分類: 資料科學

從五個切入點看數據中台的必要性

在上一篇《我的資料工程轉捩點,與數據中台》講完個人經驗之後,我想來拆解數據中台的本質,我在第一次看到這個名詞之後,嘗試搜尋了很多資料,但都只得到模糊的抽象,完全無法理解它葫蘆裡賣的是什麼藥。 直到最近...

我的資料工程轉捩點,與數據中台

2018 年,阿里巴巴對社會輸出「數據中台」這個價值體系,聲稱這樣的技術架構可以解決業務與開發效率的不對稱性、落實「數據為本」、極大化企業資料價值。 到了 2020,流行的可能是「拆中台」,將數據中台...

為何資料工程人才難以培養?

示意圖:被巨量資料開發的隕石砸到 這幾年我很常聽到快畢業的學生,或是剛踏入職場的新鮮人詢問,要如何培養資料工程的實務能力,像是: 我很希望自己有更好的資料工程(ETL/data pipeline)實務...

資料科學角色光譜圖

原本上一篇應該就要結束了,但因為這篇《設計角色的光譜》The spectrum of design roles in 2018 – UX Collective 呈現的方式實在太棒了,忍不住也想來做一張...

資料科學的職稱分類演進

「資料科學家到底做些什麼?」、「為什麼這間公司的科學家也要做資料工程?」、「資料清理是誰應該做的?」、「機器學習工程師跟資料工程師有差嗎?」、「資料分析師又跟他們差在哪?」 這些都是求職過程中,面試者...