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2013年10月9日 22:41
");
$(".story_photo .videoPlay").hover (
function(){$(this).css({"opacity":"0"})},
function(){$(this).css({"opacity":"1"})}
)
}
//照片區塊出現
$(".story_photo").fadeIn(1000);
//寫入第一張照片
var firstimg = $(".story_photo img:first").attr("rel");
$(".story_photo img:first").attr("src",firstimg);
$(".story_photo li:not(:first)").hide();
//判斷是否有多張照片，寫入開關
var li_nums = $(".story_photo li").length;
var openclose = '
更多照片 '
if (li_nums > 1) {
$(".story_photo .p_switcher").append(openclose);
}
//控制錨點
if (li_nums > 1) {
$('.open_btn, .story_photo img').click(function(){
$('.news_story').ScrollTo(500);
});
$('.close_btn, .story_photo img').click(function(){
$('.news_story').ScrollTo(500);
});
} else {
$(".story_photo img").css("cursor","none").attr("title","");//一張圖時
$(".p_switcher").hide();
}
//點擊圖片或開關，展開其他圖片
$("a.open_close").click(function(){
//寫入其他圖片路徑
$(".story_photo img:not(:first)").each(function(){
var imgsrc = $(this).attr("rel");
$(this).attr("src",imgsrc);
});
$(".story_photo li:not(:first)").slideToggle(500);
$(".open_close span").toggle();
});
if (video_link>0){ // 如果有影音，點圖連到影音頁
$(".story_photo img, .story_photo .videoPlay").css("cursor","pointer").attr("title","點擊觀看影音新聞");//設定游標
$(".story_photo img, .story_photo .videoPlay").click(function(){
var videoURL = $(".story_photo .video_link a").attr("href");
location.href=videoURL;
});
} else { //沒影音時，點圖展開其它圖
if (li_nums > 1) {//一張圖以上
$(".story_photo img").css("cursor","pointer").attr("title","點擊展開");//設定游標
}
$(".story_photo img").click(function(){
//寫入其他圖片路徑
$(".story_photo img:not(:first)").each(function(){
var imgsrc = $(this).attr("rel");
$(this).attr("src",imgsrc);
});
$(".story_photo li:not(:first)").slideToggle(500);
$(".open_close span").toggle();
});
}
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});
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「誰會是2013年金馬獎最佳男女主角？」、「黃金、基金市場行情起起伏伏，何時才是最佳進場時機？」要洞悉這些趨勢，除了可靠的資料庫平台之外，「資料科學家」專業的數據分析更是關鍵，下一波熱門職缺「資料科學家」也就因應而生。
記者李鴻典／台北報導
「行動裝置、雲端加上社群…」凡事都變得可能，而在「海量資料」時代來臨時，如何從資料巨浪中分析出市場趨勢以掌握未來商機？「誰會是2013年金馬獎最佳男女主角？」、「黃金、基金市場行情起起伏伏，何時才是最佳進場時機？」要洞悉這些趨勢，除了可靠的資料庫平台之外，「資料科學家」專業的數據分析更是關鍵，下一波熱門職缺「資料科學家」也就因應而生。
這是個數據說話的時代！懂得與資料對話就等於掌握了黃金礦脈，國際知名企業顧問智庫麥肯錫全球研究院指出，海量資料分析能力將是新一波企業競爭力的基礎；2018年，單一美國地區就將面臨14~19萬名具深厚分析技能的人才缺口，如果，海量資料分析是雲端時代的殺手級應用，海量資料科學家就是這波資料革命時代的關鍵人才。
《哈佛商業評論》也曾提到，21世紀最誘人的職業，就以資料科學家莫屬！台灣微軟瞄準未來企業對海量資料人才的需求，與中華資料採礦協會攜手合作，結合產業和學界的師資與資源，共同成立「微軟資料科學研究院」，培育跨領域及跨專業的「資料科學家」。
台灣微軟營運暨行銷事業群總經理康容說，「資料是企業創造金脈的來源，如何將Big Data海量資料轉化成企業可以做為營運依據的Big Decision大決策，考驗著資料科學家的實力；當企業身處資訊爆炸的時代，如何從漫天的資料黃沙中挖掘出最具價值的黃金，就是資料科學家被賦予的使命！」他舉例，像是北京的道路狀況向來驚人，於是，便透過北京的計程車司機的行動載具，蒐集他們走的路線資料，以供參考，成為一種雲端服務，這其實就是海量資料的一種運用。
海量資料是雲端時代的殺手級應用，自2012年開始，快速改變全球數億人口的生活模式；透過日以遽增的資料數據掌握消費者的習慣，對企業而言就是掌握營運、提升競爭力的關鍵！根據《Information Week》所做的「海量資料人才爭奪戰」趨勢報告 指出，企業對於商業智慧BI、資料分析與資料管理的人才需求日益激增，希望能夠藉此了解客戶的購買取向與市場趨勢，進而做出致勝的關鍵決策，也因而帶動商業智慧相關專業人員的薪資不斷調漲，且預估到2018年資料分析專業人才將爆增170萬名的專業資料分析人才缺口，更將同時創造出新的工作─「資料科學家」(Data Scientists) 。
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關鍵字:
海量資料
時代
來臨
資料科學家
DATA
MONEY
鄧耀中
康容
台灣微軟
中華資料採礦協會榮譽理事長謝邦昌
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