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數據長與數據驅動型組織：擁抱大數據時代的衝擊

為了解決科技部產學合作計畫查詢的問題，作者葉宏謨,鄭伯壎,王盈裕 這樣論述：

　　任何組織，政府組織或企業組織，營利組織或非營利組織，都需要資料（即數據）。組織成員從資料獲得資訊，才知道有没有什麼問題與機會，該採取什麼行動，讓組織繼續成長茁壯，完成組織的使命。 　　2020年臺灣爆發新冠肺炎疫情，唐鳳政委領軍的團隊開發出口罩地圖，後來又開發出疫苗接種預約系統。各級政府也紛紛推出各種APP，例如，到訪地點實名制、確診者足跡追蹤、接觸者匡列、篩選檢測等等。以上所述都是資料的應用，假設没有這些資料，2020年的臺灣可能已經變成屍橫遍野的人間煉獄。 　　政府本來就有地政、戶政、財稅、教育、產業、行政等各種資訊系統支持其日常作業，但當疫情來臨時，這些日常運

作的系統都無法使用，必須立即開發出新的系統。但重點是資料，假如臺灣没有世界第一的健保、醫療、診所、藥局等開放資料，就不可能開發出救命的資訊系統。 　　企業也是一樣。每個企業（包括營利和非營利組織）都有資訊系統支持其日常作業，而日常作業累積下來的資料（即數據）才是真正寶貴的資產，但多數企業都忽略了它。企業如能善用這些資料，就能在問題發生前就解決問題，或避免在機會消失後才發現錯失了機會。例如，某些產品的營收正在下降，是否品質變差了或客戶偏好改變了？某些客戶的付款時間變長了，客戶是否不滿意我們的服務？企業應該有人隨時關心企業內外部資料，那個人就是數據長。 　　數據長讓企業轉型為數據驅動型組織，也

就是組織內外部成員都信任資料並依頼資料作決策。唯有提高資料品質，才能獲得使用者的信任。企業面臨的環境瞬息萬變，數據長規劃決策者可能會用到的資料，並於日常蒐集這些資料，當決策需求發生時，可立即、快速開發新應用程式利用資料產生決策所需資訊。速度是關鍵，若要花費超過數小時的時間才能寫出新的應用程式，決策時機可能已經錯過。故資料本身必須包裝成元件，如同積木般可以隨時組裝，而非傳統的存取資料庫中的資料表。

大演算：機器學習的終極演算法將如何改變我們的未來，創造新紀元的文明?

為了解決科技部產學合作計畫查詢的問題，作者PedroDomingos 這樣論述：

★亞馬遜AI與機器學習類暢銷榜　第1名 ★亞馬遜數學與統計類暢銷榜　第1名 ★亞馬遜資訊理論類暢銷榜　第1名 ★CNN、《新科學人》、《經濟學人》、《柯克斯書評》等多家媒體推薦報導 ★比爾．蓋茲年度選書！ 　　揭開大數據、人工智慧、機器學習的祕密， 　　打造人類文明史上最強大的科技——終極演算法！ 　　有一個終極演算法，可以解開宇宙所有的祕密， 　　現在大家都在競爭，誰能最先解開它！ 　　．機器學習是什麼？大演算又是什麼？ 　　．大演算如何運作與發展，機器可以預測什麼？ 　　．我們可以信任機器學過的東西嗎？ 　　．商業、政治為什麼要擁抱機器學習？ 　　．不只商業與政治，醫學與科學界也

亟需機器學習，包含DNA解碼、癌症藥品開發等。 　　．你擔心人類會被大演算所取代嗎？可以避免嗎？該如何做？ 　　華盛頓大學電腦工程系教授佩德羅．多明戈斯（Pedro Domingos）破解了一個在機器學習領域中長久以來的瓶頸，成功把機器學習、哲學與人工智慧結合起來，這個突破性研究還登上了《新科學人》（New Scientist）雜誌的封面故事。 　　他指出，機器學習有五大思想學派，每個學派有主要的演算法，能幫我們解決特定的問題── 　　．符號理論學派：將學習視為是逆向演繹法，從哲學、心理學和邏輯思路方面取得概念 　　．類神經網路學派：導傳遞演算法可以模擬人腦思考行為，是受到神經科學和物理學

的啟發 　　．演化論學派：遺傳程式規劃會在電腦上模擬演化，澈底運用遺傳基因和演化生物學理論 　　．貝氏定理學派：相信學習是機率推理的形式，是根據統計學的理論 　　．類比推理學派：支持向量機從相似度判斷進行推論學習，並受到心理學和數學的影響 　　多明戈斯認為，如果有人可以成功整合這些演算法的優點， 　　就能發展出「終極演算法」，便可以從大數據與人工智慧中， 　　獲得世界上過去、現在與未來的所有知識，將創造新紀元的文明。 　　站在大數據與文明終將合一的浪潮上， 　　終極演算法將帶領我們，望見未來。 　　【為什麼你必須知道大演算？】 　　◎如果你是一般市民或決策人士 　　讓你了解大演算的來龍

去脈，從隱私到未來的工作與機器人戰爭的倫理， 　　你將會看到真正的問題在哪裡，並思考如何看待這些問題。 　　◎如果你要把機器學習運用在工作上 　　不管你在哪個行業、什麼職業別，機器學習能幫你省下人工編寫程式的費用， 　　避免資訊系統僵化，並預測未來你會面臨的科技發展， 　　甚至讓你成為精準的市場分析家、解讀大數據的科學家。 　　◎如果你是科學家或工程師 　　過去的數學和現有資訊學習與數據分析，不會讓你有任何改變。 　　機器學習將讓你具備非線性分析，帶給你嶄新的科學世界觀，有所突破。 　　◎如果你是機器學習專家 　　雖然你應該很熟悉機器學習，但本書仍會提供給你許多新的想法、 　　機器學習發

展史上有價值的資訊、有用案例與類似的情境， 　　甚至提供給你機器學習的嶄新觀點，啟迪你全新的思考方向。 　　◎如果你是任何學齡階段的學生 　　目前世界各地極度缺乏機器學習專家，這是現在也是未來最受關注的領域。 　　未來，不只局限現有的資訊工程、電機工程等相關科系， 　　無論是醫學、醫工、生物科技、行銷、電商、社會、心理、哲學、教育、財經等各科系， 　　機器學習終將與這些領域整合，現在了解大演算，你就不會被趨勢潮流所淘汰。 專業推薦 　　王國禎｜交大資工系系主任 　　林泰宏｜前臺灣微軟合作夥伴技術支援顧問 　　林蔚君｜亞洲大學副校長 　　張宗堯｜美商凱博數據創辦人／總經理 　　陳明義｜資策

會技術長／大數據所所長 　　陳縕儂｜美國微軟研究所研究員 　　趙坤茂｜臺大資工系系主任 　　謝孫源｜成大資工系特聘教授兼系主任 　　簡禎富｜清華講座教授暨清華-台積電卓越製造中心主持人 　　「大至預測變化萬千的商業潮流的走向，到小至預知是否能成功約到心儀對象，都屬於《大演算》的範疇。本書作者以極盡生動活潑的闡述及例子，與讀者分享如何將機器學習演算法應用於日常生活中，甚至可以應用於學習治療癌症。」──交大資工系系主任　王國禎 　　「我們生活在一個充滿數據與機器學習的環境。無論是在網路或實體世界，我們的一舉一動，隨時隨地被記錄和分析。數據分析，知識精煉與學習精進的能力，對人類、企業、社會、環境

及臺灣的經濟發展都很重要。訪間大數據的書雖然已有不少，但對機器學習的處理大都一筆帶過。佩德羅．多明戈斯在這本書中，不但將深奧的機器學習概念，以深入淺出的方式，介紹給非專業的讀者，同時也以清楚的內容，滿足專家深入了解的需求。」──亞洲大學副校長 　林蔚君 國際好評如潮 　　「作者多明戈斯專業與熱情筆觸，讓這本書極具可讀性。」──《新科學人》（New Scientist） 　　「《大演算》研究與統整了機器學習領域的五大主流技術……內容豐富，主題發人深省。作者透過適時深入淺出的巧妙介紹手法，讓我們很快汲取精髓觀念。」──《經濟學人》（The Economist） 　　「隨著『機器學習』和『大

數據』經常登上頭條新聞，有關於這類的主題，不乏充斥炒作話題的商業書籍，以及還有一些過於技術導向的教課書，使得較難理解。對於普羅大眾來說，不管事從經理主管到大專院校學生，這是一本理想的書籍，真正展現了為什麼不用透過沉重的數學演算，就能明白機器學習如何運作。不同於其他書籍只是浮誇宣稱一個光明的未來，這本書實際上給你需要了解的知識，並且明白即將到來的變化。」──Google研究總監 彼得．諾維格（Peter Norvig） 　　「這是一本令人愛不釋手的書，由在這創新領域的領導專家所著。如果你想知道新世代人工智慧將如何改變你我未來的生活，就閱讀這本書吧！」──Google研究員、無人駕駛車發明人 塞

巴斯蒂安．史朗（Sebastian Thrun） 　　「一開始便大膽主張所有知識都可以透過一個單一的『大演算』，從數據資料中分析推論得出，多明戈斯透過明快節奏的說明歷程，帶領讀者進入這華麗全新的機器學習世界。輕鬆的寫作筆法卻深具威信，多明戈斯是一位完美的嚮導，從書上你將會學到一切你需要知道關於這個令人振奮的領域，以及有關科學與哲學的大量闡釋。」──微軟研究院首席研究員、《6個人的小世界》（Six Degrees）與《為什麼常識不可靠？》（Everything Is Obvious）作者 鄧肯．華茲（Duncan Watts） 　　「電腦科學的聖杯就是一種可以教導自己學習的機器，如同我們人類

一樣，從經驗中獲取知識。機器學習可以幫助我們從事每一件事情，從治療癌症到建立人形機器人。佩德羅．多明戈斯揭開機器學習的神祕面紗，並充分展現未來是多麼令人驚奇與振奮人心。」──《賈伯斯傳》（Steve Jobs）作者 沃爾特．艾薩克森（Walter Isaacson） 　　「機器學習是一種最具變革性的技術，將在未來15年裡，塑造人類的嶄新生活。這是一本必讀之書──一個用詞大膽、文辭優美的新框架，帶領我們展望美好的未來。」──《跨越鴻溝》（Crossing the Chasm）作者 傑弗里．墨爾（Geoffrey Moore） 　　「這是一本非常重要且實用的書籍。機器學習已經是你我生活與工作的

關鍵，且對未來的影響只會變得日益加遽。終於等到佩德羅．多明戈斯以清晰易懂的方式寫出關於這方面的著作。」──貝伯森學院（Babson College）特聘教授、《決勝分析力》（Competing on Analytics）與《大數據@工作力》（Big Data at Work）作者 湯瑪斯．戴文波特（Thomas H. Davenport） 　　「機器學習正在改變世界，被廣為人知的是運用在商業的預測分析。這本引人入勝、廣泛深遠，並啟發靈感的書籍，將深奧的科學概念，不只是介紹給非專業的讀者，也滿足專家嘗鮮的閱讀需求，深刻的觀點揭露了最有前景的研究方向。這真是一顆堪稱罕見的寶石。」──預測分析世界

大會（Predictive Analytics World）創辦人、《預測分析時代》（Predictive Analytics）作者 艾瑞克．席格（Eric Siegel） 　　「機器學習是個迷人的世界，之前卻鮮少被外人看上一眼。佩德羅．多明戈斯透過書中五大學派的語法，傳授你神祕的語言，並邀請你參與他的整合學派計畫，打造人類文明史上見識過最強大的科技。」──普林斯頓教授、《連結》（Connectome）作者 塞巴斯蒂安．升（Sebastian Seung） 　　「一本充滿專業熱情，而不是概略介紹機器學習的書……內容清晰易懂、理論與實務講解兼具……具有智慧、遠見和學術價值，多明戈斯完整詮釋科

學家如何開發程式，讓電腦可以自我教導。你將會發現許多令人著迷的創見。」──《柯克斯書評》（Kirkus Reviews） 　　「這是劃時代突破性的電腦科學，開始展開一場令人振奮的全新冒險旅程。」──《書目》（Booklist） 布萊斯．克理斯坦森（Bryce Christensen） 　　「多明戈斯絕對是一位親切且有趣的知識導師，他能用最淺顯易懂的語言，通透解釋這些艱澀難懂的機器學習理論學派知識領域，協助初學者快速領略這演算法，可謂近幾十年來難得的經典之作……這是一本理論完整與實務說明詳實的書籍，不僅能滿足單純好奇的初學讀者，更是適合早已具備基本機器學習領域知識的專業人員，更能融會貫通此領

域的重要神髓。透過每一篇章的學理翔實描述和討論，淺白解釋難懂的術語，以及提出明確與易於理解的實例，這些努力都是本書最值得推薦讚揚之處。」──《英國泰晤士高等教育專刊》（Times Higher Education） 　　「《大演算》澈底勾勒我們眾人從沒看到或人心未曾思想過的嶄新世界，並對我們的日常生活產生難以抹滅的巨大影響。」──《讀者的書意識》（Shelf Awareness for Readers） 　　「這真是令人驚訝且博學、幽默、易讀易懂的入門書。」──大數據分析網站 KDNuggets  

臺灣大專院校韓語翻譯人才養成現況分析及改善方案：兼論韓語翻譯能力檢定考試之建構

為了解決科技部產學合作計畫查詢的問題，作者温婷伃 這樣論述：

在全球化的時代，資訊科技不斷創新，全球產業逐漸走向無國界，各國的交流日漸頻繁，對翻譯的需求也隨之增加。我國政府意識到培養翻譯人才的重要性，於2007年首次舉辦「中英文翻譯能力檢定考試」。此外，國家教育研究院於2011至2012年間邀集翻譯學術界、產業界，以及政府部門等各界代表進行多次座談，彙整出翻譯發展政策建議書，可見政府有意推動翻譯發展的決心。不過臺灣的翻譯發展以中英翻譯為主，少數語種多未受重視。然而近年來，在韓流風潮的帶動下，臺灣及韓國的交流互動日益頻繁，韓語翻譯需求也隨之增加，培養優秀的韓語翻譯人才補足市場需求，成為重要的課題。不過臺灣目前並沒有中韓翻譯的翻譯系所，僅有韓語相關科系，在

韓語翻譯教育體系不完全的情況下，韓語翻譯人才養成勢必面臨困境。故本研究旨在整理、分析韓語翻譯人才養成現況，並探尋改善方案及具體施行方式。本研究採用文獻分析及問卷調查法，統整臺灣大專院校韓語翻譯課程開設狀況及教學內容，同時對臺灣韓語翻譯課程教師、有韓語筆譯需求之業者及韓語筆譯譯者進行問卷調查。結果顯示，在翻譯學課程方面，學、業界對翻譯課程的定位有一定的共識，皆為技能導向，並認為應以「訓練翻譯技能」為主要目標，且教師使用的教材與實務需求大致相符。此外，學、業界對產學合作抱持樂觀態度，不過仍需溝通協調出一個適宜的合作方式，才能真正實現產學合作的效用。而在翻譯產業方面，業界對於未來臺灣韓語翻譯市場需求

大多持樂觀的態度，在預期韓語翻譯需求會持續增加的情況下，韓語翻譯人才的養成勢必是近年來相當重要的課題。在綜合分析韓語翻譯課程及問卷調查結果後發現，臺灣大專院校韓語翻譯人才養成有兩大限制：韓語翻譯課程與翻譯研究所性質不同、韓語譯者多未修習韓語翻譯課程，此與臺灣韓語翻譯教育體系的不完備息息相關。為促進韓語翻譯人才養成的發展，本研究提出成立韓語翻譯研究所、建立韓語翻譯能力檢定考試等兩項改善方案，並深入探討建構韓語翻譯能力檢定考試的具體施行方式。透過比較韓、中兩國現行韓語翻譯能力檢定考試，即韓國的翻譯能力檢定考試（TCT）、ITT檢定考試、中國的全國翻譯專業資格（水平）考試（CATTI），以及調查臺灣

學、業界對韓語翻譯能力檢定考試的看法，對韓語翻譯能力檢定考試的籌備方向提出建議。雖然韓語屬於少數語種，較不受重視，然而市場上仍有一定的韓語翻譯需求，故我國應該更積極培育韓語翻譯人才。本研究期待能起到拋磚引玉的作用，喚起更多對韓語翻譯相關議題的關心及討論，集結各方力量，一同集思廣益，促進臺灣韓語翻譯的發展。