✍️ [ 5 個你可以記住的執行數據分析專案的關鍵步驟 ]
這與是不是技術人員無關,只要你做的事情需要透過 #數據驅動成果,那你就需要了解這個流程。
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如果你剛好是以下的角色,那讀完肯定對你有幫助:
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🧑🦰數據分析專案經理
➡️ 你可能需要理解所謂的數據分析產品與服務要經過哪些流程,以便於拆解管理專案工作計畫與專案時程,並找到合適職能的工作者一起來完成這個專案。
👩🦰參與數據分析專案的數位行銷人
➡️ 我在猜已經不少數位行銷的人已不知不覺跨界到數據分析領域了,不論你是用 google sheet/Excel ,或是已經開始學習商業智慧報表工具 (Data Studio/Tableau/PowerBI),那你就更方便可以完成數據分析題目,因為使用商業智慧工具的操作過程也需要有數據分析流程的 mindset 喔。
🧑🦱參與數據分析專案的技術人
➡️ 那就更不用說了,你要開始用大局的角度思考數據分析專案,要知道你演算法跑到天荒地老到底是在解決什麼問題,讓你花的心力可以真正跟老闆或其他 stakeholder 看得懂的成效成正比。
👧你還沒工作,或想要開始轉換到數據分析領域,需要一些經歷來證明自己
➡️ 很多人都會問我,我都沒相關工作經驗那怎麼辦?我要如何走向數據分析領域?
✔️這就是最好的解答 - 「#累積數據作品集」,不要責怪周遭沒有真實的數據,現在已經有太多外部的公開數據可以使用,只要拿到你有興趣的數據,你就可以試著站在這些流程來做成作品集,切記,「定義商業問題」很重要!就算你下載的數據本身沒告訴你他的 #商業痛點 是什麼,你也可以 #試著自己想像商業痛點,並針對商業痛點對症下藥,那即使你沒有任何相關工作經驗,你也有機會讓面試官知道你有很紮實的數據分析思維與技術了。
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如果還有其他更想知道的內容,歡迎留言或私訊我喔🙌
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同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過5,870的網紅珊蒂微AI,也在其Youtube影片中提到,很難得機會在台灣捕獲李孟這位旅日的資料科學家,也很高興可以訪問到他! 李孟在日本四年的工作時間當中,歷練過「軟體工程師」、「資料科學家」以及「機器學習工程師」的職務,為什麼會有這一路以來的自覺與自學歷程?我們都一併在這次專訪當中聊到了!同時還加碼聊了「在日本的工作與生活環境」,提供給想去日本生活的朋...
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本課程的主題包括:
程式設計基礎
Python 基礎
Python 基本原理
資料結構
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Python 函數語言程式設計
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以 Python 進行測試
除錯
錯誤處理
正規表示式( Regular Expression )
Comprehensions
模組 ( Modules )
虛擬環境
開發環境(PyCharm,Jupyter 筆記本,VS Code,Sublime Text + 更多)
檔案處理: 影像,CSV,PDF,Text + 更多
用 Python 進行 Web 開發
利用 Python 進行機器學習
資料科學與 Python
使用 Python 和 Selenium 實現自動化
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影像檢測
資料視覺化
Kaggle,Pandas,NumPy,scikit-learn
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使用 API (Twitter Bot、密碼檢查器、翻譯器)
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✍️ [ 身為行銷人或數據人都該科普一下的 #行銷科技 關鍵名詞 (下集)]
上一篇 [身為行銷人或數據人都該科普一下的行銷科技關鍵名詞 (上集)] 迴響滿好的,我們學習到在這 #數位轉型 議題裡正夯的行銷科技 (#MarTech) 中有許多關鍵名詞,包含 #數位足跡、#LTV 、#CDP 等。如果你沒有閱讀上一篇,歡迎你延伸閱讀➡️ [身為行銷人或數據人都該科普一下的行銷科技關鍵名詞 (上集)] 。https://www.instagram.com/p/CSBsZdsn5Le/
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而這篇知識圖文,我將會延續上次的內容再為大家多準備一些與我工作專業有關的關鍵知識,包含:#AARRR 行銷漏斗、#人工智慧、#自然語言處理、#廣告科技 #AdTech 等。對於在初期行銷科技知識的獲取階段,我相信會帶給大家一些收穫,分享給大家🙌
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📌為什麼行銷、專案/產品經理、業務人要知道技術知識?
因為你需要把你的需求轉換成技術人懂的語言,並獲得技術人的支持,協助你達到你的業務目標。懂一些技術知識有助於你評估技術實踐你的業務目標的可行性,也能鞏固你與技術團隊的革命情感。
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📌為什麼技術人要知道行銷或業務知識?
因為你要理解你辛苦開發了這麼久,到底成果是什麼。成果不應該只是 「我開發了一個系統,我成功讓一個系統上線」,我能理解這已經是工程開發很重要的里程碑,畢竟我也是技術出身,但我也因此吃了很多悶虧。我們要開始想的是:「你開發的系統幫助了公司如何業績成長、幫助前線的業務與行銷人員做了多少的決策」。唯有如此,你的成果可以讓更多人理解,你的辛苦才能獲得更多掌聲。
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資料科學與 在 珊蒂微AI Youtube 的最佳解答
很難得機會在台灣捕獲李孟這位旅日的資料科學家,也很高興可以訪問到他!
李孟在日本四年的工作時間當中,歷練過「軟體工程師」、「資料科學家」以及「機器學習工程師」的職務,為什麼會有這一路以來的自覺與自學歷程?我們都一併在這次專訪當中聊到了!同時還加碼聊了「在日本的工作與生活環境」,提供給想去日本生活的朋友參考呦~
👉在這次專訪中,我們暢聊了:
1. 李孟是如何從軟體工程師的身份開始自學「資料科學」?
2. 資料科學家 / 機器學習工程師工作內容上的差異?
3. 李孟比較喜歡當資料科學家、還是機器學習工程師呢?Why?
4. 覺得人們除了積極自學之外,還應該用什麼心態來應對AI帶來的衝擊?
5. 加碼閒聊「在日本的工作環境與生活環境」,提供給想去日本生活的朋友參考呦!
👉李孟釋出他在台大的演講簡報,鉅細靡遺地分享他成為一位資料科學家的歷程,內容相當精彩,製作也很精美耶!https://www.facebook.com/LeeMengTaiwan/posts/10220691442829365
👉李孟的超高含金量部落格,分享各種他在資料科學與機器學習上的應用經驗!https://leemeng.tw/
#他是資料科學家也是機器學習工程師 #自學資料科學與機器學習 #李孟
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