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據 IDC 預測到 2025 年,有 25% 的資料都將以即時(real-time) 形式存在。舉凡串流媒體、電子商務、物聯網設備⋯未來資料量更大、形式更多元,企業更得藉即時資料加速商業決策!Google Cloud 如何助您因應此一趨勢呢?
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【Coding 實戰】 解析 AI 神話背後的資料坑 : ETL 數據整合技術白皮書
💪💪資料科學家、分析師、應用開發工程師,絕對不可錯過!
所有 AI 神話的背後,都有一個大量資料與數據堆疊起來的坑。跨雲、上雲的雲端架構佈署,需要各種資料庫的搬遷整合作業;而各式各樣的商業數據開發、應用分析,舉凡 #數據中台服務、或是 #Martech 領域相關的 #顧客數據平台,都仰賴大量的資料處理。
愈大量、愈複雜的數據轉換邏輯與運算,愈需要完整扎實的 ETL (Extract-Transform-Load) 底層核心架構來實現數據整合。本白皮書將示範如何使用 #Google Cloud 進行資料整合的最小可行性產品,手把手 Coding 步驟解析,讓你一探 ETL 技術精髓。
完整閱讀:https://blog.gcp.expert/whitepaper-10-read-more/
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etl工程師 在 工研院產業學院 Facebook 的最讚貼文
#人才需求
LinkedIn列出的2020年新興職位榜單:
1.人工智慧專家(Artificial Intelligence Specialist)
職位需求年成長:74%
所需專業技能:機器學習、深度學習、TensorFlow、Python、自然語言處理
2.機器人工程師(Robotics Engineer)
需求年成長:40%
所需專業技能:流程機器人、UiPath、Blue Prism、Automation Anywhere、機器人學
3.資料科學家(Data Scientist)
需求年成長:37%
所需專業技能:機器學習、資料科學、Pyhon、R、Apache Spark
4.全端工程師(Full Stack Engineer)
需求年成長:35%
所需專業技能:React.js、Node.js、JavaScript、AngularJS、階層式樣式表(CSS)
5.網站可靠性工程師(Site Reliability Engineer)
需求年成長:34%
所需專業技能:亞馬遜網路服務、Ansible、Kubernetes、Docker、Terraform
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