ~ 今天我們先來談談監督式模型中的 - 時間序列模型 什麼時候會用到時間序列模型呢？就我目前的理解，只要是跟...
繼昨天的監督式機器學習模型後，我們今天來談談非監督式學習模型 - 分群模型。 相對於監督式學習是要將訓練的資料提供給模型的同時也會提供其相對應的答案(e.g....
今天來聊一下目前我接觸到的資料科學跟我過去資料分析、資料工程的工作有什麼相輔相乘之處 ~ (image from : https://www.linkedin....
模型上線了、分析結果出來後，詢問 stakeholders 的 feedback 並適當進行調整也是很重要的一步。 今天來談談我過去跟需求單位詢問回饋後得到重要...
今天來分享一下前面提到的時間序列模型與分群模型當時我使用什麼方式來進行模型評估 ~ 模型上線前 時間序列模型 評估 MSE, MAE, RMSE 看一下每個預測...
在前十天中的其中一篇文章說過分析圖表的精實化。 今天來說說類似的想法，關於模型出來的結果與成效我們要怎麼解說？怎麼讓不同領域的人覺得這不是一個黑盒子？ 比如說從...
