▍EP1：由資料科學驅動的人工智慧 | 🎧 資料科學者的下班幹話群
嗨，你好，我是維元 👋 我將在 🎧 資料科學者的下班幹話群 Podcast 分享我在資料科學與人工智慧領域上觀察的趨勢發展與所見所聞 💥 這次會用兩個全新的渠道持續輸出我對資料科學 x 人工智慧領域的觀察與見解，邀請對該主題有興趣的朋友一起加入訂閱、關注 ✌️
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嗨，我是維元，目前是擅長網站開發與資料科學的雙棲工程師，熟悉的語言是 Python 跟 JavaScript。同時經營資料科學家的工作日常 Facebook 粉專 與 Instagram 社群，擁有多次國內大型技術會議講者經驗，持續在不同的平台發表對 #資料科學、 #網頁開發 或 #軟體職涯 相關的分享。
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▍EP2：資料分析已死？數據技能樹該怎麼點？ | 🎧 資料工作者的下班幹話群
⚡ 全新 Podcast 節目 🎧 資料工作者的下班幹話群 將於每週一同步發布。
這一集想聊「資料分析已死？數據技能樹該怎麼點？」的主題，相關的論述可以追溯回去年 AI 浪潮興起，開啟了我一連串的焦慮思辨：當 AI 變強的同時，還需要學習程式嗎？還需要會分析資料嗎？還需要懂機器學習背後的理論嗎？以往我們對於「數據分析師」的工作任務，會先根據問題收集、產出各種量化數字，近一步需要深入挖掘；而對於初階分析師來說，初期會把技能點在工具的使用，例如視覺化、資料收集、資料庫，但當人人都會這些分析工具（甚或是 AI 都能自動產出）的時候，那數據分析師該如何證明自己的能力呢？
我當時有提出一個小結論：只會利用工具但無法「解讀分析結果」的資料分析師，將會更容易變成所謂的 高風險的資料工作者
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