| 封面故事 | Julia | 資料科學 | 程式語言 | 大數據 | 英傑華 | Aviva | 風險預測 | 輝瑞 | Pfizer | 藥物開發 | 電力預測 | 澳洲聯邦科技工業研究所 | 思科 | 德勤 | Deloitte | 數位分身 | Digital Twin | 美國紐約聯邦儲蓄銀行 | 經濟模型 | DSGE.jl

【百年藥廠研發、跨國保險風控到城市數位分身模擬都愛用】剖析6大國外Julia實例,為何複雜運算難題都用它?

快速、高效且易於平行化的Julia,將歐洲最大保險公司上萬行程式碼砍至1千行,也加速輝瑞心臟模擬模型115倍,還支援澳洲政府預測未來30年每小時的電力流動變化

2021-11-02

| 封面故事 | Julia | 資料科學 | 程式語言 | 大數據 | NeuralOperators.jl | 甯敬宇

【Julia亮點套件2】臺灣開發|秒解複雜偏微分方程式:NeuralOperators.jl

在Julia臺灣社群發起人杜岳華的鼓勵下,就讀清大光電所的研究生甯敬宇花了幾個月,以Julia開發出開箱即用的NeuralOperators.jl套件,內含以Julia撰寫的傅立葉神經算子和馬可夫神經算子,讓使用者可直接在Julia深度學習框架Flux上執行

2021-11-02

| 封面故事 | Julia | 資料科學 | 程式語言 | 大數據 | Transformers.jl | 鄭景文 | 自然語言處理 | NLP

【Julia亮點套件3】臺灣開發|Julia圈首款Transformer模型套件:Transformers.jl

2019年,Julia終於有自己的Transformer開發套件,其完整度更受社群好評,成為開發NLP模型的首選工具。這個Transformers.jl套件的貢獻者,就出自臺灣一位碩士生鄭景文之手

2021-11-02

| Julia | 資料科學 | 程式語言 | 大數據

資料科學語言新選擇,Julia女神風也吹進臺灣了

專攻科學運算的年輕程式語言Julia,2009年在MIT實驗室發跡、2018年釋出1.0版,不只在大型企業程式碼現代化的舞臺發光,也在臺灣大數據分析企業現蹤

2021-11-02

| 邱泊寰 | 封面故事 | Julia | 資料科學 | 程式語言 | 大數據 | 卡米爾 | AI

【Julia臺灣企業實例:卡米爾】用Julia改寫超慢2成程式碼,讓龐大空污監測資料前處理快10倍

卡米爾是臺灣少數擁抱Julia的企業,他們先以Julia改寫CSV資料前處理程式碼,得到比Python快10倍的驚喜後,再導入真實專案

2021-11-02

| Databricks | 資料科學 | Lakehouse | 低程式碼

Databricks併購8080 Labs強化低程式碼資料科學工具組合

Databricks藉由併購8080 Labs,要將資料探索工具Bamboolib,整合進自家資料湖倉儲Lakehouse平臺,降低用戶操作資料的門檻

2021-10-08

| JupyterLab | 資料科學 | Python

資料科學工具JupyterLab現提供獨立桌面應用程式版本

JupyterLab用戶現可於Windows、macOS和Linux上,安裝獨立的應用程式版本

2021-09-23

| JetBrain | Jupyter | 資料科學

JetBrain發布企業就地部署Jupyter Notebook平臺

JetBrains發布企業級Datalore本地端版本,供資料科學家能夠方便地共享Jupyter Notebook執行個體進行協作

2021-07-03

| Jetbrains | PyCharm | IDE | 資料科學

JetBrains全新資料科學開發環境DataSpell現在對外開放試用

DataSpell是專為資料科學家設計的開發環境,使用PyCharm的IDE引擎,但是把重點放在資料處理上。

2021-04-02

| google | Databricks | 資料科學

Google雲端整合資料科學平臺Databricks

與Google雲端整合,是Databricks首次在雲端上提供容器化部署,讓用戶可以快速在全球創建Databricks資料小屋

2021-02-19

| JupyterLab | Python | 資料科學

JupyterLab 3.0改善擴充與除錯能力

JupyterLab 3.0現在預設啟用視覺化除錯器,開發者可以在筆記本中下中斷點,並且查看變數值

2021-01-07

| AI人才 | 資料科學 | 3D物件資料集 | YOLOv4 | Transformer | Benchmark | IT周報

AI趨勢周報第150期:如何成為AI專家?德國AI新創超詳細AI人才養成藍圖3周就獲得GitHub 5,300顆星大推

德國軟體新創AMAI將自家技術訓練指南:AI專家藍圖(AI Expert Roadmap)釋出在GitHub上,三周來就獲得5,300顆星星。AI專家藍圖涵蓋五大類專家養成途徑,如資料科學、機器學習、深度學習、資料工程、大數據工程,在每個類別中,還提供關鍵技能和學習資源,像是附程式碼的論文、版本控制、更新日誌、經典類神經網路等。

2020-11-20