學好Python課程帶你飛:品保也能順利轉職程式設計師!!

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學好Python 課程好處多多~再也不用羨慕別人成功轉職啦!!你也可以的!!
▲Python 課程學員林先生原為 QA 品保人員
金O進科技公司 Python 軟體工程師的林先生,之前是工作內容與薪資幅度比較固定的 QA 品保人員,後來因一次與同事的聊天而決定轉職軟體工程師。

林先生將夢想付諸行動,努力進修 Python 課程有成,短時間內就順利轉職 Python 軟體工程師成功。以下是他的轉職見證:

同儕聊天中發現的新機會

過去我的工作是 QA 品保人員。有一天,我與公司的品保、製程、軟體、硬體等領域的工程師同事聊天後,發現軟體工程師的薪資幅度非常廣的,而且薪資能確實掌握在自己的手裡——全看自己的努力有多少。在面對工作發展與薪資條件下,我對未來的職涯規劃的有所改變。

我也參考其他朋友的見解,了解程式設計師的工作內容:原來程式開發是一件很有趣的事!在未來,人工智慧、Fintech 等智能科技也都是趨勢,因此程式開發人員具有相當的競爭力。我開始閱讀 Python 的書藉、嘗試練習一些小程式,過程中也感受到相當的成就感!

會選擇達內 Python 課程的原因

我也開始詢問有開 Python 課程的培訓機構,做多方比較,最後發現:達內的 Python 課程內容最為完善:從基礎、進階、資料庫、版本控管、網頁製作、爬蟲、數據分析、AI 人工智慧到面試作品專案製作、就業輔導等等,是非常完善的一條龍服務。而授課的老師都是業界的頂尖工程師等菁英,這樣我就不用擔心課程無法與業界接軌的問題了!所以我選擇了達內的線上課程。

2019 年四月,我開始上達內教育的線上 Python 課程。透過課程,我打下了程式的基礎概念,從中也接觸網頁程式的練習題,實作了 網站開發與資料庫開發的項目。

進階的課程中,我學習使用 Python 建立爬蟲系統,提供數據分析並搭配機器學習的概念,整合了前後端網頁,累積了許多種專案的練習經驗。

除了線上課程,達內還有定期舉辦總監日、專題日的真人授課實作,都與時事緊密結合。透過這些現場課程,我快速累積了自己的實務經驗,並製作了自己的專案作品,如爬取台灣期貨資料 K 線圖視覺化呈現LineBot 的製作水果商城等等,非常感謝總監、Charlie、Mike、Meloeo、Trista 還有小幫手們非常耐心的回應我的各種問題,幫助我很多,非常感謝。

一年後我成功轉職 Python 工程師了!

因在達內 Python 課程累積的實力與專案作品,讓我在面試時非常順利。最後感謝一路上堅持到底的自己,也非常感謝家人一路上的支持,雖然目前在程式開發的經驗還需要累積很多,但我有相當的熱誠,並不害怕繼續學習與面對問題,期許自己在這條道路上能繼續成長。與正在準備轉職的人共勉:

祝福有轉職目標的同學都能如願達到自己的目標,加油!堅持到底,我們都會是贏家!

 

 

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學好Python 課程立即朝你想要的工作職缺前進吧!!讓我們一起來看看陳先生的故事吧!!
▲台中海線某知名醫院的網站工程師,並非畢業於本科系,僅上過短期的 Python 課程

爆料!台中海線某知名大醫院的網站工程師陳先生,竟然不是畢業於資工本科系。小編不禁聯想到多年前全台爭議時的「波波醫生」事件,至少那些「波波」好歹也是本科系,只是臨床經驗比較⋯⋯(不好說)。現在就聽聽陳先生的自白吧!為何非資工系出身的他,只憑短期的 Python 課程結業,就能能勝任大醫院中網站工程師的職位。以下是他的自白:

踏入職場後,我對職涯開始有了新的想法

經歷第一份產品工程師的工作,我與不同部門有過許多接觸,慢慢了解到我畢業科系能做的工作並非我想要的…

我是否該跳脫科系的束縛,轉職軟體工程師?

一步一步開始了我探索的路程

在看到網路上轉職的經驗分享,與資工系朋友的請益下,決定試著學習程式語言 Python 課程看看!起初買書自學,覺得寫程式並不難,後來仔細看了 104 求職網站,才發現要會的東西實在非常非常的廣!我實在是不知道以求職為基礎的話,各技能應該要學到什麼樣的程度?

為了尋求更高的學習效率,我比較了三家電腦補習班的 Python 課程內容,其中達內的是裡面最全面的:幾乎從前後端語言、資料庫、網路基礎都有涵蓋到;而且從課表中可以明確知道技能中學習的時程,加上課程為線上課程,不僅複習方便,可以依照個人狀況調整進度,讓學習更有效率!

零基礎微痛入門,學習的重點在於⋯⋯

▲ 達內教育的解題團隊

我選達內的主要原因是 課程的規劃加上助教制度,可以輔助我學習。學員可以向老師請教任何的疑難雜症,老師會用引導的方式、非直接給答案,讓學員有思考並培養自己解決問題的能力,我認為這才是最最最重要的。

謝謝大家讓我不孤單的面對壓力

▲ 達內教育的學員輔導團隊

轉職的過程中,除了必須不斷學習提升自己,同時要面對可能失敗的心理壓力⋯⋯還好有感謝達內專員們的建議與鼓勵,讓我可以堅持下去。另外,助教群 Charlie、Meloeo、Mike 老師耐心應答我的各種問題,幫助到我很多,非常感謝。

感謝家人朋友的鼓勵與支持

最後感謝自己一路堅持到了最後,才能如願找到工作。軟體的領域是非常深的,職場上仍然有還有好多必須補足的技能點,我想我應該保持好奇心,不斷學習的心態,才能適應這個領域,與正在準備轉職的人共勉,祝福有轉職目標的同學都能如願達到自己的目標,加油!

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新冠疫情讓你工作受影響嗎?達內教育線上培訓讓你不再擔心沒工作!

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達內教育線上培訓來啦!!想當斜槓青年或是轉職的你千萬不要錯過今天的文章!!

新冠肺炎發生以來,一度拉開人與人之間的距離,但是也有不少新興行業應運而生,或是早已看準時代潮流,提前推出符合產業發展與當代互動模式的產品,比如各種主打科技教育的線上課程公司即為一例。其中「達內教育」甚至打出「結業即就業」招牌,以精實的AI人工智慧、大數據等課程,力求讓完全沒有基礎的學員,也能在6個月後當上工程師。

 

大膽宣稱能將零基礎學員培訓到面試就業、風格在業界獨樹一格的達內教育,除教學外還做免費的就業媒合服務,吸引許多零基礎、零經驗的待業者與轉職者報名。達內教育教學總監呂紹榮說,「結業即就業」正是達內教育的品牌使命,課程絕非短短幾十個小時的速成班,而是依照科別差異,總授課時數約在300~400小時之間,平均約半年可學完。

達內教育教學總監呂紹榮老師

達內教育教學總監呂紹榮老師

呂老師指出,相較於實體授課,線上課程的特色就是時間比較彈性,但達內教育的授課時數又特別長,完全是職訓班規模。而且達內的特色就是結合線上與實體兩種介面的優勢,除了有線上課程可看,在中心還有真人輔導老師隨時待命、隨時回答學員提問。在中心也提供大型教室,如果學員遇到困難,甚至還可預約老師一對一教學,保證教到會。線上與實體搭配,構築「隨時隨地隨看隨問」的完整課程。

目前達內教育最熱門的課程是應用層面很廣,可做機器學習、大數據分析、網路爬蟲等等的Python。呂老師說,Python在達內的培訓方式很紮實,遠非坊間補習班或學院內的入門培訓可比,學完可以直接到業界工作。此外Java也是達內教育的熱門課程,可讓零基礎學員,半年後擁有獨立架設電商購物網站能力。

除了Java、Python 之外,包括網站前端開發、Unity 遊戲設計、UI/UX 介面設計以及網路數位行銷,也都是達內教室精心設計的招牌課程。數位行銷又分成兩塊:Google 關鍵字廣告以及 SEO 搜尋引擎最佳化課程。比如就算沒有一技之長,只是喜愛玩遊戲,也可以在學 Unity 遊戲設計課程後,於結業時可以獨立做出完整的 RPG 手機遊戲。

目前達內教育的學員人數不斷成長當中,在新冠疫情期間,還有學員因不想到補習班人擠人,特地諮詢報名達內的課程,而輔導老師在該段期間,也曾透過遠端連線學員的家中電腦,親自操作解題。

達內教育的即時解題老師群
達內教育的即時解題老師群

呂老師認為,線上課程一定是趨勢,若觀察坊間的各大補習班、學校等教育機構,會發現線上課程一直都在蓬勃發展,加上受到疫情的關係,各大專院校、中小學都開始採用視訊教學。而由於達內進行視訊教學已有一段時日,疫情來襲時,很快能掌握線上課程會面臨哪些情況,就能維持原本的服務,並新增了電話解題的服務,學員一有疑問,可立即通電話。

達內教育的教學輔導團隊
達內教育的教學輔導團隊

以職訓為導向的達內,會訓練所有學員在結業時獨立完成專案作品,輔導老師甚至會協助檢視履歷、模擬面試、就業媒合,務求讓學員結業即就業,而負責就業媒合服務的人員也有就業輔導員證照。此外,達內還有定期舉辦高階技術研討會、總監日、實作班等面授活動,比如當紅的「口罩地圖」是如何製作,就曾在總監日互動研討。

目前達內教育所有的學員中,有3成是全力投入學習的待業者,有4成是在職中精進豐富所學,還有3成學員純粹出於興趣。這家每半年到一年就更新一次教材、與業界最新技術同步的線上課程公司,提供創業轉職或純粹追求自我的一種進修選擇。

 

 

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二、非監督式學習

1. 隨機森林(Random Forest)

隨機森林可以視為決策樹的延伸,可以把隨機森林當作是多個決策樹組合而成,並加入隨機分配的訓練資料,以大幅增進最終的運算結果。其想法就是結合多個「弱學習器」(即決策樹)來建構一個「強學習器」模型。這種方法被稱為「集成」(Ensemble Method)。同時也能降低單個決策樹出錯的風險。

▲ 決策樹演算法示意圖

 

例如若創建一個隨機森林模型預測數值,只有第三個決策樹預測為 0,但是如果整合所有決策樹的結果,將會判斷出預測值是為 1。

隨機森林的優點為可以處理大量的輸入變數,同時可以計算各例中的親近度,對於資料探勘、偵測離群點和將資料視覺化非常有用。

2. 聚類分析(Cluster analysis)

聚類分析是統計資料分析的技術,後來在如機器學習等領域受到廣泛應用。「聚類」是把相似的物件通過靜態分類,分成不同的組別或子集(subset)。聚類有很多種方法,常見的如 K-means、層次聚類(Hierarchical clustering)、譜聚類(Spectral Clustering)等等。

▲ 「聚類」是把相似的物件通過靜態分類,分成不同的組別或子集 (圖片來源: geeksforgeeks.org)

 

聚類時,需要實現的目標只是要把相似的東西聚到一起,一個聚類算法只需要知道如何計算相似度就可以開始分類,因此聚類算法並不需要使用訓練資料進行學習。

3. 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)

主成分分析 PCA 是一個在機器學習與統計學領域中被廣泛用來分析資料、降低數據維度以及去關聯的線性降維方法。降維(Dimension reduction)是當資料維度數(變數)很多的時候,嘗試讓維度數(變數)少一點,但資料特性不會差太多的方法。

機器學習使用 PCA 達到降維的目的,主要是為了避免「維數災難」,或稱「維度詛咒」,指當維度增加時,分析和組織高維空間因體積指數增加而遇到各種問題:在機器學習問題中,模型預測能力會隨著維度的增加而減小。

4. 奇異值分解(Singular Value Decomposition,SVD)

奇異值分解 SVD 是線性代數中一種重要的矩陣分解,不光可以用於降維演算法中的特徵分解,還可以用於推薦系統以及自然語言處理等領域。

▲ 實數 2×2 矩陣 M 的奇異值分解 UΣV * 的圖示。(圖片來源:圖片來自 Wikipedia)

 

SVD 矩陣是一個複雜的實復負數矩陣,給定一個 m 行、n 列的矩陣 M,則 M 矩陣可以分解為 M = UΣV。U 和 V 是么正矩陣(unitary matrix),Σ 為對角陣。

SVD 在某些時候可以做為簡化版的 PCA 利用。PCA 演算法可以不用做特徵分解,而是做 SVD 來完成,在樣本量很大的時候很有效。實際上 Python 的免費機器學習庫「scikit-learn」的 PCA 演算法的背後真正的實現就是用 SVD。

獨立成分分析(Independent components analysis,ICA)

ICA 是一種利用統計原理進行計算的方法。前面在主成分分析(PCA)時談到「降維」的方法,但對符合高斯分佈的樣本點比較有效,那麼對於其他分佈的樣本,則是適合用「主元分解」的 ICA。

ICA 會假設現有資料其實是多個彼此獨立的資料、經過混合後成為現有資料,因此期望能夠從手中的資料,回推出是哪些獨立的分配。例如 ICA 的經典問題「雞尾酒會問題」(cocktail party problem):描述給定混合信號,如何分離出雞尾酒會中同時說話的每個人的獨立信號。

▲ ICA 的經典問題「雞尾酒會問題」示意圖:目的是從混合信號 Mixture1 和 Mixture2 中恢復成每個人的獨立信號 Person1和Person2。(圖片來源:vocal.com)

 

ICA 是研究盲信號分離(blind signal separation)的一個重要方法,並且在實際中也有很多應用。

為何使用 Python 學機器學習、而不是 R 語言?

介紹完當今應用最廣泛、最熱門的幾大機器學習演算法,可以看出從數據分析、統計分析到模型驗證等等都應用在其中。

Python 簡潔易學,原本就適合作為第一個入門的程式語言,而透過如 scikit-learn 的 Python 機器學習套件,在 Python 中提供大量常見的機器學習演算法和許多實用的函式庫,亦能呈現該演算法資料輸出的型態,相當方便。

當然 Python 和 R 語言不是互斥,許多工程師也是在兩者之間切換,但是有鑑於 Python 是當今的通用語言,除了AI人工智慧領域外也可以廣泛應用在各種領域,其免費及開源的特性, 有許多支持 Python 的輔助工具、大型模組與函式庫,可以簡單上手數據分析或複雜的程式計算,以及能與幾乎所有現代作業系統兼容等的特點,讓它脫穎而出。

以投資報酬率而言,若是要從頭開始選擇一種程式語言學習,Python 絕對是最佳的選擇。

推薦閱讀:Python vs R語言:哪個比較適合人工智慧/機器學習?

 

 

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隨著人工智慧的深入發展,沒有學習能力的 AI 侷限性越發明顯,為了突破這個瓶頸,「機器學習」逐漸成為 AI 領域的研究核心之一,也發展出各種機器學習的演算法。

現在有哪些熱門的算法?各有什麼特點?本次就要來盤點幾大常用的機器學習演算法,並告訴你為何機器學習語言要首選 Python

機器學習演算法大致上可以分為三類:監督式學習(Supervised learning)、非監督式學習(Unsupervised learning)與強化式學習(Reinforcement learning)。

本次將著重介紹「監督式學習」與「非監督式學習」的演算法。

一、監督式學習

監督學習算法可以分成兩個大方向:分類和迴歸。

1. 線性迴歸(Linear Regression)

▲ 線性回歸的視覺化,平面內有一系列點,尋找出一條最能擬合資料趨勢分布的線用來預測新的資料出現的位置

 

線性回歸源自於統計學的方法,通過一個或多個自變量與因變量進行建模的回歸分析。視覺化後如上圖,平面內有一系列點,尋找出一條最能擬合資料趨勢分布的線,也能用來預測新的資料出現的位置,就叫線性回歸。

在線性回歸中,數據使用線性預測函數來建模,並且未知的模型參數也是通過數據來估計,簡單的線性回歸公式為:

▲ 簡單的線性回歸公式

 

y 是因變量(y)對自變量(x)任何給定值的預測值;B0 是截距,即 x 為 0 時 y 的預測值;B1 是回歸係數–表示期望 y 隨著 x 的增加而改變多少;x 是自變量(期望的變量影響 y);e 是估計值的誤差,或表示回歸係數估計值有多少變化。

2. 邏輯回歸(Logistic Regression)

邏輯回歸延伸自線性回歸,是一個二元分類算法,透過選取不同的特徵與權重來對樣本進行機率分類。

邏輯回歸會使用某種函數將機率值壓縮到某一特定範圍,如 Sigmoid 函數。S 函數是一種具有 S 形曲線、用於二分類的函數。

▲ 邏輯分布函數圖像(圖片來源:Wikipedia)

 

邏輯回歸的輸出變量是離散型(Discrete),而「回歸」輸出變量為連續值。所以實際上雖然叫「邏輯回歸」,但它屬於「分類型」算法,而非「回歸型」算法。

3. 支援向量機(Support Vector Machine,SVM)

支援向量機 SVM 同樣是一個二元分類算法,它可以在 N 維空間找到一個 (N-1) 維的超平面,以使兩類數據之間的餘量最大化。這個超平面可以使兩個類別之間的邊距或距離最大化,平面內如果存在線性可分的兩類點,SVM 可以找到一條最適直線將這些點分開。

除了進行線性分類之外,SVM 還可以使用核技巧(kernal trick)進行非線性分類,將其輸入隱式對映到高維特徵空間中。

▲ 散點圖展示了線性支援向量機核函式的決策邊界(虛線)(圖片來源:Wikipedia)

 

SVM 的應用範圍很廣,如文字和超文字的分類、大規模圖像識別與分類、手寫字型的辨識等等。

4. 樸素貝葉斯分類器(Naive Bayes classifier)

「貝葉斯推斷」延伸自貝葉斯理論,是描述在擁有部分已知條件下,某事件的發生機率。

而在機器學習中,樸素貝葉斯分類器是以假設「特徵之間是獨立的、不相互影響的」的簡單機率分類器,可以直接利用條件機率相乘的方法,計算出聯合機率分布。

貝葉斯公式為:

▲ 貝葉斯公式

 

也可以表示為:

▲ 貝葉斯公式

 

posterior:通過樣本 X 得到參數 θ 的機率,稱為後驗機率。
likehood:通過參數 θ 得到樣本 X 的機率,即似然函數。通常為數據集的表現。
prior:該樣本 θ 機率,稱為先驗機率。
evidence:樣本 X 發生的機率,即為要預測的值。

即使一般現實世界的資料通常無法滿足貝葉斯理論的假設,但樸素貝葉斯分類器卻是相當實用,因其簡單高效,而辨識效能也不輸許多算法繁複的分類器。貝葉斯模型的應用範圍非常廣泛,大數據、機器學習、資料採擷、資料分析等領域都會見到。

5. 決策樹(Decision Tree)

決策樹原先作為決策分析中的方法,指的是每個決策都可能引出複數的事件,最後通向不同結果,視覺化後的圖形很像樹的枝幹,故稱決策樹。

而在機器學習中,決策樹是一種用來處理分類問題的樹狀結構,每個內部節點表示一個評估欄位,而每個分枝代表一個可能的欄位輸出結果,每個則葉節點代表不同分類的類別標記。

▲ 決策樹演算法示意圖

 

ID3、C4.5 、C5.0、CHAID 及 CART 都是決策樹演算法的代表。

決策樹的主要功能,是藉由分類已知的實例來建立一個樹狀結構,並從中歸納出實例裡、類別欄位與其它欄位間的隱藏規則,也能利用來做樣本的預測,同時決策樹產生的模型也具有易於解釋的優點。

 

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去蕪存菁 簡化你繁瑣的工作

行銷引進 AI 工具,最大的原因在:省去行銷人員不斷執行重複性行為,以及將繁瑣龐雜的工作項目簡化。

Python 具體能怎麼幫助行銷人的呢?

1. 自動化文件管理

其實不只是行銷人員,辦公中總會要管理統整各式文件、報表、帳單、網頁、傳真或圖片影片,是一項無可避免的日常性工作。

但大量繁瑣的文書處理工作十分費時,而透過 Python 設計出符合自己需求的「自動整理文件」程式,可以省下大筆時間和精力。例如:

  • 自動整理及分類檔案
  • 重命名多個文件
  • 用指定條件搜尋文件夾或文件
  • 自動填寫資料表單
  • 文件清理

電腦中的好幾百份文件,需要各自進行整理、分類、歸類並檔名……這樣的重複勞動可以用 Python 設計一個輕巧的程式,輕鬆自動完成!

推薦閱讀:Python 變身告白神器、還會幫你整理電腦?6 種 Python 隱藏版技能一次學

2. 不需要套別人行銷管理的模板

數位行銷的管道千變萬化,搜索型廣告、內容行銷、社群行銷、聯盟行銷、通訊行銷、搜尋引擎優化(SEO)等等,有的行銷人便會採用功能強大的工具軟體來統整和管理行銷活動的方方面面。

即使市面上有許多這樣的工具軟體,但為了滿足大多數客戶的需求,裡面的通用模板可能不符合個人要求。在 Python 的幫忙下,就可以為自己量身打造出合適的工具軟體。

3. 追蹤行銷效果

一項行銷活動結束後,需要追蹤、分析和後續檢討,以便評估這次行銷效益,並且進行各項調整精進。

Python 具有與數據分析、數學計算相關的功能,因此可以輕鬆地開發一些簡易的程式,來分析其中的不同面向。也適合為廣告式行銷設計追蹤用的工具程式。

各行各業都適合 萬用職場加分技

Python 是當今學習工程師的首選,而對於行銷人而言,它是兼顧「自動化重複性任務、數據挖掘及數據分析」功能的理想之選。

但正如各行業皆嘗試導入 AI 應用是勢不可擋的潮流,現今不論從事什麼產業、何種職位,從業務部門到行銷團隊、從管理階層到社群小編,具備程式語言技能也逐漸成為趨勢,不論何種工作,若擁有程式語言知識都會是一項利器。具有程式設計的思維後,在職場往來上也能與工程師溝通順暢,亦能讓從不同角度去思考。

只要有心想學習程式設計,Python 絕對是適合任何人的程式語言入門磚喔!

 

 

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【為什麼我們要寫這篇文章】
身為「最受歡迎程式語言」,上至人工智慧與大數據、下至網頁開發,Python 通通能搞定!
但你知道 Python 在數位行銷領域也掀起了旋風嗎?為何行銷人也紛紛學起 Python?

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數位行銷(digital marketing)是目前最活躍、增長最快的行銷方式,根據 WiseGuyReports.com 的報告,超過 30 %以上的公司行號,要將近八成的廣告預算都將用在數位行銷上,並且是五年內都規劃如此。

推薦閱讀:網路行銷的7大心法-SEO、SEM、CRO、內容行銷等

當重心都放在數位行銷上,自動化工具和軟體程式等能提高效率、節省成本的「行銷自動化」技術,也順勢成為當前數位行銷領域備受重視的一環。

而強調代碼可讀性、簡潔的語法和高度易學性的 Python,對於想成為「會程式設計的行銷人」來說,自然是第一首選。

Python 究竟何以成為最佳行銷助手呢?

AI 行銷學 Python 脫穎而出的秘密

程式設計問答網站 Stack Overflow 的最新調查指出,Python 將在一年內取代 SQL 語言。除了有龐大的市占比,當從事行銷或是數據分析的工作者要學習第一個程式語言,Python 也因以下種種被認為是最佳選擇:

  1. 1. Python 內建大型模組與函式庫,可以簡單上手數據分析或複雜的程式計算
  2. 2. Python 是一種開源語言,可以完全控制原始碼,讓用 Python 編寫自定義程式非常容易,可以根據需要修改自動化工具
  3. 3. 免費及開源的特性,讓 Python 有許多輔助工具、編輯器與 IDE(整合開發環境)
  4. 4. Python 能與幾乎所有現代作業系統兼容
  5. 5. 相比於其他靜態語言,身為動態語言的 Python 語法簡潔、具有較高的彈性
  6. 6. 良好的視覺化能力,輕鬆做到資料視覺化分析

推薦閱讀:連 IBM 都推!入行 AI 人工智慧必學 Python 的 8 大理由

當然對行銷人來說,學習程式語言不是為了要取代工程師,而是希望能代替自己解決一些邊角卻又耗時的工作。

 

 

本篇為上篇,下篇請點此覺得行銷工作複雜繁重?讓Python幫你把工作變輕鬆!!(下)

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時下最夯程式語言之一的Python和人工智慧有密不可分關係?!

一張圖秒懂Python,人工智慧和機器學習之間的關係!!

想發展人工智慧,Python和R語言誰更適合?(下)

想發展人工智慧,Python和R語言誰更適合?(上)
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想跟上全球狂熱的人工智慧到底要選Python好還是R語言好呢?!!看完今天的文章就會有答案啦!!(下)

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R語言

R 語言是由統計學家所開發。任何開發人員只要看一下語法,就能分析、預測。由於該語言包含了機器學習中涉及的數學計算,而機器學習是從統計學中衍生出來的,因此對於希望能深入理解底層細節和構建創新的正確選擇。

如果你的工作需要深入觀察,像是檢驗數據集之類,R可以替你縮小工作範圍,是最佳選擇。

R 的優勢

適用於分析:如果你的工作需要大量的檢驗數據,R 是最佳選擇,因為它可以快速建模,並與數據集一起搭建 AI/機器學習模型。

大量實用的函式庫和工具:與 Python 類似,R 也有不同的封包,可以提升機器學習模型的結果。例如 Caret 包就支援 AI人工智慧應用,助於有效地建立預測模型。R 開發人員可受惠於這些數據分析包:因為這些封包中包含了針對建模前後階段的特定任務,如模型驗證或數據可視化等。

適用於探索性工作:如果你需要在項目開始的階段,在測量模型中進行探索性研究時,使用 R 語言的話就只需要添加幾行代碼即可完成。

R 的缺點

難學且不容易寫好。身為弱型別(Weak typing)的程式語言,函數經常會回傳預料之外的物件種類。

與其它的語言不同,R 是從 1 開始,不是 0 開始。

結論:

R 和 Python 在機器學習上都有各自的優勢。可以將兩者運用在各自擅長的項目中,互相搭配使用。

一開始我們可以使用 Python 進行資料彙整的階段,再將資料丟到 R 做數據檢驗。按照這些思路,可以將 R 用作 Python 的庫或將 Python 用作 R 的預處理庫。

 

 

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要是你想要建構一個機器學習的專案,但是又卡在不知道該使用Python 還是 R 語言,恭喜你,你現在看到對的文章了!

這篇文章不只是讓你了解到 Python 與 R 語言的不同,同時也會知道哪個程式語言在多方面都比較佔優勢。現在就讓我們一起深入研究吧!

Python 與 R 語言都具有相同的功能,且是數據科學家間非常熱門的工具。約有 69% 的開發者在人工智慧上使用 Python 語言,R 語言則只佔了 24%。兩者都是免費開源的程式語言,不過 Python 被建構成一種可廣泛使用的程式語言,而 R 語言則是為了統計分析而造。

推薦閱讀:Python 與 R 語言之戰鹿死誰手?盤點 5 個即將消失的程式語言!

人工智慧AI)與數據分析,是真正可以開源創新的兩個領域。Python 與 R 語言都創造了強大的開源設備與函式庫的環境,可以幫助不同能力水平的數據科學家更有效率的執行工作。

機器學習與數據分析之間的區別,相對來說比較模糊。但是一般認為,機器學習在模型可解釋性上著重在預知的準確程度;而數據分析則著重在事實的推測。 在預知的準確度上,Python 可是有口皆碑的;R 語言則擅長於事實推論與靜態推論。

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這並不代表我們要將這兩個語言歸為一類 —— Python 完全可被應用為數據分析工具;R 語言則可以完成機器學習中的一些大工程。兩種語言都有許多能使其達成對方優點的函式庫與封包:像是 Python 有能進行測量後歸納的函式庫;R則有增強預測準確度的封包。

下一段,我們將會深入說明兩種語言,可以大大地幫助你針對自己的專案,使用合適的語言。

Python 語言

Python 程式語言誕生於 80 年代末期,承擔了推動 Google 內部框架的重責大任。Python 被一群熱情的程式設計師所擁護著,也被廣泛應用在 YouTube、Instagram、Quora 和 Dropbox。Python 也全面被應用在 IT 產業以及開發團隊中的基礎建構。因此若你需要的是一個多工的程式語言以及大量可擴展的 AI 函式庫,Python 是首選。

Python 的優點

多功能 — 如果你的企業需要的不只是測量與統計數據的功能,Python 是首選。例如設計一個功能強大的網站。

平滑的學習曲線 — Python 並不難學,能幫助你短時間內找到熟練的開發人員。

大量的重要函式庫 — Python 以擁有無數的數據組裝與控制函式庫聞名。以 Scikit-realize 為例,它包含了資料探勘與和調查的工具,讓使用 Python 時,增加了超乎想像的 AI 便利性。另一個函式庫 Pandas,給予工程師無可比擬的結構與資訊評估工具,減少了改進的時間。如果你的開發團隊需要 R 語言的其中一個主要功能,則可以使用 RPy2。

更好地整合能力 — P大致上來說,在任何的開發場合,Python 的兼容性比 R 還好。無論是否使用如 C、C++ 等較低階的語言來開發,都能透過 Python 包裝連接更好的組件。而且,讓數據研究人員的將一個基於 Python 建構的函式庫,串接到其他需要完成的工作也很容易。

提高生產力 — Python 語言,比起 R 語言可讀性特別高,幾乎如同人類平時交談用的方言,因此也能提高開發團隊的生產力。

Python 的缺點

缺少公共儲存庫,也沒有某些可選的 R 專用庫。

由於是動態組合,在某些情況下,Python 會造成一些計算錯誤,而這些導致錯誤的因素又不太確定。

 

 

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捷克 AI 新創成金融駭客剋星 助企業找出資安新解方

有鑑於此,捷克一家新創公司「Resistant AI」開發一套機器學習技術,專門抵擋對抗式機器學習、竄改樣本、目標性操弄等等攻擊。

Resistant AI 目前主要提供兩項產品:

1. 文檔防禦(Resistant Documents)

駭客會偽造或更換銀行對帳單、購買收據、薪資單或 KYC 文件(Know Your Customer)的名稱等等「良性文件」,欺騙 AI 所驅動的認證系統、逃過檢測,藉此成功開啟銀行帳戶,或是讓自動處理系統批准借貸。

而「文檔防禦」是讓機器學習系統拒絕自動處理過程中遭遇的可疑文檔,並標記出所有惡意或可疑的來源。

2. 交易防禦(Resistant Transactions)

深度學習系統的測試,經典方法是收集大量人工標註好的數據,來評估系統的準確性。然而很難輸入未來所有可能發生的數據,也就無法得知系統的每個反應是否符合邏輯。並且只要將輸入的數據添加微小干擾,就可以欺騙深度學習系統,讓系統「核准」惡意數據。

「交易防禦」就是用 AI 偵測可疑的交易行為,例如當有付款、轉帳或是申請信貸等請求時,交易防禦系統就會進行統計性的檢查,若確實辨認出有問題的請求,就會阻止交易,保護系統模組內資訊不被偷取,也能防止系統受到誘導而做出錯誤的決定。

Resistant AI 的創辦人兼 CEO Martin Rehak 在資訊安全領域工作超過 12 年,他表示:駭客對於 AI 系統漏洞的破解技術已經越來成熟,這也讓啟發他跟他的團隊創立現在的 Resistant AI 來提供解決方案。公司當前的目標客戶是金融企業、金融科技新創,與在金融交易過程中採用AI的公司。

Resistant AI 於 4 月底進行種子輪融資,獲風險投資公司 Index Ventures 及 Credo Venture 領投,成功籌集 275 萬美元資金。

「以AI之矛,攻AI之盾」

AI 人工智慧的發展固然大幅提高人們的生活品質,但同時也要認識到科技的兩面性,科技僅僅是工具,水能載舟、亦能覆舟,若遭到有心人惡意利用也會產生負面影響。正如 AI 可以被用於詐騙,也可以被用於反詐騙,利用技術的方式不同,帶來的影響也不同。

因此,在面對一項科技時,除了理解、學習、使用之外,更要進一步超越它——努力成為卓越 AI 的創造者,才能不被 AI 所掌控。

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