就如同 Paul Graham 的 Hackers & Painters: Big Ideas from the Computer Age 裏頭說的，
「這是個對科技阿宅最棒的年代，只要夠 nerdy，夠有想法，夠有生意頭腦，那就去創業吧。」
今年五月，KKV (KKStream & KKTV) 內部執行了一個 KKV Data Game 17.05。
隨後的六月，毅然決定對外開放，搭上 PyCon Taiwan 2017 的順風車，辦了個 KKBOX Data Game 17.06。
主辦人之一的 @ironhead 寫了篇 blog：Stories of KKBOX Data Game 17.06。
而這一篇，打算以另一個觀點來聊聊這個 game 到底是怎麼樣的一個 game~
如果，我們把整個 KKBOX Data Game 17.06 當作一家 startup，會是怎麼樣的一回事？
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。
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。
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