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好書搶先看
專欄
陳妤寧
・2016/05/24
成功的大數據服務商業模式，就如同過去股民手上拿的股票機一樣，廠商把上千支的股票資料進行分析，最後推薦用戶哪幾支股票的表現值得推薦。而在這個媒體發達、資訊爆炸的時代，公眾人物、公關從業者或是需要了解民意方向的地方首長，都需要了解大眾現在最關心的新聞是什麼？態度是正面是負面？哪些媒體對自己比較友善？
專欄
陳妤寧
・2016/05/24
「所謂的大數據，並沒有一個公認的標準去認定到底多大才是大數據。十年前電信公司和基地台所蒐集的數據其實也不少，而未來的資料量也會更多，到底誰是大是小呢？可以確定的是，資料量小也有資料量小的作法，而當資料越多，則能提供資料科學更細緻分析的材料來源。」東吳大學數學系的助理教授吳牧恩。
專欄
陳妤寧
・2016/05/24
假設你現在想查詢一個新聞事件，並分析網友、鄉民的看法，最直覺的方式便是利用 Google 進行關鍵字搜索，但這樣只能做到關鍵字比對，如此一來搜索出的資料將有幾百萬、幾千萬之譜，該如何進行整理、重點摘要？總不可能人工比對吧，這時，語意分析的優點便顯現出來了。
專欄
專欄
陳妤寧
・2016/05/24
「統計」這個學門在 Big Data 時代能夠如何讓「數據」發揮更大價值？而在相信數據的無所不能之前，如何檢驗資料的可靠性、確定資料能解決的問題極限、甚至判斷結果背後的統計方式？本篇專訪邀請到清華統計所博士後研究員謝宗震，同時也是以推廣資料科學為目標的社會企業「DSP 智庫驅動」的知識長，分享如何透過資料科學解決真實世界的問題。
專欄
陳妤寧
・2016/05/24
數據和資料從古到今都是人類尋求解答的重要材料，而網路時代的資料來源變多也變雜，不論是語意分析、機器學習、演算法、統計建模，眾多方法都試圖解決更多過去人類仰賴臆測萊處理的問題。看完這五位不同背景和專長的專家分享了他們的見解後，對於所謂大數據的定義和視野，也隨之更為寬廣了。
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時報出版
・2016/05/23
羅曼原本沒想過把爬樹當成職業，事實上，她曾經無所不用其極，尋找不需要爬樹的替代方案。像是訓練猴子，想辦法把大型長焦相機固定在滑輪上；或是冒著摔下山谷的風險，趴在懸崖上觀察與她視線同高的雨林樹冠。但是這些方法對於收集有效的研究資料來說，都太不切實際了，所以，她決定成為一個爬樹高手！
環境生態
Gene Ng
・2016/05/22
科學家從一組恐龍的腳抓痕化石來判斷，恐龍有可能像牠們的近代親戚鳥類一樣有跳求偶舞的行為。英國南安普敦大學的古生物學家Darren Naish表示，說不定許多現生鳥類的行為其實是源自牠們的恐龍祖先。
科技能源
彭 琬馨
・2016/05/21
中研院物理研究所研究員周家復帶領研究團隊，在 2013 年研發「奈米分子壩」技術，能利用簡單的晶片快篩，有效快速縮短癌症篩檢的時間、提高篩檢精準度。三年後，這個技術研發更成熟了，周家復說，「我們已經能將技術實際應用在攝護腺癌標誌分子、神經胜肽分子、皮質醇的檢測，如果通過臨床標本試驗，預計最快五到十年可以開始廣泛應用」。