#免費領講義 #我把新書錄成課程囉
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這次和 VoiceTube 看影片學英語 Vclass合作開設的口說課
應該是我教英文這麼多年以來
最！完！整！的一門會話課了！
課程針對廣大同學們遇到的關卡
ㄧㄧ設計了學習解決方案🔥

這是你講英文的樣子嗎？
🥲用單字拼拼湊湊
🥲想內容來不及也顧不上文法
🥲講中文沒朋友講英文還是不夠帥
現在只要你有基本單字量就可以上車喔！
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這門課
濃縮了 101句公式
讓你可以直接套用
🥝原形動詞
🥝動名詞
🥝名詞
不用再焦慮的拼湊單字了🙅🏽‍♀️
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這門課
客製化你的發言內容
並且區分成
🍎強、弱程度
🍎口語、正式
🍎簡單、道地
讓你完整說出內心小劇場！😳
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這門課能讓你演練
🍊4大主題
🍊420句實境生活例句
🍊200組實用生活情境
讓你練到中文都忘了怎麼講！😈
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給你搶先看看幾課課綱👀
02 表達快樂 — 你完美了我的一天😍
03 表達滿意 — 唉唷妳男友很可以👏🏽
04 表達厭倦 — 叔叔阿姨我不想努力了🥺
......
14 溫柔安慰 — 我懂你😉
25深信不疑 — 我跟你賭這一定會成😎
......
31 關於期望 — 這男的沒有我想像的渣🤮
36 關於擁有 — 我皮夾裡沒錢💰
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第二季目標已瞄準
從「英文學習者」變成「英文使用者」🔥🔥🔥
點連結拿講義
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領了留言：「講義領了老師我要坐第一排！！」
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＃外商求職實戰課 ＃打造專業職場品牌 #專場名額有限

是否遇過寄完履歷之後，石沈大海 ?
是否遇過面試完，卻不知道為什麼沒有拿到機會？
又是否覺得自己能力不差，但卻在面試時候表現不夠突出？

這些問題，將在此次工作坊為你解答，將由外商公司鋼鐵 V 和 國際獵頭 Sandy's Recruitment note 強強聯手，打造你的精品履歷，教你如何寫、又教你如何戰勝面試場域，拿下心中夢想公司。

Day 1 外商求職實戰課 ( 鋼鐵V & Sandy)
時間：4/10 (六） 下午 14:00-17:00
地點：復興北路1號6樓之3

透過蒐集 LinkedIn 的關鍵字整理，分類出軟實力和硬實力，且搭配量化、積極動詞等，幫助大家在萬份履歷中脫穎而出。透過建構「面試邏輯」，幫助大家自信展現能力和產值。

✔️ 海外求、轉職履歷：
將透過關鍵字整理，釐清工作職缺內容方向、產業需求，並與求職者過去經歷連結，精選有效動詞 ( Action Verb ) 來幫助大家在上千份履歷中脫穎而出。
✔️ 英文面試基礎、進階題：
拆解問題背後的意涵，建立清楚的邏輯架構，精準應答面試官，幫你在每個面試問題，都能戰無不勝。且加碼教你如何看產業訊息，來做出有用提案，讓雇主無法對你 say no ！
✔️ 小撇步談薪水：
發現很多人不敢為自己喊價， 導致最後心委屈了離開公司。將提供談好薪水的小撇步，站在雇主立場來思考，展現自我核心價值。

Day 2 打造個人職場形象品牌 （東翰攝影團隊）
時間：4/11 (日） 早上 08:00-12:00
地點：大安區光復南路400號2樓

結束紮實的實戰課，第二天將由東翰專業攝影團隊，透過經驗姿勢引導、加上客製化的妝髮設計、打造你的專業職場品牌形象。

「一張專業照片，幫你打造職場好故事。」

購票資訊：https://www.accupass.com/event/2103261517431505823029

#為了提供好的服務名額25位
#鋼鐵ＶxSandyx蔡東翰
#除了專業攝影還附上專業妝髮

「每日英文閱讀分享#021」​
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本篇文章：How to Win with Machine Learning​（From Harvard Business Review）
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這是一篇很有趣的文章！因為是我很不熟悉的領域，​
但是作者的解釋都很好理解，是我覺得很厲害的地方。​
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一開始，作者以BenchSci為例，利用機器學習，讓科學家更容易找到適合的生物試劑。（省略了人工搜尋並閱讀文獻在測試的繁瑣工法）​
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但，google想要把這件賺錢事搶過去做，而BenchSci怎麼做呢？​
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文章開始介紹，「發展能夠搭載AI的產品能夠怎麼建立競爭優勢以及提高同業進入門檻」​
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進場時間的重要：​
作者提到，要做一個「prediction machines」最重要的就是「時間」，​
因為時間可以累積data，如果prediction跟feedback的feedback loop越短，​
系統就可以改善的越快越有效率，也越貼近大家所需。​
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作者舉Google跟Bing為例，早在Microsoft之前，​
Google就已經投資AI-based searching engine大於十年，​
而且每次使用者搜尋，對Google來說都是一個update的機會，​
而且Google也是一直有持續投資massive data-processing facilities，​
因此，Bing沒辦法追上Google的feedback loop，成了主因。​
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你的predictions多棒？​
作者又再舉Google跟Bing為例，​
即使在簡單的搜尋（例如，weather），Bing可以跟google有差不多的搜尋結果，​
可是在比較複雜的搜尋（例如，disruption），​
Google就會有比較貼近使用者並且提供比較完整的結果。​
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如果進場時間已落後，要怎麼切入市場？​
1. Identify and secure alternative data sources.：​
-找之前被分析、確認過的資料​
-用已有的使用者回饋快速學習​
-快速的feedback也可能導致a disruption，​
所以新進公司並一定是和現存公司競爭，也有可能是取代​現存公司
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2. Differentiate the prediction​.
-客製化自己的領域，例如使用不同硬體，或是不同國家的數據​
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最後總結：如果真的想贏過科技巨頭，可能還是要回到最原始的問題，​
What is it that you want to predict?​
如果能透視市場，找到真正需求，再去切入，​
那可能才是翻轉這個世界的關鍵。​
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今天跟大家介紹：【comb】​
當作名詞的時候，是「梳子」的意思，​
然而一轉為動詞，我以為會是「整理得井然有序」之類的概念，​
結果是：to search a place or an area very carefully:​
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給大家一個例子：The police combed the surrounding woods for evidence.—Cambridge Dictionary ​
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本文例句：Identifying those by combing through the published literature rather than rediscovering them from scratch helps significantly cut the time it takes to produce new drug candidates.​
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