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「全端工程師自學」的推薦目錄
全端工程師自學 在 小人物職場|職場生存 x 思維能力 x 履歷面試 Instagram 的最佳貼文
2021-07-11 09:58:41
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全端工程師自學 在 在地上滾的工程師 Nic Youtube 的精選貼文
2021-07-12 21:00:16自從遠端工作之後,出勤的打卡記錄也轉成線上服務
雖然我也想不透工程師都線上工作了還打什麼卡...不過沒關係,打就打
但也因為在家裡工作反而常常忘記打下班的卡!
每次結算薪水都很痛苦,一整排的異常,是不是像我這種認真工作的人更容易忘記打下班的卡 XD?
既然容易忘記,我們就來寫個自動打卡系統吧!
拯救自己多無趣,當然要拯救所有同事啊!
這支影片特別感謝我的團隊伙伴陪我一起耍北爛,有你們真好。
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全端工程師自學 在 Untyped 對啊我是工程師 Youtube 的最讚貼文
2021-05-13 21:00:15常有觀眾問我有沒有推薦給程式設計初學者的軟體工程書籍,今天分享3本我自己很喜歡的電腦科學相關的書。但是,我是個非常懶得看書的人啊!!所以這三本書都是夠實用夠有趣,我才有辦法看,才會分享給你們。
這集會聊到...
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💙 當畫家遇上演算法 看圖學演算法 4:28
Grokking Algorithms 白話演算法!培養程式設計的邏輯思考
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💙 置入生活中的演算法 6:20
Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions 決斷的演算:預測、分析與好決定的11堂邏輯課
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Untyped 對啊我是工程師 - There are so many data types in the world of computer science, so are the people who write the code. We aim to UNTYPE the stereotype of engineers and of how coding is only for a certain type of people.
凱心琳: 一個喜歡電腦科學邏輯推理,在科技圈努力為性別平等奮鬥的工程師。
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用Scala學習函式程式設計
https://bit.ly/2IF0Thv
Scala 函数式程式設計原理
https://bit.ly/3kBQXTb
平行程式設計
https://bit.ly/3pCeaZf
Android 應用程式開發 專項課程
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普林斯頓大學 電腦科學 演算法 基礎理論
https://bit.ly/3nxomAh
Go 語言學起來
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Parallel, Concurrent, and Distributed Programming in Java 專項課程
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Java 軟體工程基礎課程
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全端開發 跨平台手機app 開發 完整課程
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從0-1學 Python 3
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從0-1學 JavaScript
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全端工程師自學 在 在地上滾的工程師 Nic Youtube 的最讚貼文
2021-05-10 21:00:00現在學習知識的渠道越來越多,無論對於零基礎或是有經驗的工程師,想要持續成長應該看書還是看影片來的更有效率呢?
主要會和你分享我過去從新手到資深的過程中,如何持續保持進步及學習的經驗
也許這個經驗可以幫助到你,也歡迎留言和我分享你的看法
相信彼此分享不同的學習見解,能讓對於想要更精進自己程式開發功力的人有很大的幫助
===章節===
00:00 哪一個有效律?
00:36 寫程式如同寫作
05:14 書是最便宜的資源
10:14 折扣碼操作示範
===蝦皮購書折扣碼===
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時間:2021-10-01~ 2021-12-31
===前陣子在看的推薦書單===
(零基礎)
- 白話演算法!培養程式設計的邏輯思考
- Python 刷提鍛鍊班
(中高階)
- 設計模式之禪(第2版)
- 無瑕的程式碼-整潔的軟體設計與架構篇
- 單元測試的藝術
- 演算法之美:隱藏在資料結構背後的原理(C++版)
- Kent Beck的實作模式
(Ruby)
- Writing Efficient Ruby Code
(成長思考)
- 圖解.實戰 麥肯錫式的思考框架:讓大腦置入邏輯,就能讓90%的困難都有解!
- 師父:那些我在課堂外學會的本事
- 高勝算決策:如何在面對決定時,降低失誤,每次出手成功率都比對手高?
- 窮查理的普通常識
- 懶人圖解簡報術:把複雜知識變成一看就秒懂的圖解懶人包
- 寫作,是最好的自我投資
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🔹教學風格獨樹一格,致力於協助超級新手用簡單易懂的方式學習前端開發技術
全端工程師自學 在 李妍慧 Yen Hui Lee Facebook 的最讚貼文
「竹科媽媽」文 有感
昨天一則「竹科媽媽群組,有三間房以上才能加入」的新聞,引起地方上熱烈討論,民眾們這才發現「原來有這樣的群組?」、「我資格不夠」羨慕跟反對的聲音紛紛出籠,很多朋友主動跟我閒聊這個話題。看來媒體這樣聳動的標題,成功引起大家高度興趣。(註一)
竹科媽媽我認識幾位,但我從來沒有聽過這樣的「#竹科媽媽群組」(知道有也不會很意外)。當然,大部分的竹科媽媽都算「人生勝利組」,有著外人羨慕的經濟地位。一般人對竹科媽媽的印象,不外乎有個會賺錢的老公、漂亮的房車、受名校貴族教育的孩子,喝下午茶、逛街,學插花,過著貴婦般的生活。
但這並非全部竹科媽媽的圖像,頂多只能算是部份。我認識的竹科媽媽,也有長期致力於地方環保運動的(ex:#我們要喝乾淨水聯盟)、教育理念自由開放且身體力行的(ex.小蝸牛 #自學團體、#華德福 系統)、關心生活環境的(ex.#主婦聯盟、#特公盟),也有一些是本身工作非常忙碌的專業人士,先生在竹科上班,自己也是工程師、律師、會計師、醫師…等等,在家庭跟工作夾縫中,努力求取平衡,為了子女教養、婚姻感情、婆媳問題、生涯發展而煩惱擔心,跟一般的媽媽並沒有什麼不同。
也許是因為母親節快到了,也許是因為前幾天最新統計,新竹市東區收入最高的新聞再度被報導,才出現了這個「低端不准加入」的「竹科媽媽群組」新聞,正好滿足觀眾獵奇心理,達成一次成功的媒體操作。
給「竹科媽媽」加上標籤,極化「竹科媽媽」跟「新竹市其他媽媽」的差異,我認為不是好現象。這個社會本有貧富差距、人人都有權追求自己想過的生活,本來沒有對錯。將其中一部份特徵放大到全體,然後跟其他媽媽造成差異化,把「竹科媽媽」塑造成新竹市一群特別嬌貴、難搞、有錢的貴婦媽媽形象,不也是另外一種歧視?如果按照媒體報導的邏輯演繹,讓「竹科媽媽」跟新竹「一般媽媽」對照,會不會容易造成對立跟敵意,傷害新竹市民的感情,進而錯失互相瞭解認識的機會,使未來新竹市各區域間的融合交流更困難?
媽媽們當然各有面貌。但我相信,只要當上「媽媽」,這個身份所付出的辛苦跟擔負的責任,不會因為你是「XX媽媽」就有所不同。我們所追求的,應該是一個更包容開放、充分對話的社會環境。竹科媽媽也有非常辛苦的一面,跟所有的媽媽都一樣。❤
(圖說)今天早上「#做工修繕團」兩個個案,我跟隨訪視了兩位新竹媽媽。因為種種原因他們都過得很辛苦,沒有收入但也好不容易把小孩養大。加我一位媽媽,我們都是「#新竹媽媽」! 母愛無差別,媽媽們愛自己也要互相關愛支持阿~
#母親節週 #天下的媽媽都是一樣的
歡迎加入社團🤡 新竹同學慧,一起來討論!
(註一)有3間房才能進來!竹科媽媽群組「不想讓低端加入」 超高門檻曝光
https://www.ettoday.net/news/20210503/1973380.htm?from=fb_et_JJT069&fbclid=IwAR1tW482sN765vvZqc5JcV7ruzbwPhM0jwb2NDcW1xuCmMBxED1VrqA5lKc
全端工程師自學 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳貼文
產業拚AI化 從決策端找到人才管理、轉型切入點
10:222021/01/21 中時新聞網 EnglishCareer
在花蓮立霧溪河床種西瓜,河床如此寬廣,要如何估算產量?用人工智慧(AI)就能解決了。AI能夠有效增進工作的效率,近幾年企業在進行數位轉型時,常常把AI在工作情境的應用納入考慮,包括改善工作流程,或推出新的服務等,因而企業內部的工作者,就需要對「如何與AI共事」有一定了解,也產生了學習AI,培育AI人才的需求。
愈能抓到規律的工作愈適合AI
學習AI之前要了解如何看待AI,財團法人資訊工業策進會數位教育研究所主任張育誠認為,工作流程愈容易抓出邏輯的工作愈容易被AI取代,但也不用太過擔心,因為還是要有人負責訓練、設定AI,因此雖然舊的工作可能消失,也會有新形態的工作產生,端看職場工作者怎麼應變與學習。
張育誠分享,人工智慧的概念其實就是把原本由人進行判斷的事情,改由AI判斷,因此在各行各業的應用範圍相當廣,舉凡晶片晶圓的瑕疵判斷、衛生紙製造時品質的檢測、溪口河床種植西瓜產量的計算、無人收費停車場對車牌的辨識、人臉辨識門禁系統,即時翻譯機等都屬此類。
人工智慧能夠幫助提高工作效率,但不代表它不會犯錯,重要事項的最終判斷還是應該由人做決定。像醫院裡對病人病況的診斷,透過AI可以協助醫師初步了解病情,但最終的診斷,還是要由醫師決定。另外,較無例行流程、需要個案判斷的工作如律師等,則較不須擔心工作被AI取代。
再者,人工智慧要判斷、要學習都需要有其依據,因此作為AI判斷與學習依據的「大數據(BigData)」,以及能夠用來蒐集數據的「物聯網(IOT)」概念也常常被並列提到。
張育誠就曾協助花蓮的西瓜農,以空拍方式評估立霧溪溪床西瓜產量,但西瓜生長不會每個長一樣,有的倒右邊,有的倒左邊,加上溪床上還有許多的石頭,AI要怎麼透過空拍影像辨識西瓜數量?「這就要餵給AI大量的影像,讓它能找到規律學習,分辨哪些是西瓜,哪些是石頭。」
想要學習AI,應該如何下手呢?張育誠指出,對主導決策的管理階層來說,可就目前市面已提供的服務先行了解、體驗,再選擇有興趣的主題參加AI相關的研討會,根據不同專家學者的分享與討論,決定公司要不要出資購買相關設備以推動該項目。
而資訊部門等AI化執行單位則可以參加相關應用的工作坊或課程,提高相關技能的實戰力,將AI技術應用於工作流程優化,或是知道如何和外部的AI服務團隊合作。至於一般職員,則只要知道如何操作,以及會有怎樣的效果就好。
比如衛生紙的生產線可能要等到出漿後,紙漿乾燥了才能人工判斷品質;透過AI的檢測,可能在前期出漿、紙漿還沒乾時就能判讀品質,提高整體效率。產線作業員需要確保優化後產線的運作;而內部AI化執行單位或外部AI服務單位則要知道背後的邏輯,透過哪些數據可做可能的判斷、如何蒐集數據等。因此以AI技能的學習需求來說,以產業AI化的執行單位以及想從事AI服務工作的企業或人才需求最大。
產業AI化相關人才需求大
看中產業AI化的相關人才需求趨勢,財團法人科技生態發展公益基金會與台灣資料科學協會共同設立台灣人工智慧學校,以「做中學」的方式培育各行各業AI化所需的技術領袖人才,自2018年初至2019年10月,已培育來自1500家公司、超過5500位的AI專業工程師與經理人。
張育誠說,資策會的課程則是提供適性化的就業養成教育,根據學員的需求,在前期基礎領域的共同學習後,透過專案導向的課程,讓學員發展自己想走的領域。「我們現在儘量找企業合作,由企業提出想解決的問題,讓學生解題。」透過這樣的方式,讓學員銜接產業需求的差距縮到最短。
舉例來說,資策會2018年與以機票線上訂位系統為服務項目的先啟資訊合作,由學員在專案課中開發「機加酒訂票網站」。題目是先啟資訊出的,因此先啟資訊過程中也會派專案經理人了解進度,並在結訓時主動邀請全台各大旅遊業者辦理人才媒合會,為參與專案的17位學員媒合工作,正好補充各大旅行社缺乏的旅遊資訊人才。
另外,學習資料分析較常用到的Python程式語言,網路上就可找到許多自學管道可以學習,因此張育誠認為,想要學AI也可以自學。不過自學者因為較不了解業界實際的需求,學到一個階段就會覺得自己「功夫」夠了,但實際上可能和業界的需求還有一段差距,他也提醒自學者注意。
資料來源:https://www.chinatimes.com/realtimenews/20210121001919-260412?fbclid=IwAR0QQ5gnXECO4NOuBC64S-3KMlXc6-O7q3pR-ZPrDnZCXoAr9NUO84luhiQ&chdtv