【企業工作坊 X 題目介紹|台灣美光】
#2021梅竹黑客松開放報名 #美光等你來挑戰
相信大家一定都很想知道今年出題的幕後藏鏡人是誰吧!
沒問題!接下來我們會為各位參賽者一一為大家介紹這次梅竹黑客松的合作企業~今天來為我們打頭陣的是──大名鼎鼎的「美光科技」!
美光台灣 - Micron Taiwan 成立於 1978 年,從電腦、網路和伺服器應用到手機、消費者、汽車和工業設計,為各項產品提供最佳化的記憶體和儲存系統。
📍 台灣美光的題目如下:
▌Topic
Design an effective solution to load huge amount of data into Cloud platform and visualize the result
▌說明
今年美光的題目邀請到Smart MFG & AI單位的處長Thomas來出題,預計將結合 #數據分析 和 #雲端運算 的技術,歡迎所有對想探索資料工程及軟體開發的同學組隊報名!
⚠⚠完整評分項目與題目引導請點:https://reurl.cc/EZ7jmA
小編偷偷說,今年美光冠軍隊伍除了可獲得 NT$10,000 獎金,美光更加碼送 Apple HomePod mini 哦!心動不如馬上行動!
📍 台灣美光賽前工作坊資訊
▌時間:10/16 (六) 9:00~12:00
▌軟體:Discord
▌流程:
09:00 ~ 09:10 報到
09:10 ~ 09:40 企業介紹:企業願景、組織文化、教育訓練、產業趨勢與發展、徵才與實習資訊
09:40 ~ 09:45 休息
09:45 ~ 10:05 環境建置
10:05 ~ 10:15 題目說明
10:15 ~ 11:45 實作技術教學、範例實作
11:45 ~ Q&A
🔥 立即報名梅竹黑客松及賽前工作坊吧!
➡ https://signup.meichuhackathon.org/
(建議使用電腦瀏覽網站)
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〔合作企業〕台灣美光、原相科技、Supermicro、104資訊科技、LINE
〔贊助企業〕國泰金控、羅技電子、NXP、奧義智慧科技、Garena、KKbox、Oracle、趨勢科技、Google、SHOPLINE
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過5,870的網紅珊蒂微AI,也在其Youtube影片中提到,很難得機會在台灣捕獲李孟這位旅日的資料科學家,也很高興可以訪問到他! 李孟在日本四年的工作時間當中,歷練過「軟體工程師」、「資料科學家」以及「機器學習工程師」的職務,為什麼會有這一路以來的自覺與自學歷程?我們都一併在這次專訪當中聊到了!同時還加碼聊了「在日本的工作與生活環境」,提供給想去日本生活的朋...
資料工程 在 iThome Facebook 的最佳貼文
#企業資料平臺 #設計團隊親自解密 #軟體定義儲存 #微服務架構 #資料工程 #星展客座文章
數據是企業最重要的數位資產,尤其在金融產業更是如此。如何打造出一個可以支援各種業務、營運所需的大數據平臺,對銀行來說,是不亞於銀行核心系統的重要工程。
星展早在2016年就用開源大數據平臺Hadoop,來擴充原有的資料倉儲架構,從消金、企金、投資銀行到法令遵循等40多套系統都再用。
但是,當星展進一步加速數位發展時,原有的數據架構就顯得不敷使用。
所以,星展在2019年重新設計了全新的企業資料平臺。
這一篇文章,正是來自星展銀行資料工程團隊的親身分享,揭露了他們如何打到新一代資料平臺的架構,思維和演進過程,非常值得參考。
https://www.ithome.com.tw/news/146484
資料工程 在 國發會 Facebook 的精選貼文
【2021總統盃黑客松前20強出爐👏】
感謝各位黑客熱情不減,在疫情衝擊下仍激盪出創意與構想,經過了民眾投票及嚴謹縝密的審查作業,日前已選出 #20組入選提案團隊,並於8/12(四)公告於活動官網。
也感謝各界民眾踴躍投票,8/2(一)-8/6(五)票選期間計有11,800位公民參與選出心中最佳提案, #民眾投票結果 同步公告於活動官網。
#總統盃黑客松神隊友召集令🔥
8月12日到9月8日間,開放自我推薦專才登錄
如果您具備資料分析、資料工程、成果論述等專業技能,總統盃黑客松邀請您貢獻一己之力,與團隊攜手共創解方,成為 #最強神隊友,共同爭取最高榮譽,完整「永續2.0.韌性島嶼」的拼圖🧩
We need you, and we want you !!
2021總統盃黑客松活動官網👉🏻http://presidential-hackathon.taiwan.gov.tw
登錄步驟:
※請至總統盃黑客松官網/提案與徵件/自我推薦/瞭解初審入選提案內容,登錄報名表單即有機會和團隊共創解方
🔍更多資訊請參考本會新聞稿👉🏻 https://www.ndc.gov.tw/nc_27_35190
#PH2021
#PresidentialHackathon2021
#2021總統盃黑客松
#總統盃黑客松神隊友就是你
資料工程 在 珊蒂微AI Youtube 的最佳解答
很難得機會在台灣捕獲李孟這位旅日的資料科學家,也很高興可以訪問到他!
李孟在日本四年的工作時間當中,歷練過「軟體工程師」、「資料科學家」以及「機器學習工程師」的職務,為什麼會有這一路以來的自覺與自學歷程?我們都一併在這次專訪當中聊到了!同時還加碼聊了「在日本的工作與生活環境」,提供給想去日本生活的朋友參考呦~
👉在這次專訪中,我們暢聊了:
1. 李孟是如何從軟體工程師的身份開始自學「資料科學」?
2. 資料科學家 / 機器學習工程師工作內容上的差異?
3. 李孟比較喜歡當資料科學家、還是機器學習工程師呢?Why?
4. 覺得人們除了積極自學之外,還應該用什麼心態來應對AI帶來的衝擊?
5. 加碼閒聊「在日本的工作環境與生活環境」,提供給想去日本生活的朋友參考呦!
👉李孟釋出他在台大的演講簡報,鉅細靡遺地分享他成為一位資料科學家的歷程,內容相當精彩,製作也很精美耶!https://www.facebook.com/LeeMengTaiwan/posts/10220691442829365
👉李孟的超高含金量部落格,分享各種他在資料科學與機器學習上的應用經驗!https://leemeng.tw/
#他是資料科學家也是機器學習工程師 #自學資料科學與機器學習 #李孟
資料工程 在 臺灣資料工程協會 的必吃
答案都在研討會中等著你! 歡迎對ETL、Data Pipeline、資料工程 有興趣的朋友們報名~ #DataPipeline ... ... <看更多>
資料工程 在 [請益] 資料工程轉後端- 看板Soft_Job - 批踢踢實業坊 的必吃
小弟目前為大約5-6年資歷資料工程師
技能一直學的很雜, 也不是很深, 如下
分散運算Hadoop, MR, Spark, Hive, Presto
框架 Spring Boot, Flask
DB類 RDB, MongoDB, Elasticsearch
MQ類 Kafka, RabbitMQ, Redis
排程工具Airflow, NiFi
容器化Docker, K8S
資料工程或相關應用因為都為公司內部使用居多,通常沒有特別要求也不會太深入,資料
正確有到位即可,有異常也是人工補補資料…
近期職業倦怠,感覺自身技能跟後端比較接近,想轉職後端,但有沒有太多純後端的經歷
想請教版上轉職過的前輩有沒有建議呢?
個人目前在台北百萬薪
有人說找SI轉最快,但個人想盡量不降薪轉
也不太喜歡SI的工作生態
目前只想到幾個方向:
1.自學加強技能,做side project 補足
2.反正都有到一點沾邊,刷題就對了
3.找Data Backend 或 R&D 類的缺
4.繼續深耕Data Engineer就好
或是前輩們有其他建議也請不吝賜教~感謝
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※ 編輯: candydog (42.79.155.123 臺灣), 05/30/2023 12:40:01
※ 編輯: candydog (42.79.155.123 臺灣), 05/30/2023 13:07:07
了?
※ 編輯: candydog (42.79.155.123 臺灣), 05/30/2023 15:55:45
※ 編輯: candydog (42.79.155.123 臺灣), 05/30/2023 17:22:07
其實還有其他一些 DE的週邊技能
但想說不主流就沒有特別寫了
※ 編輯: candydog (118.167.132.169 臺灣), 05/31/2023 00:45:21
※ 編輯: candydog (111.71.70.167 臺灣), 05/31/2023 18:12:13
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