Bigdata
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這篇文章會以提供學習素材以及方法的方式，分享給讀者們，也希望自己可以跟著適合自己步調的學習地圖走得更遠。
我也是數據分析初心者，所以需要一本武功秘笈，可惜沒有適合我的絕世武功，那不如我們自創一本！
程式語言:
Python or R:
SQL（資料庫相關）
統計分析：
統計基礎：
你一定有這樣的經驗，在診間的診察床上，醫生拿著探頭輕壓著你的肚皮移動，聚精會神地看著儀器螢幕，你的耳邊時不時傳來切換掃描模式的按鍵聲響，想著剛剛醫生抹在肚皮上的東西還真的有點冰。那是超音波儀器，它是醫院診間中最常見的檢查設備之一，可以在短時間內提供醫生許多診斷資訊。
最近的新聞報導提到了Google Health降低了20%的員工人數，對於這個藏在搜尋引擎為主的公司的健康保險團隊到底是做什麼？Google曾在2006年成立Google Health部門，當時的商業模式是建立個人醫療數據資料庫，但由於觸及率不盡理想，Google於是在2012年關閉這個部門。
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Do you know what “Data Analytics” is?
當你以為成為數據分析師是高薪且入門容易的職業時，
你已經進入了學無止境的不歸路……
另外，大數據（Big data)的解釋就交給維基百科。
統計背景（Statistical background)：
研究所產官學研討會宣傳文，發於2016年10月25日。
主題：產官學的交響研討會－「商業新思維-以大數據與雲端計算邁向智慧經營」
CloudMile 致力於讓 AI 這項技術能夠輔助企業成長，在科技技術進步快速的世代，利用機器學習以及大數據分析，協助企業進行商業預測跟產業升級，並且提供雲端應用諮詢與解決方案，解決客戶的困難。
此篇的來歷，是由於近期好友們逐漸知道我的近況而開始訊問並有了想轉換領域的想法，或許是因為年紀到30歲這階段，真的就會開始反思過往，然後遙想未來，雖然對本科的人來說這就是一個技能一份工作而已，但從轉換跑道的角度來看，不該只拿著“鐵鎚”去看待這樣的環境，而是隨時去挖掘機會，探索任何可能！這便是資料科學家
在這人人朗朗上口人工智慧(AI)與機器學習(Machine Learning/ML)的時代，究竟什麼才是讓企業突破重圍正確使用數據，並領先同行？先讓我們來好好釐清這兩者的關係：
人工智慧與機器學習的差異?
許多人時常把人工智慧與機器學習這兩個詞交換使用，不過在大數據的世界裡，AI有著更廣的意義。
