資料工程

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解密 AI 與資料科學 (一) : AI 開發鏈, 跨領域溝通 & 最具未來性的職業本文談及資料科學的領域與分工。首先是建造一個AI的研發流程,資料收集到 AI 模型訓練的過程,AI經歷這一切流程被創造出來並產生價值;再來本文也提及在這個領域中的各種腳色、資料工程師、數據庫工程師、資料科學家和資料分析師的各種介紹。並且強調跨領域合作的重要性。
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2024-07-05
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【🔒 Python實戰營 - Data Science 必修班】Pandas 資料清洗技 - 整形式繼「【🔒 Python實戰營 - Data Science 必修班】Pandas 資料清洗技 - 填補式」之後,我們已經學會怎麼填補空缺資料了,那這個章節我們來教您如何對某些欄位有條件的整形,有時候我們的資料來源某些欄位資料格式不一,甚至型態都不是正規統一的值,此時我們就需要針對這些值進行一些處理
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2023-09-08
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【🔒 Python實戰營 - Data Science 必修班】Pandas 資料清洗技 - 填補式繼「【Google Colab Python系列】 資料處理神器 Pandas 起手式」之後,相信對於各位來說已經是小兒科了吧,沒關係! 我們今天來增加一點點小挑戰,你知道嗎? Pandas對於大部分人的第一印象就是「不就表格化而已,有什麼了不起?」、「幫我們整理格式轉換的介接器」...,但其實它不
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2023-08-14
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【🔒 Python實戰營 - Data Science 必修班】成為初級資料工程師之路嗨! 各位學員大家好,歡迎來到「🔒 Python實戰營 - Data Science 必修班」,為什麼會設計成必修班呢? 我們都知道AI的趨勢已經勢在必行,前往AI的道路上最基礎的就是資料處理、資料科學,AI模型訓練的過程中最忌諱的就是垃圾進、垃圾出,這不僅在AI模型適用,包括我們傳統的軟體開發
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2023-08-11
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Day of Data Science | 資料科學工作職能介紹2012 年,Data Scientist (資料科學家) 被《哈佛商業評論》譽為「二十一世紀最性感的職業」後,「 Data Science (資料科學) 」逐漸成為一個時髦術語(Buzzword)。 一、關於資料科學 二、資料科學重要職能
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2022-05-08
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淺談資料專案的測試測試驅動開發(Test-Driven Development, TDD)或是行為驅動開發(Behavioral-Driven Developement)是當代軟體工程裡面常見的方法論,然而以資料科學或是數據分析的專案來說,通常主要的「測試」會以模型的準確性或是資料分布的模式為核心
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2018-12-24
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如何挑選/成為資料人才?我其實是成為資料工程師之後才開始學習成為一個資料工程師的。可能有些人會覺得困惑,學校裡面有很多像是機器學習、自然語言處理或是人工智慧等等課程,也有台灣人工智慧學校之類的培訓機構,現在連巨匠都開始教AI了,難道這樣不能夠讓人成為一個最性感的資料科學家嗎?
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2018-12-05
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