\ 電子書領取 / 轉職大全：【轉職數據分析，失敗經驗 + 轉職完整規劃 2.0】 https://landing.mailerlite.com/webforms/landing/i3f4h5 \ 數據分析完整教學文 + 更多學習資源推薦 / 持續更新中！需要可以定期 follow～ https://couplehonest.com/data-analysis-guide/ —-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—- AI 為很多技術工作者帶來很多痛苦 (取代的隱患) 除了大家最熟悉 帶來最多衝擊的翻譯、文字工作者、影像工作者以外 軟體工程師、數據分析師也無法倖免 不過 我覺得製造恐慌並沒有太大用處 既然大家的工作都在受影響中 何不從根本分析一下 數據工作怎麼「不被取代」？ 有價值的地方是哪裡？ 影片後半段也會分享 不同專業的人 怎麼使用 AI 學習數據分析的技巧？ 以及為什麼「跨領域結合數據」變得越來越重要？ 數據是解決問題的起點 我相信 AI 能夠讓數據分析被更多圈子的人應用！！ —-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—- Chapters: 0:00 為什麼數據工作不可能千年不變？ 1:12 哪些數據工作最容易被取代？ 2:48 AI 工具 + 數據分析，進展到什麼程度了？ 5:54 Bonus 教學：不同專業，怎麼使用 AI 學習數據分析？ 9:49 AI 時代，數據分析要學什麼才有意義？ 12:04 為什麼數據結合跨領域越來越重要？ 13:17 總結：AI 時代，數據分析工作何去何從？ —-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—- Music: artist Sources: pexels cover: canva