架構資料與機器學習平台｜雲端啟動分析與AI驅動的創新 (1版)

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【簡介】 　　＊全面掌握雲端資料與AI平台設計關鍵 　　＊實戰導向，靈活運用AWS、Azure、Google Cloud、Snowflake、Databricks 　　＊從基礎到進階，打造符合企業需求的現代化資料平台 　　＊強化資料治理，加速AI/ML創新，驅動決策智慧 　　無論你是資料架構師、工程師，或是希望運用AI強化決策的企業領導者，本書都將成為你打造未來資料與機器學習平台的最佳指南！ 　　在資料驅動的時代，企業該如何善用資料創造價值？ 　　本書由三位資深工程師聯手打造，為雲端架構師與資料專業人士提供了一套清晰完整的解決方案。從雲端資料平台的設計到AI與機器學習的整合，帶您走過資料現代化的每一步。無論是整合分散的資料、實現即時決策，還是利用AI解鎖創新潛力，本書都提供了實用的架構與工具，幫助你在雲端時代保持優勢。 　　「本書完整介紹，如何依據企業組織的策略方向，設計與建置現代雲端資料與ML平台的概念、模式與元件。真希望我能在多年前就能讀到這本書。」 —Robert Sahlin，Mathem資料平台主管 　　所有的雲端架構師都必須知道如何建置資料平台，以賦與企業能夠快速高效地做出資料驅動的決策，並在整個企業範圍內提供智能化服務。本書將展示如何使用AWS、Azure、Google Cloud以及Snowflake與Databricks這類多重雲端工具，設計、建置與現代化雲端原生資料與機器學習平台。 　　作者Marco Tranquillin、Valliappa Lakshmanan與Firat Tekiner使用真實世界企業架構來說明，內容涵蓋從雲端匯入到啟動整個資料生命週期。你將學到如何轉換、保全與現代化資料倉儲與資料湖這些熟悉的解決方案，也將能充份利用最新的AI/ML模式取得精準且快速的洞見，提升競爭優勢。 　　你將學會： 　　＊設計現代化且安全的雲端原生或混合資料分析與機器學習平台 　　＊透過將企業資料整合到治理良好、可擴充的與彈性的資料平台，加速資料導向的創新。 　　＊民主化存取企業資料，治理業務團隊提取洞見方式與建置AI/ML的能力。 　　＊讓您的企業利用串流管道即時決策 　　＊建置MLOps平台，移往預測性與指示性分析   【目錄】 第一章 資料平台現代化：簡介 第二章 資料創新的策略性作法 第三章 設計資料團隊 第四章 遷移框架 第五章 架構資料湖 第六章 企業資料倉儲的創新 第七章 湖倉融合 第八章 串流架構 第九章 混合與邊緣擴展資料平台 第十章 AI應用架構 第十一章 架構ML平台 第十二章 資料平台現代化：模型案例

數位英文履歷寫作指南：連結社群創新自我行銷力（求職文件模板＋自傳範本雲端下載） (1版)

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數位履歷躍升新時代求職利器 你應具備以下新觀念 --熟悉履歷特有語言 --連結社群拓展人脈 --自我行銷無遠弗屆 【本書特色】 ★外商企業　★全球人脈　★跨國團隊 提高職場能見度一舉囊括理想職缺 企業人資在篩選面試前，對應徵者的第一印象取決於履歷內容是否吸引目光脫穎而出！ 因此想在國際商務領域找到一份好工作，最重要的語言技能就是具備說服人心的英文寫作。 而在現今 e 化時代，數位英文履歷便是求職者在獲得面試前自我行銷的最大亮點。 要搶先一步勝出，求職者需要知道如何： ☑編寫客製化履歷（Resume）、職缺詢問信（Inquiry Letter）和求職信（Cover Letter） ☑建立有說服力的 LinkedIn 個人檔案 ☑擬出自我介紹影片的腳本讓數位履歷更精彩 ☑在 LinkedIn 上發布交友邀請和評論來拓展人脈（networking） ☑請求寫推薦信以及透過 Email 與招募人員聯繫 本書作者任職於 TAITRA 外貿協會培訓中心、LTTC 財團法人語言訓練測驗中心（國立臺灣大學）及 EQLS 顧問公司，在協助挖掘潛能、打造自我行銷力等方面具有豐富的成功經驗。本書收錄大量統計實證、範本與寫作例子來輔助說明，簡明易懂，除了有助於優化現有履歷之外，也能幫助社會新鮮人從無到有完成一份發揮最大競爭力的數位英文履歷。 三大面向強化求職履歷 一、求職寫作 Step by step 指南 ▲ 基本大原則：“KISSES” 法則 KISSES＝Keep It Simple, Specific, Engaging, and Scannable ↑↑簡單明瞭、具體、引人入勝以及可供求職者追蹤機器掃描辨識 ▲ 履歷實用字彙 ・用動詞描述成就 描述過往的成功事蹟，應使用動作動詞（action verb），才能從字面上給人一股力道， 而由於「經歷」發生在過去時間，因此須使用過去時態（v-ed）。 例如： [溝通技能] negotiated 協商 clarified 闡明 encouraged 鼓勵 persuaded 說服 presented 發表 [效率技能] eliminated 消除 downsized 縮小 leveraged 槓桿化 optimized 最佳化 prioritized 優先化 ・用名詞描述軟硬技能 適應力 adaptability 能夠應對不斷變化的職場與職責 協作 collaboration 能夠與團隊中和跨部門的其他人一起工作 會計／簿記 accounting/bookkeeping 數據分析 data analysis 外語能力 foreign language ability 影片／照片編輯 video/photo editing 網站設計 website design 寫作和編輯 writing and editing ・用形容詞描述人格特質 假如你是應屆畢業生、還沒有什麼成功經驗， 那麼你也可以強調自己擁有哪些會讓人想延攬至團隊共事的正面人格特質。 例如： approachable 平易近人的 autonomous 自主的 enthusiastic 有熱忱的 devoted 專心致力的 diligent 勤奮的 ▲ 量化成就：“CAR” 敘述法 所謂 “CAR” 敘述法是指 Challenge–Action–Result 的寫作技巧，尤其適合用來描述個人的成功事蹟。 首先寫出曾面臨什麼挑戰，採取了什麼行動去迎擊，最後獲得什麼樣的正面結果，其中記得要帶入數據和實例， 如此便能完成一段強而有力又清楚展現自己有何能耐的論述。 例如： •Executed 2 major projects that were completed on schedule and under budget by 6% 曾執行 2 個大案子並使其按時且低於預算 6% 完成 二、個人化的履歷健診 每個人的學經歷、人格特質不同，有意爭取的產業、性質也不同，履歷當然不能千篇一律。 透過常見的履歷寫作例子，用對照的方式帶領讀者「趨吉避凶」， 巧妙略過自身較不突出的項目，同時最大化呈現自身優點。 沒經驗有沒經驗的寫法，身經百戰的寫法也不能馬虎，針對應徵職位，將徵才廣告的關鍵字寫入履歷， 除了讓搜尋系統更快找到你之外，也讓招募人員看見你的用心與誠意，直接脫穎而出！ ▲ 展現積極態度和禮貌的 follow-up email 不可少 根據求職網站 CareerBuilder.com 的調查，招募人員剔除履歷的一些重要原因當中，面試後沒有感謝信占了 57%，面試後未再主動聯繫應徵公司則占了 37%，follow-up（跟進）email 的重要性由此可見一斑。 三、LinkedIn 上強大的人脈效應 找工作時，尤其是跨國企業的職缺，求職者須創建一個 LinkedIn 帳戶，主要理由有以下三點： 1. LinkedIn 是大多數中型與大型國際公司招聘員工時所使用的社群平台。 2. LinkedIn 個人檔案可涵蓋比履歷更多的有用資訊。 3. LinkedIn 是 Google 造訪以建立搜尋排名的唯一社群媒體平台， 完整且經優化的檔案和頻繁的發文與留言，可使你在 Google 搜尋引擎上容易被找到。 一個好的標題將說服瀏覽者繼續往下閱讀你的個人簡介（About）。 將標題加以優化，能讓 LinkedIn 演算法注意到你，你的名字在 Google 中的排名將會更高， 出現在更多搜尋中並獲得更多瀏覽量。這也意味著你會獲得更多的工作機會。 例如： Seeking a job in Sales | Excellent team player with superior interpersonal and communication skills | Led university debate team to 2 national championships ▲ 附上自我介紹影片，個人能見度再攀升！ 求職者應認真考慮錄製自我介紹影片有四個原因： 1. 許多公司動輒收到數百份應徵文件，因此要求提供自介影片以篩減大量求職者之趨勢變得愈來愈普遍。 2. 有一個好的自介影片能夠讓你與其他未準備的求職者區隔開來。 3. 影片可以讓你有效地展現自我，讓招募人員清楚地看到你的表達技巧、個性甚至創造力。 4. 為自介影片所做的寫作和口語練習有助於擬出一份簡潔的自我介紹講稿，而這是求職面試中的基本任務。 ・自介影片腳本的三大要點：簡潔、口語化、分段 影片中別忘了放一些可展示你個人有趣或獨特之處的片段，也就是所謂的「鉤引點（hook）」。 關於錄製影片時的注意事項，本書中亦有詳細揭載。 ▲ 現實生活中的你與網路上的你都在為你謀職！ 藉由 LinkedIn 上的聯絡人，甚至是聯絡人的聯絡人， 而與夢寐以求的企業 HR 接上線，進而求職成功者比比皆是。 透過本書指引，你也可以在 LinkedIn 上成為「人脈富翁」！ ☑英文求職寫作實用模板（履歷、LinkedIn 交友邀請訊息、follow-up email、推薦信） ☑英文自傳模板＋範本 透過書籍隨附刮刮卡，上網 (bit.ly/3XchXNA) 啟用序號後即可下載使用。 更多即時更新訊息請造訪貝塔官網 https://www.betamedia.com.tw 作者序 根據調查，一間大型國際公司的每一個招募職位約有 250 名求職者爭相應徵，而平均只有 5 名求職者會被邀請參加面試，最後只有 1 名被錄用。（引自 Glassdoor，2015）這些企業職缺的競爭正是如此激烈。 　　歡迎來到銷售世界！ 　　你說什麼？你不想找銷售工作？ 　　沒關係。一旦你開始找工作─任何工作─你就是在賣東西。你能猜出你是在賣什麼嗎？ 　　沒錯──就是你自己！ 　　當你找工作時，你需要吸引招募人員的注意力（以好的理由！）並展現出你就是該公司所需要的人才。這意味著你需要確保該公司正在招募的（如徵才廣告中所述）與你所能夠提供的（呈現於履歷和 LinkedIn 個人檔案）之間存在良好的媒合。而此過程的第一階段成敗全憑寫作見真章。從公司的角度來看，「你是誰」100% 是由你的寫作定義：你所表達的內容以及如何表達。 　　如果你的目標是從事國際商務或研究工作，你需要能夠用英語能力證明你的可信度。如果你的英文寫作足夠有說服力，你就會得到面試的機會。 　　求職過程中首先需要的寫作類型就是履歷。根據最近一項求職網站 CareerBuilder.com 委託民調機構哈里斯民調（Harris Poll）所做的調查（2019），以下是招募人員剔除履歷的一些重要原因： 　　．沒有溫度的應徵信函（未使用招聘經理的名字）─84% 　　．面試後沒有感謝信─57% 　　．不是量身訂製的履歷（未客製化）─54% 　　．沒有求職信─45% 　　．面試後未再主動聯繫應徵公司─37% 　　本書的目標在於確保你的英文寫作是專業的且具說服力，足以讓你獲得面試機會，並幫助你避免因上述原因被淘汰。讀完這本書，你將了解如何用專業的、有說服力的英文寫出： 　　．履歷（Resumes） 　　．求職信（Cover Letters）和其他應徵工作的電子郵件（Emails） 　　．推薦信（Reference Letters） 　　並且由於約 87% 大型跨國公司的招募人員使用 LinkedIn 來搜尋或查看求職者的訊息（Jobvite，2016），因此本書還將協助你： 　　．建立 LinkedIn 個人檔案 　　．洞悉社群媒體研究和人脈拓展策略 　　簡而言之，你將擁有所有語言工具和數位寫作策略以最大化獲邀面試的機會，進而成為 250 名應徵者中的 4 到 6 名雀屏中選者之一。 　　這本書的性質是一本指南。在每一章節讀者都將與一位正將展開求職的女孩對話，過程中她的每一步都從經驗豐富的人資招募人員那裡獲得建議：從寫履歷到在 LinkedIn 的網絡上開啟個人檔案，再到面試前後編寫信件和 email。這些對話是特別為求職經驗尚不足者所編寫的，而如果你已經有這方面的經驗，亦可略過對話部分，專注在筆者為各位精心彙整的求職寫作技巧、例子與文法練習。希望本書內容對你發揮令人驚艷的功效。真誠地祝你好運，以及求職路上獲得許多青睞（KISSES）！ Nigel P. Daly

網路行銷與創新商務服務：雲端商務和物聯網個案集 (4版)

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<姆斯>網路行銷與創新商務服務：雲端商務和物聯網個案集(第四版) <碁峰> 4/E 陳瑞陽 9789864767564

Python量化研究實作：Deepnote雲端平台應用 (1版)

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【簡介】 ⊙理論與實作兼具，從基礎概念→分析步驟→報表解讀與製作，主題式手把手教學與說明。 ⊙應用雲端平台即時分析、評論與協作完成分析專案。 ⊙分析歷程透明化且支持重現分析與線上展示成果。 ⊙可整合大數據分析與次級資料應用。 ⊙內容包含效度與信度分析、描述統計、平均數差異與變異數分析、相關與迴歸、中介與調節效應、結構方程模式等，為研究者提供有力支持。 ⊙本書附範例資料檔，至五南官網https://www.wunan.com.tw/，搜尋書號1H3S即可找到下載處。 本書旨在引導讀者從概念到實作，整合常用統計方法，分為「基礎概念、分析步驟、報表解讀與製作」三大部分說明，並附有練習題加強實務能力。書中範例也提供數據與程式碼下載，幫助讀者快速上手，提升學習效率。 內容適用範圍廣泛，無論是學位論文、期刊論文，還是專題報告與數據分析，都能為研究者提供有力支持。對於初學者，書中簡要解釋專有名詞與統計分析策略，能幫助快速入門；對於進階使用者，Python的多元擴展性與視覺化圖示則為更深入的分析需求提供強大助力。 ※本書另有線上課程，可透過系統化地引導閱聽者從概念到實作，容易聚焦與跟著實作學習。（課程相關資訊，可至五南線上學院官網https://www.wunan.com.tw/tch_home查詢） 【目錄】 Chapter01　Python整合開發環境：Deepnote雲端平台介紹 一、前言 二、Deepnote分析平台介紹 三、Deepnote基本操作 四、探索性數據分析與數據清理簡介 Chapter02　量化研究的概念 一、量化研究流程 二、量化研究架構 三、變數測量的類型 四、統計分析方式基本概念 五、數據來源 Chapter03　量化研究問卷設計 一、量化研究問卷設計要考量什麼 二、數據編碼簿與編碼 三、研究問卷、編碼簿與編碼作業 Chapter04　問卷量表的效度與信度分析 一、概念 二、範例說明 三、探索性因素分析 四、驗證性因素分析 Chapter05　描述統計 一、概念 二、範例說明 三、變數描述統計的次數與百分比 四、變數描述統計的平均數、標準差、最小值、中位數與最大值 五、數學運算 六、數值轉換與重新編碼 Chapter06　平均數差異與變異數分析 一、概念 二、單一樣本t檢定 三、獨立樣本t檢定 四、相依樣本t檢定 五、單因子變異數分析 六、單因子重複量數變異數分析 七、二因子變異數分析：交互作用不顯著 八、二因子變異數分析：交互作用顯著 九、二因子變異數混合設計分析 Chapter07　相關與迴歸 一、概念 二、範例說明 三、Pearson 積差相關 四、多元迴歸分析 五、階層迴歸分析 Chapter08　中介與調節效應 一、概念 二、範例說明 三、簡單中介效應分析 四、簡單調節效應分析 五、PROCESS Macro中介效應分析 六、PROCESS macro中介調節效應分析 Chapter09　結構方程模式 一、概念 二、範例說明 三、結構方程模式 參考文獻