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受訓三個月，第一個月C#零基礎，第二個月...，第三...，最後選出一個， 奧爾資訊公司， #### 東西做完一定要包裝 我兵單隨時會到，結果沒來就推甄研究所了 四年半 早上工作 晚上碩班 四年後已經有4年半經歷 畢業不到三年 一個月薪水8萬五 ，四五年前事情 #### 專注在單一技術 為何PAY五倍以上 不只是 Profassional 專業人士 熟 真正要成為 export 專家 深入 facebook 社群網路 電影 {% embed url="" %} php撈妹仔資料，找資工幫寫演算法，誰漂亮誰不漂亮 被學校叫去 資安有問題 校長說好幫忙找漏洞沒被開除 其實有另外兩個人先提出構想但沒做，主刻薄去做了 #### 國外工程師其實是problem-oriented 問題導向 解決a問題所以a技術，無法個人找b團隊 深入下去技術能力越來越強 創投公司 開始注意所有技術人員工程師 前瞻未來潛力 他就會投資 台灣工程師 該做事情沒做都在做瑣碎事情。 50歲離開美和 景華資訊銀行軟體 20萬董事長微軟找 6年前位子研究院院長6個副院長高階項目經理的下一層，高校大學北大 北清華東京大學慶應大學產學合作，吃吃飯聊天演講，第四階項目經理 專案經理 2萬塊美金一個月 楊文良4x歲 微軟亞洲研究院副院長10萬美金一個月 最小板塊非營利 一個月六十萬 微軟一個月花在研究的經費 天文數字 在美國很多間像這樣的公司google facebook ...很多間 pay都是這麼高 對岸呢 百度 騰訊 阿里巴巴 台灣? 關鍵本身企業財力物力本身就不夠 技術在身上知道怎拚 中年失業 it 產業比年輕 動作比你快pay比你低 但在資料科學處理是在比經驗 找到一個技術就要focus #### 要找別人要的東西!!這就是職場跟年齡跟專業都沒關係 股票市場隨機性太高 但在窄領域如醫療工廠消費變化性較低所以容易產出預測模型 弱ai 就像語音視圖辨識 棋譜演算 ... 阿帕夠0 不需要數據 左手跟右手下 三天9段 40天跟科節一樣 輕易的被打敗 {% embed url="" %} 在所有領域內的知識都是錯的不完整的 全面性應用至少還要再20年緩衝 要找到市場的供需並專精 上課都在放錄影帶?缺師資 會賺錢的公司是手上有數據的公司 #### 數據產出速度 股票市場一開盤 數據開始爆量 程式交易甚麼時候進場離場 電腦預測 時間點買進賣出 real time cnc工廠刀頭一值在使用何時會斷? 異常分析 在斷之前就要換 精密加工 邊緣運算 edgecomputing 在本地端用樹梅派晶片 演算法去算資料iot感測器抽資料 AIOT 智慧物聯網 後面底層為網路概念UDP等等... 無人自駕的車子 未來要下交流道GPS全部都丟到雲端再算?早就出車禍了 當然是這5部車自己的樹梅派進行邊緣運算 機聯網 車聯網 全面性智慧化 CCNA CCNP #### 工業4.0最關鍵 世界發展趨勢 如何找工作最容易 全世界都在搶這方面人才 應徵外商 PAY高職缺多 英文不是問題 是你有沒有她要的東西 #### 數據產量 未來很容易產生 ZB以上資料出來 IDC數位調查公司 2016 2\~3 個 ZB 但IOT 未來一個月可以產生以前十年產生的資料量 伺服器需求會超級大 但無產業發展政策只有民間力量 自保 就要具備這些技術 關鍵不再於 世界如何應用 假設30年後高雄上完課要去諾刪機 下樓坐上無人車自動辨識你是誰與資料(簽證沒辦護照過期機票還沒買) 未來世界 機票怎麼買?訂票過程內送出一百萬票信息，這一百萬人就會回送 確認信息區塊鏈確定他是否有錢可購買，交易及成立，虛擬貨幣就會在廖老 師戶頭少一點在長榮多一點，直接不用CHECK IN，中華民國外交部直接知道 你的資料，在洛杉磯降落的時候哪個房間等等等都確定了 當人口數是120億，想像一下這樣的資料流會有多大 歷史其實一直在重演 工業革命 1 2 3 4 5 6.0 .... 不可逆一直在往前走 關鍵的本身在 ... 你自己能不能去適應 阿怕狗 幾個白人開發的下圍棋軟體 其實那幾個白人也不會下圍棋 2012年 黃世傑業餘5段 2個月後古歌花兩百億買下這間公司 收集大量的數據後去找演算法並調教參數最後會得到一個預測模型 訊號跟雜訊 clear k線圖的數據 橫向單筆資料 生理切片 良性 惡性 就是預測結果 所有的數據造就結果 #### 統計學與機率學要強 高低度相關 關聯度不高的資料移除就是clear 最後會出現預測結果 特徵變數 才去尋找演算法 整體為預測模型 最後做測試模型 好得時候98%壞的時候75 範圍大約在 98-75% 準確度 平均值 風險分析 riskanqwlsie 良率多少 老闆會說:這些都不重要 重要的是75要怎要提升到98 solotion 解決方法 做商的 stratagg 策略 範例 鋼鐵業鍋爐溫度中心測量不到你在鍋爐旁邊擺一百個感應器也沒用 良外面的溫度 但反推估測中間的假定溫度 當值8000度+-1%時 良率 >95% 只要讓外面量出來的職能夠推估中心溫度為8000的索引直 即可 polcy 政策對策sop 執行面 execution 產線上就要想辦法保持 ˇ要即時性 只能用邊緣運算 100個感應器算出索引直這才是真正的key data scientists (資料科學家) 機率跟統計在解決甚麼問題? 不確定性uncertainty {% embed url="" %} 那為何還要大數據? 生產線早上精神好弄得好下班前最隨便 人為因素 原物料因素 隨機抽樣 原來母體就不完整怎樣抽取代表性資料呢? it人將所有資料掃入然後寫一個邏輯在把資料抓取做比對最後75%時就決定他是錯誤的 #### where do you see yourself in 10 years ? ### R語言 給學數學統計的人使用的 RGui官方提供的ide rstudio微軟的 直議語言 腳本 ![](https://1902678905-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LVJQfuBXyvHwCd1Nadk%2F-L_fYiKObGeu0gWdK_5A%2F-L_fgQJmeSeNYwNu4JT9%2Fimage.png?alt=media\&token=d75dd51a-d913-43b0-985e-1ebd3b385ad0) ![](https://1902678905-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LVJQfuBXyvHwCd1Nadk%2F-L_fYiKObGeu0gWdK_5A%2F-L_fgGqrBFGw2hgFB9l0%2Fimage.png?alt=media\&token=8ad24447-6e64-45bf-9167-021b94728068) K線圖 chartSeries ![](https://1902678905-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LVJQfuBXyvHwCd1Nadk%2F-L_fYiKObGeu0gWdK_5A%2F-L_fhCGbHSg_iv_PZf7B%2Fimage.png?alt=media\&token=ee98748a-a2aa-46d0-842f-41a1b22f4e34) ![](https://1902678905-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LVJQfuBXyvHwCd1Nadk%2F-L_fYiKObGeu0gWdK_5A%2F-L_fkeKDAVIgUfXUvwlw%2Fimage.png?alt=media\&token=df0884a7-bed6-49c5-a8b6-5f791b48fe75) 美股綠長紅跌上開下收 ![](https://1902678905-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LVJQfuBXyvHwCd1Nadk%2F-L_fYiKObGeu0gWdK_5A%2F-L_fnStx0GYSyXKusWbe%2Fimage.png?alt=media\&token=5a5065de-2bcf-41d8-876f-1e6b1a1eca6d) ![](https://1902678905-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LVJQfuBXyvHwCd1Nadk%2F-L_fYiKObGeu0gWdK_5A%2F-L_frD1oiqPvodTksE--%2Fimage.png?alt=media\&token=552bfb04-4c5a-4f03-8a9a-883f7255177e) 黃金交叉 策略 moving avange 移動均線 幾日都沒差 每間公司都不太一樣 每個賭桌你隨時都可以進場但你哪時能獲利?1.時機2. 遊戲規則 賭場的優勢是+11% 55.5% : 44.5% no statgge沒有策略 有策略 50.5%:49.5% 記排 : 打敗莊家 書名 46.5%:53.9% 每年20% #### 複利 8% 兩套策略長期下來能賺錢 jim simmons 6%就進場 ### 截圖 ![](https://1902678905-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LVJQfuBXyvHwCd1Nadk%2F-L_g4JPtfJqt5vpjHgRD%2F-L_g5El27wvFlePWqtMo%2F8595.jpg?alt=media\&token=f0055b9e-ebdc-4b8f-a933-dd8d26943657) ![](https://1902678905-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LVJQfuBXyvHwCd1Nadk%2F-L_g4JPtfJqt5vpjHgRD%2F-L_g5El4Wztk5yxGTHEY%2F8596.jpg?alt=media\&token=7d4a597d-ff50-44b5-beab-58fefd102abc) ![](https://1902678905-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LVJQfuBXyvHwCd1Nadk%2F-L_g4JPtfJqt5vpjHgRD%2F-L_g5El5tgVGOELyaRrw%2F8597.jpg?alt=media\&token=36e63505-f836-4985-a750-5a648df39233) ![](https://1902678905-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LVJQfuBXyvHwCd1Nadk%2F-L_g4JPtfJqt5vpjHgRD%2F-L_g5El6B9RagG7MXd6i%2F8598.jpg?alt=media\&token=795c563f-3551-4046-b49c-2dd5836c7fed) ![](https://1902678905-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LVJQfuBXyvHwCd1Nadk%2F-L_g4JPtfJqt5vpjHgRD%2F-L_g5El82zW65EGgTUdR%2F8599.jpg?alt=media\&token=5dc1595d-f9ac-466a-99aa-c54770d0e328) ![](https://1902678905-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LVJQfuBXyvHwCd1Nadk%2F-L_g4JPtfJqt5vpjHgRD%2F-L_g5El9DwI3aan8Dqm-%2F8600.jpg?alt=media\&token=aa68a0d8-661e-4c53-9aa1-ec48fa170bef) ![](https://1902678905-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LVJQfuBXyvHwCd1Nadk%2F-L_g4JPtfJqt5vpjHgRD%2F-L_g5ElAZoHOmp5MYbDP%2F8601.jpg?alt=media\&token=7369c5b5-ee2a-4202-9d0f-b8aa2a6263ea) ![](https://1902678905-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LVJQfuBXyvHwCd1Nadk%2F-L_g4JPtfJqt5vpjHgRD%2F-L_g5ElBCTdhb2BxGlH0%2F8604.jpg?alt=media\&token=c55c79cb-e048-4928-9c83-a796669f1309) 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