六大技術移民最熱門 Skillsets
1. Data Science – Python and R, Machine Learning, Artificial Intelligence Data Science 發展如火如荼，全世界都係數據時代，所以識做 Data Science 去邊一個國家都較為容易。Data Science 主要工作係數據分析，通過資料操作配合市場活動，從而創做商業價值。亦都正正因為主要係對住 Data
Python 學來有甚麼用途？
隨著大數據、人工智能的興起，越來越多人對數據科學有興趣，而且有意入行。學習一種編程語言當然是最基本的。 近幾年，編程語言越來越多，但每一種人工智能都來去如風，似乎沒有一種語言能叱咤風雲。SQL, R, Javascript, C# 等等其實一早在數據科學領域已經有一定的認受性，那麼為甚麼仍然有越來越多人選擇學習Python呢？ 其實主要是因為它的多功能性。Python有超過十萬的數據庫，令傳統的網頁開發至新穎的機器學習及AI變得更易上手。所以，Python已經成為了數據分析的首選語言，因為熟悉Python語法和規則的人，都會懂得運用多種工具來操作及可視化數據。例如: Panda, NumPy, Matplotlib 等等。 誰有學習Python的權利？ 當然是沒有人擁有學習Python的權利！ 學習Python的終極目標未必是因為要做數據科學家或軟件工程師的。數據推動的決策正在融入很多公司的文化，所以Python在很多非技術領域都被廣泛應用。而且，對很多專業人士，例如：市場推廣、業務拓展、項目主任、銀行家或創業者的思維及解決難題方面都很有幫助，可以訓練他們作出更快更準確的商業決定。
A Gateway to the world of Data Science
Every year, Glassdoor releases a report based on each job’s overall satisfaction in the US. Data Scientist warranted the second
Entry-level Data Scientist 香港邊間公司聘請最多?
上回分析到香港有邊 10 間公司聘請最多 Data Scientist (上一篇文章: 香港頭九間聘請最多 Data Scientist 嘅公司!)。而今次會同大家睇吓，喺香港邊幾間公司請最多 entry level Data Scientist。比大家知道邊啲公司請得最多入門職位，裝備好自己，訂立今年搵工嘅策略。 比返啲 Data Scientist 嘅基本資料大家先，Data Scientist 其實都有分好多唔同嘅範疇，而每個範疇所需要嘅
Data Scientist 香港頭九間聘請最多嘅公司!
科技發展一日千里，要講 2020 嘅搶手職位，就一定係 Data Scientist，數據科學家。 隨住 AI、IOT 越來越普及，更多嘅行業都向呢個方向走，甚至滲入各生活層面，例如你上網買嘢，格價、Marketing、落單、運送過程都同 Data Science 式式相關。一啲傳統少少嘅行業，都要擁抱呢個科技大趨勢，因而需求就不斷上升。如果你都希望搵新出路或學新技術，你唔搵 Data Science，科技嘅時代巨輪都一定會掩蓋至你嘅行業。 咁香港有邊幾間公司係擁有最多 Data Scientist 呢? 而發展空間究竟又可以有幾大呢? Venturenix 作為
How to Start a Data Science Career: R or Python?
Big data has started to play a larger role across sectors nowadays, making professionals with data analytical skills highly sought
The Top 10 Most Successful Careers changes into Data Science
The feeling of missing out can be a bad source of anxiety. As Ellen explains it, it means that everyone
數據科學應用二 (銀行業)：個性化營銷
市場營銷成功的關鍵是在於制定適合特定客戶的需求及偏好的定製化報價。數據分析使我們能夠創建個性化營銷，是適當時間而且在正確的設備上，為合適的人員提供合適的產品。數據挖掘廣泛應用於目標選擇，用來識別新產品的潛在客戶。 數據科學家會利用行為、人口統計及歷史購買數據，以建立一個模型，預測客戶對促銷或者優惠的反應概率。因此，銀行可以進行高效及個性化的宣傳，並且改善與客戶間的關係。
數據科學入門 Data Science
不小行業對大數據 / 數據科學的看重比例也陸續提升，如不小大型企業: HSBC (銀行業), PCCW (電訊業)及SWIRE (地產業)等等，相繼對於數據科學發展越趨重視。踏入2020數據科學的迅速發展新世界，同時亦吸引了不小的在職人士透過自學方式學習有關知識技巧。但是，數據科學 (Data Science) 所涉及的層面廣泛，如: Machine Learning, Traditional Research或Software Development，但究竟那一種才是自己所需的範疇？日後的出路又是如何？ 「入門 — 自學的局限」 往往這都是入門初學者經常性遇到的問題，因網上的資訊來源眾多，在選取自己所需的學習資源時，難以選取一個有效的學習方針。而另一方面，在學懂相關數據科學 (Data Science)