2021 News – A meetup connect data scientists between Silicon Valley and Taiwan
Take the association Data Science Meetup as an example. …
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前LinkedIn數據總監成立「資料科學社群」,盼拉近台、美企業觀念。去年受到疫情影響,很多至美國念書的台灣人找不到工作,透過Linkedin、臉書聯絡管其毅,於是,協會便開始構思如何解決這些學生的求職困境。
2018 年,由記者陳炳宏在台北報導的新聞稿。管其毅在臉書上成立「Data Science Meetup 台灣資料科學社群」,截至 2021/7/16,目前 Data Science Meetup 台灣資料科學社群已有超過 15,000 人加入社群,舉辦過 40 場線上、線下活動,Mentorship Program 超過 400 位社團成員參與,未來協會將持續用更多元的方式向前推廣資料科學。
我們都知道統計學跟機器學習是資料科學的兩大基石。我們學了各種模型,希望在產品上可以使用到,然而在產品上使用經典模型時,並不是總是有辦法得到預期的效果。很多模型在實用上,需要良好的統計環境,才能表現符合預期。而如何使用工程技巧創造這些環境就很重要。Henry 將帶我們了解實務上可能會遇到的問題,並且分享他是如何解決這些挑戰。
隨著資料科學在各領域的開發、應用持續升溫,建立專業分工的團隊是必經之路。資料科學團隊的建立會面臨著不一樣的挑戰,讓我們跟著 Wendy 了解其在 Kaggle 面臨的挑戰。
Lyft如何利用資料分析逐步走向獲利之路。
– Lyft 組織及主要核心價值
– 資料科學在硬體優化上的應用
– 從發現問題到解決問題
統計學與機器學習模型的工程技巧,統計學與機器學習模型的工程技巧 (Statistical Engineering and Machine Learning Model Engineering)
我們都知道統計學跟機器學習是資料科學的兩大基石。我們學了各種模型,希望在產品上可以使用到,然而可能發生的事情每每在產品上使用經典模型時,並沒有辦法得到預期的效果。很多模型在實用上,可能需要比較良好的統計環境,才能表現良好。而如何使用工程技巧創造這些環境就很重要。這個會議,我們會聊一些現實上遇到的問題,並且我們如何解決他們。
台灣資料科學社群版聚 – 台北 Mar 2021 台灣資料科學社群版聚 – 台北場 第 …
在五年產品與商業分析的職涯中,分析的產業橫跨教育、電商、線上媒體、傳統製造業、非營利組織等等。在台灣工作三年後,意識到分析領域的未知與廣大,因此決定到美國明尼蘇達大學攻讀商業分析學位,加深對於資料如何應用在商業場景中,並且提供價值的各種學習。 過往待過的組織有大公司內部的新創團隊,也有身為組織內唯一的分析師、從無到有建立分析架構的經驗,現在於亞馬遜的廣告部門,透過數據分析,將產品拓展到全世界的市場。
👋 預告一下,台灣周二12pm / 美西周一8pm,矽谷阿雅和理事長管其毅+ DataScienceMeetup + 北美台灣工程師協會 將會在 ClubHouse 一起聊聊 資料科學、數據分析、數據工程、產品分析、行銷分析。