巨量資料分析師的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

大數據分析與應用實戰：統計機器學習之資料導向程式設計

為了解決巨量資料分析師的問題，作者鄒慶士 這樣論述：

本書特色 　　•文字說明、程式碼與執行結果等交叉呈現，有助於閱讀理解。 　　•來自不同領域的資料處理與分析範例。 　　•同時掌握資料分析兩大主流工具 - R 與 Python。 　　•凸顯第四代與第三代程式語言不同之處。 　　•深入淺出地介紹統計機器學習理論與實務。 　　•符合 iPAS 經濟部產業人才能力鑑定巨量資料分析師各科評鑑主題。  

巨量資料分析師進入發燒排行的影片

建置人力資源巨量資料分析師積木職能模型之研究

為了解決巨量資料分析師的問題，作者宋貴榮 這樣論述：

本研究係跨領域整合「人力資源」與「巨量資料分析師」兩個獨立職務，經回顧相關文獻及國、內外機構之研究成果，整合產出「人力資源巨量資料分析師」之八項工作任務。鑒於職務隨著時空背景的演變而有可產生不同，特選用動態性積木職能模型架構，搭配重要性─表現度分析模式（Importance Performance Analysis，IPA）概念，在正式發放問卷之前，徵詢專家及學者建議完善後，採用線上問卷的方式，依實際從事人力資源工作者，作為專家小組，實施問卷調查113位人員。 回收之問卷再經由SPSS數據分析與資料探討後，成功建置人力資源巨量資料分析師積木職能模型，所需具備之職能項目要素初稿。

其中基礎職能，包含「個人效能職能」九項、「學術職能」四項及「職場職能」五項；產業相關職能，包含「產業通用技術職能」五項及「產業專門技術職能」六項；職業相關職能，包含「職業特定要求」與「管理職能」各兩項，共計三大架構六階層33項要素。其中，各階層最重要的職能為謹慎細心、具備溝通協調能力、具備職業道德標準、具有法規與風險意識、精熟資料分析技術、具備行業專屬知識與具備策略性思考；最相關的職能為謹慎細心、具備溝通協調能力、具備問題分析與危機處理能力、具有法規與風險意識、善用資料分析工具、具備行業專屬知識與以成果導向進行管理；這兩層面應作為個體與組織優先投入資源進行補強之專項要素。 值得注意的是，

本研究發現不同性別和各年齡段對於人力資源巨量資料分析師的職能重要性看法沒有顯著不同。然而，若擔任主管職者，明顯對於「職場職能」有著較高期待。因此，對於非主管職的人力資源工作者來說，應使自己具備問題分析與危機處理能力、職業道德標準、專案管理能力與服務導向做事態度，以便向上管理。同時，研究者發現初入人力資源領域的啟蒙夥伴和已在人力資源深耕許久的先進，對於「個人效能職能」的觀點有顯著差異，一些基礎的謹慎細心、適應與彈性、執行力、主動積極、自我管理、自我學習、抗壓性、正直誠實與自信心，對於剛踏入人力資源領域的人員來說，更應注意與強化。而企業在此趨勢與需求情況下，應立即著手建立符合人力資源巨量資料分析師

之人才發展方案與應用機制。可從宏觀的巨量資料數據運用思維、資訊安全意識；到微觀的具體細項要素給予適當地教育訓練資源，協助員工進行專業學習，激發個人的潛力。除提升個人能力外，企業更可基於本研究模型的職能要素進行內部人力資源單位變革轉型規劃，讓人力資源部門在企業策略決策中的角色，形成真正的策略夥伴，從而為企業創造巨大的商業價值，帶來更好的企業形象。 建議未來研究者可先使用因素分析，降低維度（dimension deduction）之分析方法，找出背後共同潛在變項（latent variable）職能要素，加以整併去除同質性較高的項目再發放問卷。當然，也可以依循本研究結果設計並推出職能字典（c

ompetence dictionary），再透過職能評鑑機制，預測個人在工作中的表現，使組織發展與人力運用達到最佳效益。最後，職能建置是相當耗時費力的過程，但絕非長久不變的概念架構。