為什麼這篇大數據預測行銷 心得鄉民發文收入到精華區：因為在大數據預測行銷 心得這個討論話題中，有許多相關的文章在討論，這篇最有參考價值！作者tbpfs (http://0rz.tw/Uk989)看板Soft_Job標題Re: [請益] ...
大數據預測行銷 心得 在 職涯成長駭客Crystal | 職場洞察 x 知識品牌變現 Instagram 的最佳解答
2021-08-18 15:45:35
職場人的行銷5.0 那些行銷戰略思維如何 極致發揮你的職場影響力？ #行銷5.0 #閱讀使用說明書 28 這本硬核教科書等級的行銷趨勢書，我們非行銷背景一般職場人也要看嗎？ 要，當然要，因為這本書不僅能幫我們看懂大環境趨勢以外 這本書提供了很有用的思維模型！ 《#精準思考》這本書中提到 思維...
: 只是有去上過NYC的朋友是真的找到前瞻性不錯的工作
: 但無奈沒有認識的朋友上過資策會的數據班, 但有上過資策會的網頁班&app班, 發展也都不錯
: 順帶一提, 去上NTC數據班的朋友背景為北大社會所
: 也並非相關背景出生, 但找到的公司也是百大
: 只能說有時候工作運很重要, 當然本身能力也很重要
: 最後回歸原本的問題, 還請各位版友不吝分享相關資訊, 謝謝
: -----------------------------------
: 註: 想去進修的朋友沒有任何相關背景
: n年前於行銷系畢業
: 所以是白紙一張
大數據真的很大，你知道你想大什麼數據嗎?
如果只是知道這個名詞，建議你先看看這本書
http://www.books.com.tw/products/0010587258
就叫大數據，很科普好讀
然後如果想和行銷相關
https://www.youtube.com/watch?v=IqrF8p1SBFQ
然後我不確定你是要走資料挖礦還是要走機器學習
要是要走機器學習的話
https://www.youtube.com/watch?v=ZrEsLwCjdxY
另外今年有資料科學年會
http://datasci.tw/
這些都可以先參考
但是我想說一句話，前一陣子去參加研討會，
遇見了幾位剛從資策會學資料科學出來的年輕人
我是覺得底子不夠深啦，寫程式OK，但很多更深入的東西(所謂的knowhow)感覺不足
真正要玩這一塊，我建議底子深一點比較好，不然還是當碼農
還是你想當資料科學家?
那要更精通數學更有產業知識，這我不認為是速成課程能幫的
--
紫楓碎碎念youtube：https://www.youtube.com/user/tbpfs
FB粉專：https://www.facebook.com/tbpfs2/
blog: http://tbpfs1.blogspot.com/
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.24.211.47
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1490889047.A.527.html
推 f496328mm: 數學方面 去數學系修課有幫助嗎？ 03/31 00:01
→ dnabossking: 沒有 03/31 00:11
→ hsnuyi: 哪會沒用... 你當研究統計的是? 03/31 01:22
→ hsnuyi: 林智仁也是臺大數學出來的 當年要不是數學系認為他去CS會 03/31 01:28
→ hsnuyi: 更有發展 你以為他現在會在資工當教授? 03/31 01:28
推 hsnuonly: 覺得對大部分人來說 把自己系上的線代機率讀透就很好了 03/31 03:13
推 tipsofwarren: 我只想做機器預測股市 行嗎? 03/31 08:19
推 ghmsxtwo: 要就去數學系修課考試，去旁聽通常都... 03/31 10:05
推 penolove: 高微代數修一下 男子漢的課程 03/31 13:21
推 femlro: 高微簡直天書 03/31 14:28
→ dnabossking: 跟主題無關，所以不長篇大論，給速食的結論，就是沒 03/31 14:45
→ dnabossking: 用 03/31 14:45
推 penolove: 想知道長篇大論 能發一篇嗎? 03/31 15:29
→ physheepy: 我也覺得去數學系修課沒用 因為資料科學最重的是實務 03/31 16:18
→ physheepy: 理論基礎好能幫助你爬高走遠 但先入門再慢慢補比較實際 03/31 16:19
→ physheepy: 當資料科學家本來就是每天都該念書 補那些永遠追不完的 03/31 16:21
→ physheepy: 知識 修課的話 建議理工學院的工數跟統計即可 03/31 16:22
→ physheepy: 最重要的是要邊學邊做 理論與實務相互印證 03/31 16:22
→ physheepy: 除非是高中生 我才會建議想做資料科學去念數學系 03/31 16:23
推 akpipnlge: 數學如果太爛 沒辦法了解演算法的核心 這樣就只是把資 03/31 17:16
→ akpipnlge: 料亂丟模型而已 03/31 17:16
→ tipsofwarren: 模型沒挑好 演算法也救不了 況且。。。 03/31 17:43
推 Kazimir: 當然數學的範疇很廣 但是純數的熱門研究範圍和資料科學 04/02 01:33
→ Kazimir: 差距好幾光年有 資料科學又是偏向實戰應用居多 04/02 01:35
→ Kazimir: 不如多學點統計線代機率.. 04/02 01:36
→ home2618: 顆顆 04/03 20:56