徵才機關:國立屏東科技大學
人員區分:其他人員
官職等:無
職系:無
名額:1
性別:不拘
工作地點:90-屏東縣
有效期間:110/09/16~110/09/30
資格條件:
國立屏東科技大學110學年度第1學期徵聘「研究人員」公告
(校務基金進用/資訊資管領域)
(自本校通知報到日起聘) 公告日期:110年9月16日
■徵聘單位:研究總中心 (資訊/資管領域)
■徵聘職稱:講師級研究員等級以上
■名額:1名
■一般資格條件:具教育部認可之國內、外相關系所碩士學位或講師以上教師資格證書者。
■專長領域或特殊資格條件(含研究著作要求):
1.大數據分析。
2.人工智慧。
3.知識管理。
4.影像辨識。
■Department:General Research Service Center
■Position:Lecturer Rank Research Fellow (or higher)
■Vacancy:1
■General Requirement:A master’s degree recognized by the Ministry of Education of the R.O.C. in relevant fields is required or an experience as a lecturer (or above) with an official teaching certificate.
■Specialization or Special Qualification(research and publication requirement included):
1. Big Data Analysis.
2. Artificial Intelligence.
3. Knowledge Management.
4. Image Recognition.
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工作項目:
■備註︰
一、以上應徵之「一般資格條件」,須於公告截止日前(110年9月30日)已具有碩士學位。
二、以上應徵之「專長領域獲特殊資格條件」中有關「實務工作經驗」之審核,本校將依教育部訂定公布「技專校院專業科目或技術科目之教師業界實務工作經驗認定標準」規定辦理。
三、報名期間︰自公告日起至110年9月30日止截止收件。
四、報名方式︰報名方式︰一律採書面方式報名,收件至報名截止日止。
(一)郵寄方式報名:以郵戳為憑,請寄送至91201屏東縣內埔鄉老埤村學府路1號,國立屏東科技大學人事室收。
(二) 親送方式報名:以本校人事室「職缺收件章」收件日期為憑,請於報名截止日前之本校工作日期間親送至本校行政中心二樓人事室,交由人事人員收執,並加蓋「職缺收件章」。
※ 應檢附之證件不齊或逾期者,均不予受理。
五、聯絡電話︰08-7703202轉分機6113 本校人事室盧先生。
六、應徵信封右上角請務必註明「應徵者姓名」及「應徵單位(領域)」;資格符合者由徵聘單位辦理後續審查事宜,不合者恕不退件及函復。如未獲錄取時需返還書面應徵資料,請附足額回郵信封以利郵寄。
七、報名需繳交表件︰(徵聘單位另有資料需求者,請依其需求辦理)
(一)現職工作佐證文件(國外任職證明文件須附中文譯本並經我國駐外單位驗證)。
(二)個人基本資料表(請詳細註明通訊地址、聯絡電話、行動電話及電子郵件信箱)。
(三)最近五年內著作一覽表。
(四)最高學歷畢業證書影本,畢業學校如係國外學歷須為教育部所認可且經我國駐外單位驗證有案者,須於公告截止日前取得之學歷始予採認。
(五)檢附相關實務工作經驗之證明文件影本。(須於公告截止日前之實務工作經驗始予採認)
(六)最高學歷歷年成績單影本,畢業學校如係國外學歷須為教育部所認可且經我國駐外單位驗證有案者。
(七)其他有利於聘審之資格證明文件。
(八)國立屏東科技大學個人資料蒐集聲明暨同意書。
※※(一 ~ 八)項資料請勿膠封,使用長尾夾固定成冊即可※※
八、請應徵者詳閱「本校個人資料蒐集聲明暨同意書」,確認同意相關事項後簽名,並隨同履歷資料繳件。
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工作地址:
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聯絡E-Mail:
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聯絡方式:
九、前述第七項(1款)所需之「個人基本資料表(word檔案)」、「個人資料簡表(校務基金進用研究人員)(Excel檔案)」表格,刊登於本校首頁(網址:http://www.npust.edu.tw/)點選「徵才資訊」及人事室網站首頁(網址http://personnel.npust.edu.tw/bin/home.php)最新消息、徵才求職,請自行下載相關表格使用;其中有關「個人資料簡表.xlsx(Excel檔案)」,請另行以E-mail方式逕傳送以下相關系、所承辦人:
項目 單位 郵件信箱
(一) 研究總中心 grsc@g4e.npust.edu.tw
十、依「校務基金進用研究人員聘用辦法」規定:
(一)校務基金進用研究人員以編制外人員契約進用,其等級分為特聘級研究員、教授級研究員、副教授級研究員、助理教授級研究員及講師級研究員等五級(以下簡稱校務基金進用研究人員),其遴聘資格準用「大學研究人員聘任辦法」之規定。
(二)校務基金進用研究人員聘期,以一年一聘為原則,但計畫期限在一年以內者,應依實際所需時間聘用。
(三)聘期最長以三年為限,每年須依規定接受評鑑,其辦法另定之。
(四)用人單位辦理校務基金進用研究人員辦理續聘時,應提出聘用期間執行研究成果績效報告,並載明要求事項及檢據證明文件資料,提送校務基金進用研究人員評審委員會審議。
(五)校務基金進用研究人員於契約期間至少應參與一項研究計畫並於本校課程期間內每週實際授課2至4小時。
十一、應徵者之個人資料將用於本校此次徵聘研究人員之各項相關業務;且錄取後,將其個人資料供校務行政之用。
十二、本校聘任前依性侵害犯罪加害人登記報到查訪及查閱辦法第14條之規定,應申請查閱有無性侵害犯罪紀錄。
十三、本公告同時刊登於下列網站:
(一)行政院人事行政總處網址http://www.dgpa.gov.tw/點選「事求人」。
(二)本校首頁網址http://mportal.npust.edu.tw/bin/home.php 點選「求才資訊」。
(三)本校人事室網址http://personnel.npust.edu.tw/bin/home.php點選「最新消息」及「徵才求職區」。
(四)「全國就業通」網址https://www.taiwanjobs.gov.tw/Internet/index/index.aspx 點選「找工作」。
(五)「104人力銀行」網址https://www.104.com.tw/index.cfm。
(六)「教育部全國大專教育人才網」網址https://tjn.moe.edu.tw/index.php/點選「職缺訊息」。
(七)「科技部網站」網址https://www.most.gov.tw/?l=ch/點選「動態資訊/求才訊息」。
<<** 詳細內容請依人事室網站公告內容為基準 **>>
<<** 相關報名表格請至人事室網站最新消息及徵才求職區下載 **>>
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職缺類別:
不使用應徵者履歷調閱
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[今日寫呢啲]真正個Excel就靚仔好多嘅,但cap埋一張圖算,有齊Big Tech(Facebook,Amazon,Apple,Microsoft,Google)同埋今次講嘅NTS(NetFlix,Twitter,Snap).唔只係收入盈利喎,連幾多訂戶用家呀,邊個區域呀都有晒。
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是咁的,話說我去完會展簽書,之後行書展,而家都未訓的。咁然後就返嚟寫Patreon.因為精神比較累,所以我選擇整一篇入data為主嘅文。可能有人覺得好怪,但我覺得data entry好治癒,幫我搵到心中平靜,好似人地寫書法咁。
呢篇文,講NTS(NetFlix,Twitter,Snap)。點解?因為上次有篇講過Big Tech,咁而NTS呢三間就今個星期出,講埋先,順手整埋啲data.遲下再expand多啲。到我有咁大堆嘢在手,啲忽然出嚟講兩句想搵快錢嘅人,就難以競爭啦。拿,呢啲就護城河呀!你一係由頭入一次,一係咪只能抄鬼媒嘅文(而我連你抄邊篇都知)
首先玩個遊戲,你應該估下,NTS三間公司嘅市值。估唔到都排下一二三。照計唔難,好多人都知NetFlix最大,但可能只係因為佢名氣大 —呢個係好危險嘅,正如維他奶市值大過任何一間名氣極大歐洲足球會。況且,你話計用家,Twitter Snapchat唔會少過NetFlix,但生意模式唔同
以前講FANG,但好快發現唔係同一回事,改稱FAAMG,當中最細嘅Facebook都1萬億市值,但NetFlix市值不及佢四份一。
但三間入面,就當然係NetFlix大一大截。其中一個原因,Netflix一路以嚟差不多係季季都賺錢嘅。但,唔係話佢燒錢咩?原來季季賺錢咩?Patreon解係咩回事
三間公司的確不能一齊比(但,扯,FAAMG都間間不同啦),但Twitter 同Snap係似嘅。兩個相比之下仲有趣,大家都係用戶免費,收廣告錢,同Facebook差不多,但,明明Snap收入低過Twitter,更加從來冇賺過錢(Twitter近幾年差不多季季賺錢),做乜反而Snap市值大成個開?Patreon解
仲有留意嘅係,今年股價係NetFlix跑輸晒Twitter同Snap。好多人都知NetFlix增長放慢,甚至見頂。但,講用戶(定義唔同)大家都係2億上下,做乜NetFlix就見頂,另外兩間又唔會?文入面解。但提示:你睇下Facebook?
最後寫咗三間公司嘅業績preview,冇乜特別嘢。NetFlix上季業績幾災難下,上客得4百萬,出完股價狂跌(好似15%)。但馬雲話頭,今天很殘酷,明天更殘酷,第二季應該仲難睇。
不過,Reed Hasting作為CEO,傳奇程度直迫Elon Musk同Steve Jobs,真係係我講嗰句,人地拎咁高人工就係過關斬將,不停拆彈。NetFlix嘅企業文化亦出晒名高壓,唔係香港啲濕鳩公司棟個願景價值。你睇Reed Hasting本書就知咩係「企業文化」,唔得嘅就死開,寧願用100倍人工請個勁人好過要100個普通人。又睇佢今次點樣變白兔子,「不如整單世紀收購丫」「或者賣盤」(唔好畀我估中)。文入面細講。
其他兩間嘅,反而冇乜特別。都係Digital Marketing,實情大約有路足,正如上季我地一早估到Facebook 業績實會好勁。講真,啲廣告收緊幾錢,都唔係咩秘密。另外留意,Twitter同SnapChat舊年都有啲低基數效應,Patreon幫你拆解返
最重要都係,個Excel都值回票價,連NetFlix各個區域啲客畀緊幾錢個月呀,iPhone賣咗幾多收入呀,YouTube廣告費有幾多呀(答案:Facebook四份一),全部有齊。
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[今日寫呢啲]首先都係死唔斷氣講iBond,本人就抽9中9,用埋埃汾太同埃汾妹戶口。100%命中,仲要彈無虛發。所以都真係有少少學問,計到數的。(當然唔係抽9中6就係運氣)
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咁,大家最關心,永恒最關心,都係嗰幾樣嘢。升定跌,買乜,幾時買幾時買,咩位買咩位賣。埃邦就冇頭兩個問題。先解答幾時賣:答案,if not now,when?至於咩位嘅,睇文吧。但講真,一手咪爭一兩舊水頂盡,雖然夾埋都成千銀嘅。你話派息會多咗?好似係。「但有冇計埋個discount rate 又高咗先?」。Patreon有講
然後又係嗰個問題,你真係幾億身家一萬幾千用嚟點煙,你就有資格唔抽。但得罪講句,我目測唔抽嗰啲,好多都仲窮過我。時間?我3個戶口玩晒都係10分鐘之內(好似5分鐘),況且,你可以在公司開會時做(*)。機會成本嘅,講咗啦,14日,3%,你自己年度化。我就唔知你有乜投資可以冇風險有呢個回報。個個講撚到自己股神咁呀,「我拎啲錢去買安踏 Microsoft 唔好?」。「如果跌呢?」
講返市,美股就較悶,雖然Microsoft靜靜地已經2萬億市值,之前任你買。生意悶但穩陣,雲端收租佬,但又未大到算壟斷,唔會畀人搞(Windows IE呢啲就一早搞過),況且我一路都覺得Microsoft係同政府(唔止美國!)關係最好嘅Big Tech,舊派人作風。況且啲業務真係冇咁敏感。
另外,Facebook都係創新高嘅,下一個里程碑就係到佢入four comma club(1,000,000,000,000),挑戰1萬億市值。原來而家都9700。
香港嘅?明顯啲科企又翻生,希望今次真。心水邊隻?文入面有講。提示係我都係鍾意大嘢。另外,長長和系長實1113長和1都強,領展823都新高。仲買唔買得過?文入面講
當然仲有,就快大過Adidas嘅安踏。啲數真定假?貴唔中貴?又係Patreon講。但我係十幾蚊買的,而家執十幾倍。單係呢下功力你已經要去訂啦(雖然銀碼唔大。萬幾變廿萬咁啦)。學你呢網友咁呢隻贏幾千嗰隻又輸返幾千,幾時先上到岸?
每日一圖嘅,兩個都講債息。第一個圖畀你睇到條yield curve點郁,點解呢排銀行股冇運行(花旗之前11連跌!都幾誇張,雖然只係陰啲陰啲,夾埋都未夠20%)。第二個圖,畀你見到通脹同債息真係正相關,但相關性唔算好強,同埋啲data 係cluster 嘅,七十年代嘅在一堆,近年嘅又另一堆,入面細解
Good Read就好睇。第一篇講台灣,彩票同埋散戶炒股。見到啲賣出頭獎彩獎嘅區呢,嗰啲證券行嘅友,就炒得特別狼死,亦輸得特別多。原因?覺得旺地啩。STEM嘅嘢
第二篇係Patreon CEO專訪,幾好睇。由佢初心講起,到佢講明唔想做色情(電子雞要搬家?不過人地話唔係色情),公司策略,唔想搞演算法。當然仲有最重要嘅:點解公司唔使畀蘋果抽30%—雖然佢嘅解釋大家未必滿意
是真的,你在Patreon訂月費,12蚊美金,大約100港紙,我落袋大約85。其他去咗邊?除咗Patreon,就係Paypal。當然銀行都會舔啲。但蘋果似乎係冇抽到。「定暗啞底收咗你唔知?」
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(*)唔係開會有乜做?我以前開會寫Patreon或Facebook啲文添,但後來唔會,因為太顯眼。因為我打字又快,又大力,啪啪聲咁,好可疑的。另外,有啲常識都知,你打英文同打中文嘅聲完全唔同,大家會奇怪你做乜打咁多中文。加上我寫文時會好似標童上身咁(拿,呢啲就係flow,心流呀!),分分鐘老細叫都唔知,或者一路打一路口upup一路笑。所以都係唔好。
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big data中文 在 Re: [心得] 大數據Big Data - 看板book - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
稍稍加註點東西。
書上提到有三點改變,其實在顛覆統計學概念。
1. 樣本=母體:以往的統計學,常常因為成本考量關係,就會以樣本數來推敲母體,
但在Big Data後,因為資料量夠多,多到足以代表你所觀察D的母體。
2. 精準度:在Big Data會發生不同來源的資料,也會有結構性與非結構性等不同類型資料
,這會發生資料容忍度等問題,書中提醒不要過份在意準確,試著接受混亂和不確定性。
3.相關性:以往質性分析都會找變數提假設,說明這已經受到先入為主的偏見影響,而且
作者點出找到因果關係是人類直覺的本能,覺得這點還滿有趣的。
除了這三點改變以外,其它章節都有點料,像是三種價值:資料、技術、思維,從這又延
伸出資料持有人、資料專家,以及擁有Big data思維的人,書中最後面提到風險及管控,
可以再翻翻,肯定會有收獲。
補點挫見,就醬子了!XD
※ 引述《fantasy361 (旋律)》之銘言:
: 嗯......這本書真的叫這個名字,中文跟英文都是。
: 不得不承認我原本因為這個名字不想買它,感覺就很雷XDD
: 不過,簡略翻過之後還是買了,看完之後評價算是中等偏上。
: 整本書的主軸圍繞著所謂的「巨量資料」,顧名思義就是非常大量的資料,
: 內容主要就是以實例來講述我們如何以跟以往不同的思維跟方式來運用巨量資料。
: 其中的例子,我看Google跟Amazon就佔了一半吧XD
: 比較多人知道且運用巨量資料的例子大概是reCAPTCHA了,把驗證碼跟古籍數位化
: 連接起來,整個就是很有創意跟遠見的想法。
: 而所謂處理巨量資料的思維講穿了也就兩點:
: 1. 樣本即為主體 → 克服了過去資料收集不易的統計盲點。
: 2. 相關性 >> 因果關係 → 能解決問題勝過費時費力找到原因。
: ** 並不是說因果關係得被捨棄,而是在巨量資料的前提下,找出相關性遠比找出
: 因果關係來的有效率。
: 最後引用書中一段話作結:
: 「雖然因果關係常常難以判定,甚至可能造成誤導,但人們一向習慣試著找出各種事物
: 的原因。但在巨量資料的世界中,我們不一定要堅守著因果關係;相反的,
: 是要從資料中找出事物的模式,以及彼此的相關性,再從中取得創新而寶貴的見解。
: 從事物彼此的相關性當中,我們可能無法了解某件事『為何如此』,
: 但卻能知道事情『正是如此』。」
: 謝謝各位:D
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◆ From: 118.166.120.93
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