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。
版聚
Building a Data Science team and ML Systems at Kaggle
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。
[TWDS 線上版聚] Micromobility – 獲利之路
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
[TWDS 線上版聚] 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，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 Mar 2021 台灣資料科學社群版聚 – 台北場 第 …
[TWDS 線上版聚] 台灣到美國、新創到科技巨頭的商業分析師旅程
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。
2021/02/08 – 矽谷大數據 矽谷阿雅+管其毅+Data Science Meetup + 北美台灣工程師協會
👋 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。
[TWDS 線上版聚] 數據分析在智慧手機設計上的應用
David於2016年加入華為美國研究中心，設計並領導了用於智能手機和平板電腦的大數據架構的開發。自推出以來，該系統每天為超過3億台設備提供服務。華為美國研究中心關閉後，David以科學家職務加入Oppo美國研究中心Innopeak。他正在建立一個用於優化用戶體驗的大數據和AI平台，並使用數據驅動的方法改進現有的工作流程。