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Superset 雖然極為彈性，但不甚理想的使用方式還是沒能讓我滿意， 但 Metabase 總覺得還是少了些彈性，讓我不太能完全放心決定以他當成我們的系統。

在企業管理中，找對人是最重要的事情，正如《 A 到 A+ 》一開始就開宗明義地說：先找對人，再決定要...

小叔現在在紐西蘭某政府機關擔任資料科學主資深主管 整體上來說,要餓不死...走資料的後端就對了 如果你有其他資料視覺化,統計分析等等的技能那大概就可以一直跳挑戰天花板 現代資料科學就跟網頁手機軟體等等一樣,一堆工具可以節省時間 一套DataRobot AutoML平台一年五百萬台幣也不過就兩個Data Scientist人頭

什麼是資料湖，企業如何及為何使用資料湖，以及如何搭配 AWS 使用資料湖。

來到了 NTUDAC…

【為什麼我們要挑選這篇文章】機器學習是人工智慧背後的基礎技術，透過機器學習，電腦可以自動分析數據並進行預測，優化系統的性能。現在有哪些常見的機器學習演算法？各有什麼優缺點？下文列出工程師常用的機器學習演算法，熟悉它們，將提升你的 coding 高度。（責任編輯：郭家宏） 「《科技報橘》徵才中！跟我們一起定位台灣產業創新力  詳細職缺訊息 快將你的履歷自傳寄至 jobs@fusionmedium.com」 說到分類演算法，相信學過機器學習的人都能講出一兩個。 可是，你能夠如數家珍地說出所有常用的分類演算法，以及他們的特徵、優缺點嗎？例如，你可以快速地回答下面的問題嗎： KNN 演算法的優缺點是什麼？ Naive Bayes 演算法的基本假設是什麼？ entropy loss 是如何定義的？ 分類演算法調參常用的圖像又有哪些？ 答不出來？別怕！一起來透過這篇文章，回顧一下機器學習分類演算法吧（本文適合已有機器學習分類演算法基礎的朋友）。 機器學習：電腦利用數據自主學習並優化性能 機器學習是一種能從數據中學習的電腦程式科學以及藝術，就像下面這句話： 機器學習是使電腦無需顯式程式碼就能學習的研究領域。 ——阿瑟．塞繆爾，1959 年 不過還有一個更好的定義： 如果一個程式在使用既有的經驗（E）執行某類任務（T）的過程中被認為是「具備學習能力的」，那麼它一定需要展現出：利用現有的經驗（E），不斷改善其完成既定任務（T）的性能（P）的特性。 ——Tom Mitchell, 1997 例如，你的垃圾郵件過濾器是一個機器學習程式，透過學習用戶標記好的垃圾郵件和常規非垃圾郵件，它可以學會標記垃圾郵件。系統用於學習的範例稱為訓練集。在此案例中，任務（T）是標記新郵件是否為垃圾郵件，經驗（E）是訓練數據，性能度量（P） 需要定義。例如，你可以定義正確分類的電子郵件的比例為 P。這種特殊的性能度量稱為準確度，這是一種有監督的學習方法，常被用於分類任務。 機器學習入門指南 監督學習：演算法從標記的數據中學習 在監督學習中，演算法從標記的數據中學習。在理解數據之後，該演算法透過將模式與未標記的新數據關聯，來確定應該給新數據賦哪種標籤。 監督學習可以分為兩類：分類和迴歸。 分類問題預測數據所屬的類別，例子包括垃圾郵件檢測、客戶流失預測、情感分析、犬種檢測等；迴歸問題則根據先前觀察到的數據預測數值，例子包括房價預測、股價預測、身高體重預測等。 機器學習新手的十大演算法之旅 分類：透過自變數判定應變數類別 分類是一種基於一個或多個自變數，判定應變數所屬類別的技術。 邏輯迴歸 邏輯迴歸類似於線性迴歸，適用於應變數不是一個數字的情況（例如，一個「是/否」的回應）。它雖然被稱為迴歸，但卻是基於根據迴歸的分類，將應變數分為兩類。 如上所述，邏輯迴歸用於預測二分類的輸出。例如，如果信用卡公司建構一個模型來決定是否通過客戶的信用卡申請，它將預測客戶的信用卡是否會「違約」。 首先對變數之間的關係進行線性迴歸以構建模型，分類的閾值假設為 0.5。 然後將 Logistic 函數應用於迴歸分析，得到兩類（是或否）的機率。 該函數給出了事件發生和不發生機率的對數。最後，根據這兩類中較高的機率對變數進行分類。 K-近鄰演算法（K-NN） K-NN 演算法是一種最簡單的分類演算法，透過識別被分成若干類的數據點，以預測新樣本點的分類。K-NN 是一種非參數的演算法，是「懶惰學習」的著名代表，它根據相似性（如，距離函數）對新數據進行分類。 K-NN 能很好地處理少量輸入變數（p）的情況，但當輸入量非常大時就會出現問題。 支持向量機（SVM） 支持向量機既可用於迴歸也可用於分類。它基於定義決策邊界的決策平面。決策平面（超平面）可將一組屬於不同類的對象分開。 […]

很可惜，事情沒有想像的這麼美好

適當的特徵工程逐步提高準確率

相信大家都有耳聞過「21世紀最性感的職業 — 資料科學家」，這是源自《哈佛商業評論》（Harvard Business…