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AI未來已來
戰火在窗前
職場與生活中,我們常為了「爭個對錯」或「討一口氣」而與他人死磕到底,就像獨木橋上寸步不讓的兩隻山羊,最終落得兩敗俱傷。科技公司高管因長期衝突積怨而釀成的喋血悲劇更警示我們:當內心的憤怒與委屈沒有被看見,人極易在失控的情緒中葬送一切。
許多非理工背景的文組生看見科技業分紅榮景時,常自嘲與高薪絕緣,但這其實是資訊落差造成的「認知世襲」。事實上,根據 Glassdoor 等最新數據顯示,科技巨頭有高達 43% 的職缺屬於「非技術職」,從專案管理、供應鏈、數據分析到跨國人才培訓,都需要大量的非理工人才。
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Spotify所採用的小隊化組織與傳統階級分明的公司不同,更凸顯其重視意見回饋和輔導指導的企業文化。
應用資料數據為我們找出市場上最佳的交易對象,促使交易更有效率,也讓市場少一些欺瞞。
資料數據在此非常重要,這些科技不僅提升我們根據資料數據而做出選擇的能力。科技結合資料數據,就會成為經濟革命的基礎。
大數據意謂有很多數據點,但是富數據意謂的不只是很多數據點,而是包含一個產品的不同面向。
富數據是指涵蓋眾多面向的大數據。以鞋子為例,如果得到的只是各種鞋子的顏色的巨量資料,這是大數據;但如果得到的是各種鞋子的顏色、尺寸、材質、鞋底厚度等等多特徵的巨量資料,就是富數據
想獲得一個智識基礎,以了解及預測第二次機器時代的破壞力,你必須了解兩種不尋常的經濟特性:其一,由位元、而非原子構成的資訊產品的經濟特性;其二,網路的經濟特性。
彭啟明博士善用所學大氣專業,將氣象預報以商業模式經營,創立天氣風險公司。過去對氣象預報較關切的對象或許是農夫和漁民,然而在各種產業蓬勃發展下,各行各業逐漸以氣象預報訊息預先為後續商品行銷、活動展開、行程規劃、生產製造等訂定因應策略。
Uber爭議不斷,前陣子卡蘭尼克才在各方壓力下,辭去執行長職位。儘管相關新聞刷爆網路,但矽谷創投業者對Uber前景卻依然充滿想像,因為這家公司已把最重要的數據分析基本功練好了。
《指尖下的大數據》作者3W1H 思維,並分享新興應用程式,勾勒出未來智能生活的藍圖。
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