小蛙同學
2022/04/21
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3 階段 3 案例轉換思考邏輯，了解機器學習的商業價值
從角色定位、調和視角到行銷應用，三個階段帶領你掌握機器學習在商業實務中的關鍵思維。跟著鍾皓軒老師從相關職缺的角色定位開始，建立資料科學業界的基本圖像，為後續的學習提供更具體的方向。
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你知道機器學習專員和資料科學專員的差別是什麼嗎？
掌握機器學習的商業思維，成為縱橫商場的專家
2018 年開始， 資料科學從業人員（Data Scientist）躍升為成長速度最快的職缺之一（LinkedIn, 2018 Emerging Jobs Report）。其中，與人工智慧（AI）相關的職缺有以下五種：
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機器學習工程師（Machine Learning Engineer）
成長 12 倍。偏向實務性質的職缺，因企業存在極多具商業價值的資料，皆需要執行資料清理。因此，機器學習工程師約有 80% 的時間都在資料清理，也需要將資料串接至機器學習相關演算法。 -
機器學習專員（Machine learning specialist）
成長 6 倍。善用機器學習現階段已發展出來的技術，應用至商業與醫療等方面，創造更大的效益。這門課與一般機器學習專員最大的不同點在於——聚焦在「商業層面」上，了解如何為企業創造商業利益。
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