感恩節感謝 & 一些學習課程推薦
今天是美國的感恩節, 首先要謝謝各位讀者你們的支持,一開始的分享主要是我的轉職及找工作經驗, 後來逐漸擴展到我的矽谷的所見所聞、矽谷人物專訪、以及我的學習成長的筆記。 從 2012 年開始寫部落格, 2017 年開始分享 Facebook page, 也是累積了許多經驗, 文筆說不上變的很好, 但至少越來越熟練把一個靈感大目標從我的思緒整理、輸出成一篇文章分享出來, 這個過程也認識了許多有趣及厲害的人, 訪問了一些我覺得很酷很強的人,召集了許多熱心的朋友一起做了 “歹晚郎內推互助網絡” 幫助更多人在艱難的時期找工作,我個人也覺得在這個過程中有所提升。 如果你有考慮寫作分享, 或是任何創作, 希望我之前的文章“為什麼我建議你開始寫文章、或是任何形式的內容創作” 也能讓你一起加入開始練習寫作/創作/輸出的行列。
我不時會收到讀者詢問如何到美國科技公司工作,或是如何轉職成軟體工程師、如何學習程式等等的問題。 到美國工作問題我之前的文章: “如何到美國科技公司工作?” 已經把非美國人可以到美國工作的模式列出, 轉職軟體工程師及學習程式很多時候是一起的問題, 很多讀者有興趣轉職,但完全不知道軟體工程師在做什麼, 以及應該如何上手學習。 我給過不少次建議, 今天決定用這個機會公開的分享之前回答讀者的方式。
如果完全沒有學習過程式, 可以先玩玩這個 MIT Media Lab 研發的 Scratch , Scratch 可以讓你用拖拉的方式把一些程式的邏輯組合起來, 在還不熟悉電腦運作的時候, 可以很直觀的在遊戲中累積你對程式的理解。
如果玩一下 Scratch 後還有興趣, 我推薦可以上哈佛大學的 CS50 (Computer Science 50: Introduction to Computer Science) (https://bit.ly/3fDcBFG)。 這門課是近年來哈佛大學熱門課程排行榜上的常勝軍,教授 David Malan 是個很好的老師, CS50 把電腦科學的基礎用許多生動及詳細的方式傳授出來,上完這門課後對許多電腦科學領域會有好的基本認識,對課程中所用到的不同程式語言也會有個基本的了解。
當然 CS50 畢竟是大學的課程, 有一週一週制式的格式, 作業也是大學的方式, 我近年來蠻喜歡 Udemy 上的課程, 因為每個領域都有很棒的老師, 課程也更彈性及多元, 作業及測驗也比較靈活。 如果你還沒有學習任何程式的經驗, 可以嘗試從學習 Python 或 Javascript 入門, 因為這 2 們語言的特性, 對初學者上手比較容易。 此外 Javascript 是網頁主要使用的程式語言, 而 Python 在資料處理及機器學習都是首選語言, 所以這 2 個語言學習之後未來都有許多應用及職缺的可能。
如果你有興趣學 Python ,可以先學習這個有 115 萬學生上過的課程: 2020 Complete Python Bootcamp From Zero to Hero in Python (https://bit.ly/2KJDfS6), 了解 Python 語言的基礎及跟著課程建立自己的 app 及遊戲。
Javascript 的話可以看這個有 37 萬學生參與的課程: The Complete JavaScript Course 2020: From Zero to Expert! (https://bit.ly/3fFPcU8) 學習 Javascript 基礎及嘗試建立網頁 app。
如果對資料科學有興趣的, 可以和 34 萬人一起學習 The Data Science Course 2020: Complete Data Science Bootcamp (https://bit.ly/3fD315M), 了解資料科學中數學、統計、 機器學習及各種有關的知識, 因為也會用到 Python,所以也可以增加自己 Python 語言的技能。
如果你對分析資料有興趣, 這個有 32 萬名學生上過的資料課程 The Complete SQL Bootcamp 2020: Go from Zero to Hero (https://bit.ly/33nXQlj), 可以學習如何用 SQL 來查找資料庫, 並分析資料。
因為機器學習的火紅, 近年機器學習的課程也是無敵多, Machine Learning A-Z: Hands-On Python & R In Data Science (https://bit.ly/3fGB6lj) 累積有 72 萬學生學習及好評, 可以讓你了解機器學習在做什麼。
而我親愛的老婆也分享過她喜歡的課程, 以下都是她上過且去蕪存菁強力推薦的課程 (也可以參考她的推薦文章), 她靠著許多線上課程, 沒有再讀一個大學、研究所學位或是參加 bootcamp , 也成功轉職為軟體工程師, 這些課程我也有上過一些, 覺得這個老師 Andrei Neagoie 的教法也是蠻不錯的, 他的課程都很注重實作, 講解也很清楚, :
The Complete Web Developer in 2020: Zero to Mastery (https://bit.ly/3fDcwSq)
Master the Coding Interview: Data Structures + Algorithms (https://bit.ly/3fD7q8V)
The Complete Junior to Senior Web Developer Roadmap (2020) (https://bit.ly/39jeK8s)
Complete Python Developer in 2020: Zero to Mastery (https://bit.ly/37ARPS4) (這篇是她上這門課的詳細心得)
Complete Machine Learning and Data Science: Zero to Mastery (https://bit.ly/2WDBk57) (機器學習及資料科學)
許多 Udemy 的課程都是有 30 天 Money back guarantee , 代表如果你上一下子,覺得老師教的不好, 內容不喜歡, 都是可以要求退費的。 Black Friday 如果你還沒決定要買什麼, 買課程充實自我會是個不錯的決定!歐, 對了, 如果你剛好在美國,要買 Udemy 課程, 可以搭配使用 cash back 網站, 像 Rakuten 最近 Udemy 有 10% 的 cash back, 如果你還沒有用過, 可以使用我的推薦連結註冊, 還可以得到 $40 的註冊獎勵呢 (http://bit.ly/2SeLuXL)!有一些 American Express 信用卡還有 Udemy 買 $20 退 $5 的 offer , 也記得下訂前查看一下!
以上許多課程, 就算不是軟體工程師的初學者也可以得到許多新科技及方法, 我在 Udemy 買了許多課程, 也時常利用時間學習我感興趣的領域。 最後再次感謝大家一直以來的支持, 祝福大家都有個充實、健康、平安的感恩節, 2020 年最後自我學習提升, 為未來做更好的準備!
部落格原文及相關連結:
https://brianhsublog.blogspot.com/2020/11/ThanksgivingAndCourseList.html
同時也有34部Youtube影片,追蹤數超過60萬的網紅飲食男女,也在其Youtube影片中提到,|煮食YouTuber|「疫市廚神」YouTube發圍 馬田估計月入19萬 煤氣工程師業餘教煮賺3萬:好坎坷 煮食頻道有錢途,全球YouTube最多人收看的煮食頻道為「Tasty」, 2016年創立,已累積1,950萬訂閱人數。而香港的煮食YouTuber,「點CookGuide」的馬田人氣高企,訂...
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想趁著暑假來搞懂什麼是AI人工智慧嗎?臺大人工智慧中心將於8月2日至20日舉辦為期三週的短期課程,歡迎報名參加MLSS 2021 TAIPEI (Machine Learning Summer School) 全線上課程。
MLSS(http://mlss.cc)為一國際機器學習暑期課程組織,始於2002年,主要目的為推廣統計機器學習和推論的最新技術及方法,活動邀請的講師為國際各相關領域的專家教授,提供的主題涵蓋基礎知識,到最新機器學習的實踐。
詳見:
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統計機器學習 在 台灣人工智慧學校 Facebook 八卦
台中分校快開學囉!需要準備什麼呢?真人開箱給你看
下週開學的第五期學員們,對於未知的 AI 課程是否緊張呢?只需要準備好一顆學習的心,未來十六週課程十分扎實與豐富,統計、機器學習、深度學習、電腦視覺、文字探勘等內容,將會是你對於人工智慧完整認識的學習歷程!
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統計機器學習 在 飲食男女 Youtube 的評價
|煮食YouTuber|「疫市廚神」YouTube發圍 馬田估計月入19萬 煤氣工程師業餘教煮賺3萬:好坎坷
煮食頻道有錢途,全球YouTube最多人收看的煮食頻道為「Tasty」, 2016年創立,已累積1,950萬訂閱人數。而香港的煮食YouTuber,「點CookGuide」的馬田人氣高企,訂閱人數暫時已超過90萬,他有幾條簡易甜品食譜的影片,超過100萬瀏覽人次。依專統計網紅收入的網站的資料,估計馬田的頻道單月YouTube廣告收入可以高達19萬,未計其他與品牌合作的贊助費用,可說撈到風生水起。對於實際收入,馬田未有正面回應,不過他指要營運頻道並非易事,又要聘請多名工作人員幫手,重點是要有實力,「觀眾看影片是希望成功學習煮到食物,如果拍攝者本身沒有一定實力令人成功煮得好的話,會被嫌棄。」除此以外,他指運氣亦很重要。「如果你很帥,一出來大家已經很喜歡你,那你就不用做任何事。如果不是,那你要做某些內容就會較辛苦,因為起碼要有結實的內容才會有人看。」
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每個人都想要找到更穩定、更有保障的工作,不過我要提醒的是,要是你沒看今天的節目,到頭來,你可能只剩下一場空。
在收看影片之前,不管你是在Youtube還是Podcast收看或收聽,記得訂閱我們的頻道,你的具體支持,是我們製作節目的最大動力~
最近在網路上,有某些關鍵字持續的飆升,像是「企業紓困」、「疫情紓困」都引起上萬人次的搜尋。
而這些關鍵字的背後,也代表著在疫情平息之前,無薪假、失業這些問題不會改善,人們也很難恢復安全、穩定的生活;因此人們會傾向去尋找更有保障的工作,這也讓坊間的公職考試補習班,又熱門起來了!
公職補習班迷思
當然喔,追求安全、穩定本來就是人性,只是當我發現這些公職補習班,還用一些有一點不合時宜的標語,對求職者做宣傳,像是什麼呢?「參加銀行特考,就能擁有讓人羨慕的福利跟待遇」。
甚至是「書記官地位崇高,形象良好,進可攻擊他人之不正,退可保守自己親朋之安全。」這其實是一類的訴求喔,有一點誤導大眾的認知跟行為,我一定要來逆風發言一下。
那為什麼我會這樣說呢?台灣喔的「人工智慧」教父~李開復先生,在他的著作《AI新世界》裡面提到。
他認為人工智慧註定會顛覆世界,並且會帶來前所未有的經濟失衡,而眼下最直接的,就是在未來的五到十年之內,對於全球就業市場帶來的衝擊,很多一般人認定的金飯碗,很可能都會被AI取代。
白領失業潮來了!
李開復在他的書裡面,更進一步的指出,近年來,世界各國因為「無人銀行」的興起,各種AI的工具,已經可以承擔90%以上的金融業務。
再加上喔現代年輕人,普遍使用行動支付、網路銀行的比例越來越多;實際到銀行臨櫃的人越來越少,而第一線的金融人員的工作就此消失,已經是顯而易見的結局!
國外甚至於已經出現申請貸款,把資料送出到核可,不到幾個小時就能夠完成。
這裡的關鍵,就在於AI機器人已經掌握申請人的大量數據,可以在很短的時間裡面做完風險評估,而這些都是人類很難做到的事情。
再來,法院書記官的工作,就是掌管司法紀錄、編案、文牘、統計這些事務;講白話文就是「法院資料的輸入與管理」。
但你知道嗎?現在的科技,已經可以讓機器聽懂人類說話,同時呢在螢幕上轉換成精準的文字,準確率高達九成以上。
你想想看喔,假如準確率繼續提高,費用也越來越平價,法院或者是政府是不是有很大的可能性,會直接採購這樣的設備來取代書記官呢?
一來呢,大幅降低薪資的費用,二來呢,降低人員管理的問題;畢竟人類加班會抱怨,但機器不會有這個問題。
聽到這裡喔,你也許會好奇,以前聽說的AI、人工智能會取代的工作,那應該都是像工廠的工人,或者是體力活動的藍領階層才對啊!
那怎麼現在這些靠「腦袋」的工作,像是銀行行員、書記官,這些白領職業,也會被AI取代呢?
這是因為啊,現代的AI本質,其實是一種「深度學習」!那什麼是「深度學習」呢?
李開復先生在他的書裡面提到,深度學習是一種模仿生物智能的「神經網絡式」的學習方法。
簡單來說喔,過去的電腦只能執行單一程式;比如說,你希望機器人幫你到早餐店買三明治;那麼一旦輸入你家到早餐店的路線,機器人就會執行到底。
如果在路上遇到車它不會閃,遇到人也會直接輾過去,一直到抵達早餐店它才會停止,那是一種沒有思考、沒有應變能力的一個反應模式。
而神經網絡式的學習,則是透過數據資料,幫機器人建立起路況,可能會遇到的障礙物這些相關的應變資訊跟程式。
讓機器人可以在遇到阻礙的時候,先停下來,重新偵測、評估環境的狀況,再計算出成功率最高的路線,轉個彎重新出發,這已經是很接近人類能夠做到的靈活思考。
也就是說啊,在固定的場景底下,只要能透過數據,找到人類固定的「行為模式」,再請工程師把行為模式寫成「運算的程式」。
最後依據收集到的海量大數據,讓AI系統去做深度的學習,AI就能夠擁有思考能力,取代很多白領的工作。
容易被AI幹掉的二特點
從上面的例子,我們可以進一步的知道,符合以下二個特點的工作,很有可能會跟恐龍一樣,在地球上消失喔。
這二個特點又是什麼呢?第一個、那些資料、流程可以編碼的工作;第二個、人際互動頻率很低的工作。
打個比方來說,就像是現代的醫檢師、放射科的醫師,或者是銀行行員,他們都是在固定場景底下,專門分析數據跟資料,再不然就是工作流程有明確的SOP。
工作內容固定,而且有一套嚴格的作業流程和評判標準,不會有太多參數的變化,就很容易被編碼,而變成一條程式。
在未來呢,凡是可編碼的流程,再讓機器人通過大量數據的深度學習,就能夠快速的優化,任何動作都會比人類更快、更精準,而且可以一直進步,還不會喊累!
我們與AI的距離
要是你聽到這裡還半信半疑,感受不到AI對於職場的全面破壞,那麼我再提供一個更貼近你我的事實~
台灣的知名品牌~華碩電腦,在他們關渡總部的13樓,已經有一個130人的AI團隊,成軍了16個月。
而負責領軍的華碩全球副總裁~黃泰一先生,他就表示喔,華碩的AI團隊,已經鎖定醫療、交通、零售這三大產業的數據池,累積使用者的數據資料、網路足跡等等的一切。
透過這些進一步的為零售店家、醫院、輪胎業者,建立起節省人力、降低風險,而且能夠精準行銷的演算法系統。
幫助華碩在他們的未來,能夠透過大量的數據,以及資料跟資料之間的相互運用,所產生的商業價值來賺錢!
儘管現階段呢,華碩只針對醫療、交通、零售這三大產業在搜集數據,不過可以想見的是喔,只要精準的演算法系統建立;商店它是不需要店員,醫院它可能也不太需要醫檢師,輪胎製造廠不需要工人。
而未來這三大產業所需要的「人力」,將以跳崖式的速度往下滑。這也間接證實了李開復先生,在《AI新世界》這一本書裡面所預告的。
他說:「在未來的5~10年之內,現有的50%工作,將會由AI取代」!
所以拉回來看,只要你有稍微留意時事,你一定知道現代的公務人員、銀行行員,就算寒窗苦讀多年考了進去,福利和工作的輕鬆度,也都大不如前了,更別說他們的未來和發展。
也就是說喔,要是你忽略真實職場上正在發生的變化,那麼很有可能等到你花錢、花時間努力考上公股銀行的行員啊、書記官啊...等等的,卻只能做個幾年,就被裁撤了!
這樣的投資報酬率,你覺得划算嗎?算一下喔!會不會你以為自己考到一個安全可靠的資格,但是真正得到的,卻是更高的失業風險!
你想因為「眼前」短暫的穩定,而把自己放到更大的危險裡嗎?如果你不想,你可以選擇現在就打開眼睛,開始為自己的未來做準備~
假如你很想要為自己打造不敗的未來,讓自己的求職、轉職之路,擁有更務實的安全跟穩定,我會很鼓勵你參與我們啟點線上學苑~【過好人生學】這一門課的學習。
人工智慧的時代已經來臨了,但我們卻還用舊時代的工人智慧的腦袋,在面對自己的人生,你曾想過這是為什麼嗎?
其實答案很簡單,那就是「終極選項」和「路徑依賴」這兩大迷思,困擾了很多人。
在【過好人生學】的課程裡,我就會陪伴你去看見「終極選項」這樣的觀念,它的危險之處。
它在於喔,人類的大腦一旦認定當我們「找到了最好的答案」,或者是「最好的鐵飯碗」之後,我們就不再動腦筋思考了,所以會看不見鐵飯碗早就成了破飯碗,千萬別碰!
而「路徑依賴」呢?它是指喔,人會習慣用過去的經驗,想現在的事,然後去預測未來。
比如說吧,你念醫學院,所以就只能當醫生;再比如說,你過去在某個行業,所以你在轉職的時候,就只能做相關的行業。
而弔詭的是,如果過去的經驗能夠適用於現在,還能夠幫你預測未來的話,那每個人都是半仙了啊,也不會有失業的問題、找不到工作的狀況了,不是嗎?
所以呢,無論你是白領,還是藍領的朋友,我想要跟大家說的是喔,未來AI的潮流肯定是沒有辦法阻擋的,無論你想不想面對,它遲早都會來!
不過我也很肯定的告訴你,在我們失去「舊工作」的同時,這個世界還會增加許多的「新工作」。
只要你願意改變,跟上腳步,某些你覺得沒有什麼的工作,其實都潛藏著非常大的人力缺口,值得你好好的關注。
而幫助你換個腦袋,轉換成智能思考的第一步,就是歡迎你加入我們的線上課程【過好人生學】。
【過好人生學】從即日起,到6/12晚上十二點止,我們將推出季節限定的1413的優惠價~
我一直相信喔,未來仍然是充滿希望的,在【過好人生學】裡面,我會用最淺顯易懂的話,點破你對於生涯的迷思,幫助你移除20世紀的思考遺毒,發展出最適合21世紀的生存策略。
我還會幫助你繞過三個心智的陷阱,陪伴你一步一步的去建立起,新時代必備的四大能力,你將看見自己的更多可能性,並且懂得轉換自身的專業,幫自己規劃1413、一世一生的生涯藍圖,過上一個更好的人生。
歡迎你加入學習,也希望今天的分享能夠帶給你一些幫助,我是凱宇。
如果你喜歡我製作的內容,請記得訂閱我們的頻道,YouTube收看的朋友,除了訂閱之外,記得把訂閱旁邊的小鈴鐺打開。
而Podcast收聽的朋友,除了訂閱之外喔,也請給我們5顆星的評價,並且把它分享給你身旁的朋友,我們需要你用最具體的行動來支持我們。
然而如果你對於啟點文化的商品或課程有興趣的話,如同今天提到的【過好人生學】,我們季節限定的1413優惠,陪伴你一世一生。
歡迎你的加入,更期待你在學習之後的發現;那麼今天就跟你聊到這邊了,謝謝你的收看,我們再會。
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統計機器學習 在 熊仔 Youtube 的評價
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錄音/監製 熊仔
剪接 617
後製/outro beat Allen Flex
熊:
從猩猩進化成人類
人類進化成新新人類
進化成12種性情
只能用星星分類
神被擬人化 明星被神化
造神又毀神正進行著輪迴
人算不如演算法機器或人為
你選擇清醒 或 繼續沈睡
到處都是暗示 到處都是算式
到處都是關鍵字
到處是商機 所到處都被算計
結帳買個乾電池
到處都是三角形
到處躲不過全知眼之直視
到處都是JAY Z throw your diamonds in the sky
現在四點四十四
Shout out 阿法Frankie woo
歡迎來上三七步
還是不信占星術
不是我的專精 不隨便沾邊
不隨便亂起舞
再跟我說統計學
子不學你媽斷機杼
617:
神創造了天地 保持夯保別開先例
4000年前摩西寫在石頭上 fuck亞當
有夠娘 法老王 他打槍 降下十災
下個時代 會再來 真的主是耶穌彌賽亞
這不是秘密 不是命令不是泥濘
這種命運 都是命定 像盤古開天闢地
我就是不信星座別跟我鬧BB鴨
別跟我說是統計學 不動腦操你媽
我有黃金比例機器學習你被淘汰不剩下 滅絕拉
Background beat
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統計機器學習 在 機器學習及演算法-第三課統計分析實作2(單變項 ... - YouTube 的八卦
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