據、觀察商業問題的特質  資料科學家的工作無不圍繞在數據本身，每天工作需要長時間清理、建模數據，因此面試官在提問時，也會在面談中觀察求職者是否具備強烈好奇心，對於數據抱有熱情。 資

力。 三、深度學習的無限可能！DL 在產業中的 7 種用途 由於深度學習能夠處理無標籤化的資料，在大數據時代下，深度學習模型擁有近乎無窮無盡的大量數據可以作為訓練數據來源，也因此深度學

中發現投資大眾因為無法掌握數據，對於投資行為常常感到焦慮，甚至做出錯誤判斷，Rachel 認為這些數據和事件不應該只有從業人員知曉，於是決定創辦財經 M 平方，希望可以透過數據的力量，讓一

學之概率統計》 講解概率統計的入門書，作者會說明如何用程式來理解統計學，透過案例研究，介紹數據分析的流程——收集數據、生成統計、發現模式、驗證假設等等。強調實際應用的技巧，很適合有程式

AI 技術的蓬勃發展，讓記憶體產業迎來了新的挑戰和契機。AI 的普及驅動了大數據應用的激增，對記憶體需求量呈指數成長。記憶體公司成為 AI 時代的關鍵支柱，從智慧裝置到數據中心，打開多元

利益相關者（Stakeholders）溝通，並且重複確認問題、定義問題是商業分析師的工作中非常重要的一個環節。 從數據中找到解決方法，跟商業數據分析師最不一樣的點在於：商業數據分析師偏重於處理資料，而

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