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在數據分析的路上

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數據思維、履歷面試、程式統計。

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前言: 筆者今年吾二十有五而不志於學,距離三十而立,還有五年。 峰迴路轉的大學生涯,走過了,卻再也不想重新經歷,因為肯定有更適合當下的選擇。 在台灣的社會裡,25歲才剛大學畢業似乎相當晚,但在美國的情況則大不相同。在我在美國讀書期間,曾遇到過許多年齡較大的同學。 舉例來說,我在邏輯通識課上認
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Python is a so powerful tool in data science and this course is helpful for reviewing basic concepts. Even though I still have a long way to my future
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「機器人」與「AI人工智慧」是這個時代的趨勢,眾多的高科技公司與產業正積極的研發這一個領域,這次特斯拉就在 2022 AI Day 展示他們的 Tesla Optimus ,在影片中,機器人完成了澆花、搬運貨物、以及工廠生產線的零件操作等等。 筆者對於「機器人時代來臨」非常的興奮,可是究竟「機器人」
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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:
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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):
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