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先有軟體與數據文化，才有AI

先有軟體與數據文化，才有AI

沒有軟體工程文化、不重視數據，就沒有絲毫追趕 AI 的可能性
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資料科學
資料科學角色光譜圖

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視覺化科料科學的職稱
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資料科學的職稱分類演進

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從分離、混合，到整合的不同階段
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《機器學習法則》繁中版（一）

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實務上你應該知道的機器學習眉角
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個人職涯
2019 我的資料科學轉職歷程：從迷惘出發的動機

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以及為什麼不寫面試文
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2019 我的資料科學轉職歷程：對外如何定位自己

2019 我的資料科學轉職歷程：對外如何定位自己

專精的資料科學職缺 vs. 通用的軟體工程，以及通才要怎麼總結經驗
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2019 我的資料科學轉職歷程：產業職缺觀察

2019 我的資料科學轉職歷程：產業職缺觀察

AI 作為產品的式微，與逐漸進入實務領域
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科技觀察
區塊鏈內容平台觀察：不需要使用區塊鏈技術的理由

區塊鏈內容平台觀察：不需要使用區塊鏈技術的理由

反過來思考，現階段不使用區塊鏈的理由。
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AI 正在破壞我們的世界，但不是你想的那種方式 - 以臉書為例

AI 正在破壞我們的世界，但不是你想的那種方式 - 以臉書為例

這篇文章嘗試描述臉書讓我們遇到了什麼問題，這些問題是如何發生、又為何可怕？
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軟體巨擘不會讓台灣落入高收入陷阱

但是會證明人才的價值
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