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open data是什麼的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦城菁汝,蔡遵弘,林靖于,黃凱祥,葉長庚,劉宜婷,汪筱薔,謝俊科,吳紹群,林詠能,宋祚忠,葉鎮源,陳君銘,劉杏津,蘇芳儀,施登騰,寫的 博物館數位轉型與智慧創新 和吳東霖的 Python 投資停看聽：運用 Open data 打造自動化燈號，學會金融分析精準投資法(iT邦幫忙鐵人賽系列書)都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自藝術家 和博碩所出版 。
國立中山大學 人力資源管理研究所 溫金豐、陳世哲所指導 蔡琇芬的 資訊科技對人力資源管理功能的影響 （2017），提出open data是什麼關鍵因素是什麼，來自於大數據、人工智慧、斜槓族、物聯網、系統導入、人力資源管理、資訊科技。
博物館數位轉型與智慧創新
為了解決open data是什麼 的問題，作者城菁汝,蔡遵弘,林靖于,黃凱祥,葉長庚,劉宜婷,汪筱薔,謝俊科,吳紹群,林詠能,宋祚忠,葉鎮源,陳君銘,劉杏津,蘇芳儀,施登騰, 這樣論述：
本專書邀請文化部及教育部轄下博物館專業人員及國內學者專家，共同探討博物館數位轉型到智慧創新議題，範圍廣納數位典藏與加值內容建構、數位資源全民近用與開放、融合線上與線下數位策展策略、新型態創新內容、服務與體驗、全方位智慧博物館發展模式，以及數位科技服務的觀眾研究與智慧行為探析等多元內容。希望本專書能提供國內外博物館、國內外大學相關系所師生、跨領域生態鏈產業及國內外博物館社群組織，在博物館數位轉型、數位博物館與智慧博物館創新發展議題，在實務建構及學術研究能有更多啟發與參考價值。 商品特色 我國博物館界泰斗——黃光男教授，集藝術家、教育家及博物館工作者於一身，曾任臺北市立美術館館
長、國立歷史博物館館長及國立臺灣藝術大學校長，開創臺灣的博物館特展風潮並作育英才無數。為祝賀黃光男教授八十歲大壽，表達對教授深厚貢獻之敬意，由主編們邀請博物館領域的專家、學者，撰寫學術研究及個案實踐的精彩文章，並彙整成六個主題成冊出版，延續教授致力推廣藝術人文教育的理想與精神。
open data是什麼進入發燒排行的影片
Big Data資料加值應用研習班課程分享(105/2/16)
Big Data海量資料的分析概說：
Big Data資料加值應用與相關範例
如何取得Big Data的方式？
開放資料範例
內政部實價登錄、YAHOO股市資料
GOOGLE表單
範例：GOOGLE試算表複選結果資料切割
如何處理與統計分析Big Data？
EXCLE統計函數
範例：黑名單篩選、樂透彩中獎機率
樞紐分析表
範例：銷貨系統分析
開放資料加值應用實例
範例：實價登錄、用EXCEL一鍵批次下載股市資料
EXCLE VBA(與R語言比較)
PowerPivot增益集
海量資料的分析工具-PowerPivot實作演練
視覺化數位儀表與報表–PowerView資料地圖實作
上課影音內容：
01_課程說明與參考書籍
02_問卷結果與檔案下載
03_大數據的定義與成功範例
04_範例_樂透彩機率統計函數說明
05_格式化前七名與VBA設定
06_前七名的VBA程式撰寫說明
07_樂透彩VBA程式說明
08_GOOGLE表單與複選結果切割
09_複選結果切割VBA程式說明
10_複選結果切割註解與按鈕相關
11_黑名單篩選查詢資料說明
12_黑名單篩選查詢VBA程式與進度列
13_台北市實價登錄範例VBA程式解說
14_批次下載股市資料程式說明與結尾
完整連結：
https://www.youtube.com/playlist?list=PLgzs-Q3byiYPsxtU9N_n81087ggNwggyK
與大數據課程的經驗
超過20年的程式設計與教學經驗(VBA、VB.NET、ASP.NET、JAVA、ANDROID、PHP等)
台北市公務人員訓練處:Big Data資料加值應用
新北市勞工大學：EXCEL VBA大數據自動化進階
東吳大學進修推廣部：EXCEL VBA 與資料庫雲端設計(初階與進階)
自強工業基金會：從Excel函數到VBA雲端巨量資料庫應用班
多年的實務與教學經驗所累積的課程範例，最短時間學會處理大數據，以提高效率，正確決策。
Big Data海量資料的分析概說：
根據維基百科：
大數據（英語：Big data或Megadata），或稱巨量資料、海量資料、大資料
指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過人工，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的形式的資訊。
可用來察覺商業趨勢、判定研究品質、避免疾病擴散、打擊犯罪或測定即時交通路況等；這樣的用途正是大型資料集盛行的原因
維基百科定義
在一份2001年的研究與相關的演講中，麥塔集團（META Group，現為高德納）分析員道格·萊尼（Doug Laney）指出資料增長的挑戰和機遇有三個方向：
量（Volume，資料大小）
速（Velocity，資料輸入輸出的速度）
多變（Variety，多樣性），合稱「3V」或「3Vs」
另外，有機構在3V之外定義第4個V：真實性（Veracity）
大數據必須藉由計算機對資料進行統計、比對、解析方能得出客觀結果。
美國在2012年就開始著手大數據，歐巴馬更在同年投入2億美金在大數據的開發中，更強調大數據會是之後的未來石油。
巨量資料應用的成功案例
Google – 流感趨勢預測
Google發現，某些搜尋關鍵字有助於追蹤流感疫情發展，彙總搜尋資料，提供近乎即時的全球流感疫情趨勢預測
Google曾在美國的九個地區做了測試，發現此技術比聯邦疾病控制和預防中心提前7到14天準確預測了流感爆發
阿里巴巴將消費者數據轉化為企業獲利，小額貸款無需抵押和擔保，直接實現了網路數據的價值。截至2013年，阿里小貸累計獲貸客戶數64.2萬家，累計放款1,722億元人民幣
電視新聞與巨量資料結合，2014年春運(36億人次)，百度利用巨量分析觀察大陸過年時人類的遷移行為，並以易懂的視覺化呈現在人們眼前
吳老師 105/2/15
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資訊科技對人力資源管理功能的影響
為了解決open data是什麼 的問題，作者蔡琇芬 這樣論述：
科技日新月異，近年來AI, Big Data, IoT, AR/VR/MR及區塊鏈等科技新名詞陸陸續續出現在各行各業中，從製造業、金融業到貼近人群的服務業或是新創企業等，無一不重視新科技的導入。當機器人、人工智慧發展的速度愈來愈快，對於許多工作者來說，莫過於目前的工作崗位可能遭到取代。根據國際市調公司Gartner的報告，到了2020 年，人工智慧將讓全世界超過200 萬個工作消失。除了對於企業業務上的影響，本研究更想進一步探討資訊科技的發展對於HRM及勞動人口將會造成的影響。基於研究動機及背景，本研究之主要目的為了解資訊科技的趨勢及對於人力資源管理的影響，包含: 資訊科技對HRM在選育用留
功能的影響、資訊科技導入HRM的作法及未來HRM發展的相關趨勢。因此，本研究藉由文獻之整理，彙整資訊科技導入人力資源管理目前的現況，導入的作法及未來的發展趨勢，以探討其對人力資源管理效能之影響。此外，本研究亦利用焦點團體訪談及深入訪談，並輔以國內、外相關文獻，推導出企業導入人力資源系統對人力資源管理效能之影響。本研究發現: 因台灣多為中小企業，目前對於資訊科技導入人力資源管理功能的發展，尚屬於觀望階段。最多資訊科技的導入，就屬於HRIS的實踐。但是關於資訊科技接下來的發展，AI及Big Data應用在招募及訓練上的發展，還是會最快開始進行的。對於資訊科技導入的做法，大家普遍都提到正確及大量數據
的收集為首要，畢竟在要先有大數據，才能讓機器學習數據中的趨勢，最後才是人工智慧。另外值得注意的是資料安全性及隱私權的重要性，以及導入時要注意人的因素，包含利益相關者的辨識及及早使這些人員參與導入的作業，導入的成功率才能提高。對於資訊科技對未來HRM的發展，新世代的管理的重要性，經濟人力形態的改變如零工經濟等，更彈性的工作方式及未來的HR部門職責的變化及HR人員應具備的數位化能力的強化。關鍵詞: 資訊科技、人力資源管理、大數據、人工智慧、斜槓族、物聯網、系統導入
Python 投資停看聽：運用 Open data 打造自動化燈號，學會金融分析精準投資法(iT邦幫忙鐵人賽系列書)
為了解決open data是什麼 的問題，作者吳東霖 這樣論述：
本書內容改編自第12屆iT邦幫忙鐵人賽 Microsoft Azure 組佳作網站系列文章 Python X 金融分析 X Azure 本書從 Python 入門出發，學習撰寫 Python 程式，說明如何運用 Python 知名工具－pandas、TA-Lib和Matplotlib 進行交易數據的整理，實作各式金融分析。並可學習如何從政府的開放資料平臺取得各種股票、期貨數據，運用其提供的資源，讓我們可以更容易取得金融市場資訊，打造出屬於自己的交易策略和交易工具。 學會如何建立工具後，將可更進一步的學習 Azure，藉由微軟的 Azure 雲端平臺，讓自己的工具得以在雲端
上運行，增加穩定性也減少管理成本。 從本書學習到這些金融知識後，不僅可以運用在個人投資上，也可以跨入資料分析、資料科學等等領域，甚至可跨入時下最夯的 FinTech 中。 目標讀者 1.身為程式小白，想要用程式取得金融資料並達到自動化的讀者。 2.身為程式入門者，但不瞭解 Python 與金融知識的讀者。 3.學過 Python 但是沒有做過數據分析，或是想要瞭解金融分析的人。 4.想要使用 Azure 幫助減少管理伺服器的負擔，卻不知道如何開始的人。 本書特色 Python 程式簡單上手 從入門到實作，快速瞭解 Python 並且學會使用開源工
具－Visual Studio Code 進行程式開發。 自己的交易，自己分析 結合股票、期貨、選擇權等金融商品，加上 pandas、Matplotlib 模組，製作自己的分析工具以及交易訊號。 資料與程式雲端化 使用微軟的 Azure 讓自己的程式與資料雲端化，打造全自動收集資料的程式工具。 專業推薦 「金融科技的浪潮來襲」相信大家對這句話並不陌生。金融領域廣大遼闊， 常使人不知道要如何進入。本書可以作為金融科技的其中一個入口， 從科技的角度窺探金融與科技結合的可能性， 提供給沒有太多程式經驗的人一個跨入金融領域的入門工具。——沈育德 /美好證券 科技長