工程師面試的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

普通人的海外求職指南：不必留學，也能讓國際工作主動找上你

為了解決工程師面試的問題，作者謝宗廷 這樣論述：

　　沒有富爸爸、不想再被考試綁架、正在職場中載浮載沉的你， 　　難道就不配擁有一個出國工作的機會嗎？ 　　既不是「海歸派」，也不是超級菁英，在台灣土生土長的你，是不是也曾這樣質疑過自己： 　　•我的多益成績相當普通，沒有優秀的外語能力還可以出國工作嗎？ 　　•國外雇主怎麼可能選擇我，而不是其他本地人？ 　　•能出國工作的都是菁英，我只有本土學經歷根本不可能吧？ 　　•我沒辦法留學進修，是不是這輩子就註定得在台灣工作？ 　　不是的，只要用對方法，你也能被世界看見！ 　　作者經歷退伍後求職失利、創業失敗的窘境，沒有留學經驗也沒有國外身分，只憑兩年本土工作經驗就順利開啟海外職涯，自己收過許

多歐美公司的offer，也幫很多人成功拿到海外offer。本書結合他超過五年的社群分享和職涯輔導經驗，歸納出原創的LIST原則，即使你身在台灣，也能使用這套方法不斷迭代嘗試，拉近與世界的「職」線距離。 　　•Localize（融入當地）：讓自己像個當地人。 　　•Internationalize（跨出國界）：讓自己被世界看見。 　　•Strengthen（強化專業）：建立國際通用的專業能力。 　　•Test（不斷測試）：用免費的人力市場指標來檢驗自己。 本書特色 　　★從國際雇主的角度思考，善用免費求職指摽，整個世界都是你的選擇！ 　　★「現在是出國的好時機嗎？」──掌握後疫情時代的三大趨

勢，用精實創業的精神迭代求職，檢核自己的履歷弱點。 　　★「別讓語言成為你的硬傷。」──擺脫多益金色證書的迷思，星澳、英歐、美日都適用，四個實戰原則幫你建立出國的信心。 　　★ 特別收錄：LIST原則檢核表、國際簽證清單等工具，帶你穿越碎片化的網路心得，隨時都能開始行動！ 各界齊聲好評 　　ALPHA Camp 創辦人暨 CEO／Bernard Chan 　　半路出家軟體工程師在矽谷／Brian 　　「矽谷輕鬆談」Podcast 創辦人／Kenji與柯柯 　　WIJ日本職活共同創辦人／Mark Chih 　　暢銷作家、台灣青年職涯創新協會祕書長／何則文 　　換日線頻道副總監暨內容主編／林欣

蘋 　　Meet.jobs跨境求職網站創辦人／林昶聿 　　大人學共同創辦人／姚詩豪 　　美國NEX Foundation董事長／陳浩維 　　One-Forty創辦人／陳凱翔 　　作家、網路家庭董事長／詹宏志 　　人資小週末社群創辦人／盧世安 　　矽谷工程師、《異類矽谷》作者／鱸魚 　　──齊聲推薦 　　•這本書是台灣很少見針對海外求職的全方位著作，詳列了各種需要注意的事情跟訣竅方法。除了求職攻略以外，也談到了後疫情時代我們可以怎樣面對跟思考海外求職，對於與家人分別孤單的海外工作生活，又怎樣可以平衡自己內心的矛盾。──暢銷作家、台灣青年職涯創新協會祕書長／何則文 　　•這本書可以給想踏出國際

職涯第一步的大家，一個紮實、低風險的準備。──WIJ日本職活共同創辦人／Mark Chih 　　•對我來說，並非本科系畢業，也沒有在海外留學經驗的 Aaron，能夠開拓出一條與他人完全不同的道路，他的故事激勵了我的創業，也希望能夠激勵更多人，追尋自己的夢想！──Meet.jobs跨境求職網站創辦人／林昶聿 　　•我相信這本職涯攻略也將成為一座來自未來的燈塔，指引讀者們面對挑戰和冒險，給你們前進的自信與動力，繼續勇敢追夢。──美國NEX Foundation董事長／陳浩維 　　•哈利波特的作者J.K.羅琳曾經說過一句話：「決定最終成功的，不是一個人的『能力』，而是他的『選擇』。」而這句話幾

乎可以用來做為作者撰寫的這本新書的最佳註腳。──人資小週末社群創辦人／盧世安 　　•說這是一本求職指南太委屈它了，這根本是國外生存的百科全書。──矽谷工程師、《異類矽谷》作者／鱸魚

工程師面試進入發燒排行的影片

應用資料科學方法發掘電子商務行銷洞察 — 以 Google Merchandise Store 為例

為了解決工程師面試的問題，作者黃怡君 這樣論述：

現今電子商務快速蓬勃發展，成為各家企業競逐的場域。為促進企業競爭力與獲利能力，企業與數位行銷人員在電子商務與線上行銷上投入大量資源與心力。而儘管如此，根據Monetate機構歷年研究數據，近5年來全球平均電子商務轉換率僅有2.89%，指出企業的資源投入雖然帶來了高流量，卻無法有效轉化為相應的實際營收。在「低轉換率」的同時，企業與行銷人員在電子商務與線上行銷的投入獲取了大量數據紀錄，但受限於行銷人員對數據的實質了解與應用的掌握程度，導致行銷人員常在各種維度與指標摸索中進行用戶測試與營運優化，難有更深層的洞見，遑論將行銷領域長期所探討的「精準行銷」具體實現。針對上述探討議題，本研究欲以電商平台G

oogle Merchandise Store作為研究標的，目標在於藉由重新檢視電商平台所擁有的數據資料，實際從原始資料入手、由「工作階段」與「用戶個體」等行銷視角切入，並結合「資料科學」分析方法，從不同的觀點挖掘更深入的行銷洞察與商業價值，力求實現「精準化行銷」並有效提升商業與行銷營運成效。最後，本研究根據分析結果，以「未來行銷策略」、「未來進站工作階段」、「既有顧客群體」等三面向分別提出具體行銷規劃建議，包含：一、將「站內活躍度」、「訪客身分：是否為新訪客」、「流量來源：是否由參照流量而來」與「進站裝置類型」等4項對轉換具有重要影響的特徵作為行銷策略的優化重點，並提出行銷規劃建議；二、提出

一應用方案，將「隨機森林」預測模型應用於電商平台場景中，藉由評估工作階段的轉換可能性，進行精準化行銷並改善轉換成效；三、根據不同顧客群體進行個別的精準行銷，藉由深化顧客經營，改善電子商務營運與轉換成效，並藉此研究實證，針對資料科學於電子商務應用進行探討。

初學Python的第一本書 : 從基本語法到模組應用(iT邦幫忙鐵人賽系列書)

為了解決工程師面試的問題，作者林志瑜 這樣論述：

第一本去蕪存菁介紹從Python入門到各項應用方法的台灣本土專書 使用最精粹簡潔方式介紹Python基礎，不怕學不會！ 列出逐步範例讓使用者練習Python用法，由淺入深！ 納入各項模組方法以學習Python應用，培養實戰力！ 　　本書內容改編自第12屆iT邦幫忙鐵人賽 Software Development 組佳作系列文章《從零開始學Python》，是一本寫給入門程式及初學Python者的台灣本土專書。 　　本書專為初學者學習Python設計，去蕪存菁地選取了初識Python所需的基本內容，協助讀者系統化地認識Python語言；同時納入了有關演算法分析及效能量測的章節，使讀者更能於

實作時有效評估自己寫的程式，是否在功能運作正常的狀況下兼顧執行效率。 　　本書同時也介紹了不少常用的函式庫，以幫助讀者在掌握基本的Python寫法時，能善加利用到Python作為膠水語言（Glue Language）的特性，得以開發符合應用面的工具。 　　【內容重點】 　　你將理解Python作為程式的基本概念及學習使用方式 　　✪Python的安裝、基礎操作 　　✪型態、運算子、變數、字串基礎 　　✪串列、元組、字典、集合 　　✪程式結構的流程及語法、例外處理 　　✪遞迴（Recursion） 　　✪物件與類別 　　✪程式的效率探討 　　你將學會使用常見的模組 　　✪如何使用模組／套

件 　　✪使用系統模組os 　　✪使用日期與時間模組進行計算 　　✪使用圖形處理模組Pillow進行基本繪圖 　　✪使用資料結構模組deque、heapq 　　✪使用二元搜尋法模組bisect 　　你將學會使用進階的模組框架觸及不同領域 　　✪使用Numpy進行科學運算 　　✪使用Matplotlib進行科學繪圖 　　✪使用Keras架構基本的深度學習模型 　　✪使用PyInstaller將寫好的程式打包 名人推薦 　　「這是一本很適合Python初學者的好書，讓初學者在遇到問題時能方便查找相關資訊，避免在初學過程中的挫折。推薦給想學Python的程式新手！」－台大教授 葉丙成 　　「

現今Python書籍百百種，有別於市面上的其他Python書籍，志瑜總是能用很細膩的內容設計，切入讀者心中的核心需求，相信這本書除了作為入門的基礎教材之外，更能提供豐富精煉的程式範例，深入淺出、有系統地帶領身為初學者的你，用最有效率的方式進入Python的世界，不浪費任何學習時間。」－HiSKIO創辦人 Adam

以深度學習進行太陽能發電量預測-龍井太陽能發電廠案例

為了解決工程師面試的問題，作者張志豪 這樣論述：

政府於2009年通過「再生能源發展條例」之後，就以積極開放的態度發展再生能源。條例當中，太陽光電裝置容量預定於2025年達到20GW的目標。但太陽能發電量可能受天候變化所帶來的間歇性影響。這種間歇性發電的特質，往往造成供電端無法快速追隨負載需求端之急遽變化。換言之，當負載需求端原本就會根據市場經濟活動變化，進而產生用電量高低起伏之不確定性，再加上來自再生能源發電端間歇特質所造成之第二重不確定性，這兩種同時存在不確定性若是同步方向變動，或許對電力系統未必不利。惟若這兩種不確定性恰巧反向變動時，則會造成電力系統供需不平衡的頻率擾動，成為電力調度的一大挑戰。本研究旨在預測太陽能光電廠未來96小時之

發電量，並以每十分鐘一筆產生太陽光電發電量預測資料。預期研究成果之目標為所預測的太陽能發電量，其平均絕對誤差值小於10%之內。為達成此一目的，本研究採用台電公司再生能源處提供的台中龍井1-1期、龍井1-2期與龍井2期之歷史發電數據進行分析。資料擷取時間範圍自2015年1月1日0時0分起至2019年1月1日0時0分止。資料時間間隔為每十分鐘一筆變流器歷史發電數據，共計631,155‬筆紀錄。首先進行資料預處理，刪除資料內含設備狀態的欄位，其欄位值以True與False字元做為表示。另外因為部分變數，四年資料的內容只有ND與del組成，不具任何資料內容，故也先刪除。接著使用Python線性補值的方

法進行修補。接著進行資料降維，使用皮爾森係數、因素分析與主成份分析進行兩次資料降維，最後取出影響總發電量之高度相關變數，如累積發電度數、交流累積發電量、直流累積發電量、本日累計發電量、KWH修正點、乏時、正向瓦時、逆向瓦時、二氧化碳減碳量等，接著使用遞歸神經網路(Recurrent Neutral Network,RNN)、卷積神經網路(Convolutional Neural Networks,CNN)、閘控循環單元(Gated Recurrent Unit,GRU)、長短期記憶網路(Long Short-Term Memory,LSTM)、混合神經網路(RNN+LSTM、CNN+LSTM、

GRU+LSTM)等七種深度學習演算法建立預測模型並進行分析，最後以平均絕對誤差當作評估標準進行評估。 實證結果得知，龍井1-1最佳模型為LSTM，驗證損失的平均絕對誤差最佳表現為：0.0039。龍井1-2最佳模型為CNN+LSTM，驗證損失的平均絕對誤差最佳表現為0.00038759。龍井2最佳模型為RNN，驗證損失的平均絕對誤差最佳表現為0.0017。而各場域七種模型預測成果皆達到本研究設定平均絕對誤差值小於10%之研究目標。 最後，本研究之結果可提供給研究單位、學者或研究人員進行研究之參考。同時，本研究找出之影響發電量之關鍵特徵，可提供給太陽能發電廠主事者，聚焦於這些關鍵特徵之數

據變化，進行未來96小時每十分鐘之發電量預測，減緩太陽能間歇性發電等不確定性之狀況，提升太陽能發電整體之效能及因應對策之穩定度。