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Streaming Meetup #2 Streaming Meetup #2 在鬧鬧轟轟的人聲中結束了。在今年三月份舉辦第一屆時，是真的很期待會有第二場，而且還是合眾人之力舉辦的。但完全沒想到的是，會是這麼的熱鬧，回到家後發覺聲音都啞了。 ...

Next (also) starts by a DJ. 首先，同樣都是年度雲端造勢與發表大會，Google Cloud Next 有一個地方與 AWS re:Invent 非常的不同：G Suite。一個不像給工程師使用的服務，像是 Gmail, Google Drive, Google Calendar, Google Maps, ……等，都是很庶民，像是當代人的空氣與水一般，就這樣存在著的服務。但它在 Keynotes 上被提到的次數，卻可能是數一數二的多。非常非常的多。 ...

今年的色調，微醺藍，一樣帶有濃濃的夜店風～ AWS re:Invent 2017 結束一週了，KKBOX Group 出了個 5+1 人的團，各司所職。在分享會的準備還沒完成前，先寫下（原來預計/可能）參與的會議列表，同時附上對每一場會議的第一印象（或是最深刻印象）。兩場 keynotes 被拿掉了，因為有點複雜（但也可能有點太簡單，因為就是宣揚 AWS 的偉大以及新的 AWS 服務的釋出）:) ...

2017/11/12，站上了台灣資料科學年會 的 R0 講台，分享了這一年來我們是怎麼實驗性的執行 Data Culture Building 計劃…… 如果，塑造一家公司內部的 Data Culture 可以被視為是在經營一家 Startup 的話，那麼在它的生命週期裏頭，一樣會有開發與營運的技術問題；一樣要面臨追著數字成長的挑戰；一樣要考慮丟多少資源在行銷；更要常常想什麼是最適合 pivot 的時間點…… ...

台灣資料科學年會 2017 的議程 已經放出來幾天了，一直到這兩天才稍為有空瞄一下議程。 在強力擁銷員 陳昇偉博士 的熱情邀約下，KKBOX 集團一口氣貢獻了四個不同面向的主題， 兩個主題與人工智慧相關，另外兩個主題比較偏向資料科學。 搭著有點熟悉又有點陌生的臺鐵電聯車，在帶著幾朵雲的一片藍空下， 做點小功課，先單純的記下幾位講者名單。 似乎第一輪感興趣的講者，教授/學者/教育家居多。挺好的 :) ...

趨使一件計劃之外的事，產生點意外的火花，最快的方法之一，就是辦一個活動了。 當全世界（好吧，其實只有一小群人）都開始瘋狂談論 AI, Machine Learning 時， 而你發現你們家的基礎建設還很不足， 有很多 data pipeline, data engineering 的事沒做好， 根本無暇去想那個什麼 AI (stuff or buzzwords）之類的…… 又或者，雖然你們做了一些 data analytics， 也開發了些所謂的 recommendation system， 但認真想想，其實都還離完全的商業目標有那麼一段距離…… KKStream / KKTV / KKV 很不巧的，剛好也在經歷上述的狀況。 雖然我們有老大哥 KKBOX 可以咨詢，但基本功還是得自己一步一步來。 最最基本也重要的任務：1）組織資料團隊；2）建立資料認知；3）執行資料工程。 都無法假它人之手。 我們在（永遠都會）人仰馬翻的日常業務裏頭，啟動了一個小活動。 KKV Data Game 17.05 人：所有 KKV 集團（KKStream + KKTV 2.0）的同事。 事：根據拿到的，過去一段時間 KKTV 用戶的看劇行為與資料，預測（猜）用戶接下來會看的劇。 時：05/04 - 05/11，僅僅一週。 地：透過 Kaggle in Class 來舉辦整個比賽。 物：使用 KKTV 的真實資料。 ...

今年三月，急就章的去了一趟 Google Cloud Next ‘17， 重新體驗了一下 Cloud Vision API ， 順道玩玩別人拿它來做的小實驗。 這個在現場的 Vison API demo booth， 最多可以同時看到連續的三組被拍攝並上傳的照片與分析。 中間那組是我與我的同事 R 大 。 右邊那組是我的兩位同事 G 大 以及 iR 大 （i 大不能亂用……）。 右邊那組同事笑得可開心著的了~ ...