龐大的市場需求、優渥的薪資、
具有影響力的工作內容
讓資料科學家被譽為
「21 世紀最性感的職業」
若想跨出舒適圈
向專職「資料分析師」的職涯道路邁進
應該要從何開始？
資料分析師學習地圖
帶你快速找到學習切入點
線上學習就可以！
先問自己：現在的我在哪個階段？
下滑進入課程推薦！
讓我從頭學起吧
撰寫程式到分析
打底基本功
我已經有經驗了
透過 Python 程式語言
初探機器學習領域
讓我與商業接軌
我想為企業辨認
與解決正確問題
R 語言和 Python 是目前資料科學界最受歡迎的兩種程式語言能力。
「為了資料分析而生」的 R 語言專注於用戶導向的資料操作、統計建模以及視覺化分析；
而 Python 作為一般化的程式語言，強調運作效率和程式的可讀性。
因此，對於靠近工程端的資料工作者，Python 是比較適合的工具，
但對於分析端的資料工作者，專注於「資料分析」的 R 語言絕對是最適合的程式語言。
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“ 你知道 Excel 也是資料分析師必學的基本功嗎？”
最基本也最重要，先從培養數據敏銳度開始
機器學習是什麼？為什麼全球企業爭先運用？
學會了 Python 與 R 語言，你就可以開始探索機器學習的領域。
透過程式根據過去經驗（Data）執行某些任務（Task）後，
對於任務的執行狀況進行效能評估 （Performance Measure）；
若效能評估可以透過過往資料來提升，則可視為機器學習。
企業可透過不同的機器學習模型，
執行不同情境下的商業分析與預測，
使其決策背後具有堅實的科學判斷依據，
提高組織整體績效。
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僅管「程式撰寫」與「統計知識」是一名資料科學專家的必備技能，
但常被忽略的「商業分析能力」反而是讓你脫穎而出的關鍵。
就經常強調產品知識及跨部門合作的能力，
「商業分析」的能力：辨認出正確的問題，才能真正解決問題，創造價值。
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