# 🏅 資料科學 電子報 推薦 Top10（轉） **URL:** https://vip.studycamp.tw/t/%E8%B3%87%E6%96%99%E7%A7%91%E5%AD%B8-%E9%9B%BB%E5%AD%90%E5%A0%B1-%E6%8E%A8%E8%96%A6-top10%EF%BC%88%E8%BD%89%EF%BC%89/5337 **Category:** 資料科學 **Created:** [2022年十二月18日 15:17 UTC](https://vip.studycamp.tw/t/%E8%B3%87%E6%96%99%E7%A7%91%E5%AD%B8-%E9%9B%BB%E5%AD%90%E5%A0%B1-%E6%8E%A8%E8%96%A6-top10%EF%BC%88%E8%BD%89%EF%BC%89/5337 "2022-12-18T15:17:29Z") **Posts on this page:** 1 **Page:** 1
### Author: ![postman](https://vip.studycamp.tw/user_avatar/vip.studycamp.tw/postman/32/5624_2.png) [@postman](https://vip.studycamp.tw/u/postman) #### Post date: [2022年十二月18日 15:17 UTC](https://vip.studycamp.tw/t/%E8%B3%87%E6%96%99%E7%A7%91%E5%AD%B8-%E9%9B%BB%E5%AD%90%E5%A0%B1-%E6%8E%A8%E8%96%A6-top10%EF%BC%88%E8%BD%89%EF%BC%89/5337/1 "2022-12-18T15:17:30Z")
本文為轉載臉書粉專《 **JumpingCode 資料科學手記** 》的文章介紹，感謝 @Howard 熱情分享至臉書社團。 特別感謝原作者 Jumping 大大，非常慷慨的授權論壇全文轉載。 * * * 對資料科學感興趣的朋友，建議您追蹤 Jumping 大的網站文章。 **追蹤示意圖** ：進入網站後，點擊右下方的提示，追蹤或 … 都行（需有 WordPress 帳號）。 ![JumpingCode 資料科學手記 - 追蹤](https://vip.studycamp.tw/uploads/default/original/2X/4/4ba0113b944c014a0ebb5517c3444f166bafdddc.jpeg) > **[JumpingCode 資料科學手記](https://jumping-code.com/)** > > Python｜資料科學｜數據分析 | 非本科轉職 | 資料工程師 如果覺得內容有幫助，歡迎到臉書粉專幫忙按個讚，讓粉專可以嘉惠更多人。 ## [臉書粉專：JumpingCode 資料科學手記](https://www.facebook.com/jumpingcoder) > Hi, 我是 Jumping！ 目前是一位資料工程師 這邊會分享以下主題： > > 📓 Python、資料科學、數據分析技術筆記 > > 🔥 最新科技趨勢、GitHub 有趣專案 > > 🎯 非本科轉職的心路歷程 **以下為原文介紹：** * * * **資料科學電子報 推薦 Top10** 身處在科技業 最擔心的就是 **變化太快** 深怕自己很多技術和知識都還停留在 3、5 年前 隨時都有可能被後浪給超越 所以能不能 **吸收新知** 就是很重要的一件事！ 而我認為最快取得新知的方式就是透過 **訂閱電子報** 每天或每週都能知道世界各地正在發生什麼事 有什麼樣的新技術發表、產業有什麼新的趨勢 今年我花了數個月的時間 訂閱了近 40 個不同的 **電子報** 並逐一閱讀過 做比較之後整理出了「 **資料科學 電子報推薦 Top 10** 」 分享給大家 👇 * * * ## ▌Data Science Simplified 這是我每天最期待也是優先打開來拜讀的電子報！ 作者每天會提供一個 **Python 技巧** 或是好用的套件示範 像是快速擷取文字中的日期、如何驗證 DataFrame 或是如何利用套件做 Concurrency 並行處理以加快 Python 程式執行 每個我覺得都非常非常實用，推薦大家都可以訂閱！ **訂閱連結** 👉 [https://mathdatasimplified.com/about-2/](https://mathdatasimplified.com/about-2/) * * * ## ▌Data Elixir 我查了很多關於電子報的文章 幾乎每個都有推薦 Data Elixir 我訂閱後也懂為什麼這麼多人推了 內容真的都很棒，而且很少會跟其他電子報有重複 目前看到的主題包含這些 - Insight - Trends - Tutorials, Projects & Opinions - Data Visualization - Code & Tools 這個算是少數我每個連結都會點開來看 而且看得很開心的一個電子報 所以也非常推薦訂閱！ **訂閱連結** 👉 [https://dataelixir.com/](https://dataelixir.com/) * * * ## ▌知勢 這是由 **財團法人人工智慧科技基金會** 所創立的知識型網站 裡面有很多 **AI 產業** 的新知文章 也有一些高手前輩們的投稿 很多文章我看了覺得都滿有收穫 算是我目前看到做最好的資料科學相關的 **中文電子報** ！ **訂閱連結** 👉 > **[訂閱電子報 - 知勢 - 提供AI新知與觀點的媒體](https://edge.aif.tw/subscribe/)** > > 「知勢」是由財團法人人工智慧科技基金會所成立的科技媒體，為讀者提供具影響力且可信賴的科技知識與趨勢。集結台灣各領域專家，包括人工智慧、資料科學、AIoT、5G等前端科技學者與研究者，以及來自業界的應用實例與觀點，幫助讀者瞭解最新技術及其應用，對經濟、社會和政治的真實影響。 * * * ## ▌Super Data Science 這是一個我在 Udemy 上課的老師所創立的品牌 有課程、Podcast 和電子報 電子報有 **資料科學** 新知和趨勢的豐富圖文 除了提供文章摘要之外 還有附上他們自己的觀點 非常實用！ **訂閱連結** 👉 [https://www.superdatascienceacademy.com/data-science-insider](https://www.superdatascienceacademy.com/data-science-insider) * * * ## ▌The Variable 這是在 Medium 上非常有名的部落格 [**Towards Data Science**](https://towardsdatascience.com/) 所推出的電子報 每週的電子報會有一個大主題 並提供與主題相關的數篇文章 不論是在技術或是趨勢面，都是不錯的新知來源！ 基本上都是 **Medium** 上的文章 所以裡面也會有付費文章 若你是免費用戶的話可能會有些無法看 （免費用戶每月只能看３篇付費文章） **訂閱連結** 👉 [https://medium.com/towards-data-science/newsletters/the-variable](https://medium.com/towards-data-science/newsletters/the-variable) * * * ## ▌Synced Global AI Weekly 這也是我訂閱已經滿長一段時間的電子報 每週的內容都很豐富！ 主題包含有： - 本週精選焦點 - Technology - You May Also Like (推薦文章) - Global AI Events（最新活動、研討會） - Global AI Opportunities (職缺) **訂閱連結** 👉 [Page Not Available | Mailchimp](https://mailchi.mp/2fb3aa308ad3/welcome-to-synced-global-ai-weekly-newsletter) * * * ## ▌TLDR 這個電子報內容滿廣泛的 除了科技趨勢之外 還有推薦的 **Github 專案** 有時候會發現一些有趣的開源專案或是套件！ 主題有： - Big Tech & Startups - Science & Futuristic Technology - Programming, Design & Data Science **訂閱連結** 👉 > **[TLDR Newsletter - A Byte Sized Daily Tech Newsletter](https://tldr.tech/tech/archives)** > > TLDR is the free daily newsletter with the most interesting stories in startups, tech and programming! * * * ## ▌MIT Technology Review MIT\_TechnologyReview (麻省理工科技評論) 這是個歷史悠久的電子報 「《 **麻省理工科技評論** 》是由麻省理工學院於 1899 年創刊的雜誌。 它側重報導新興科技和創新商業，專注於科技的商業化和資本化。」— wikipedia 所以這個我覺得稍微比較吃英文閱讀能力 因為裡面的內容真的就是很專業的 **評論文章** 每次只有一個主題，但講的非常深入 如果 **英文** 不錯或是想要鍛鍊一下英文長文閱讀能力 那可以訂閱他來挑戰一下！ 由於 MIT Technology Review 主題多到已經拆成不同電子報 所以如果是資料科學相關的話，我推薦訂閱以下這３個： - **The Algorithm** - **The Download** - **Weekend Reads** 訂閱時可以自行勾選想要的主題 另外也有 **生技、醫療、氣候變遷** 相關的主題 如果有興趣也可以訂閱來看看 不想看了隨時都可以取消唷！ **訂閱連結** 👉 [Newsletters | Sign Up](https://www.technologyreview.com/newsletter-preferences) * * * ## ▌Deep Learning Weekly 這個電子報最有特色的部分有兩個 一個是提供了滿多 DeepLearning **深度學習** 、MachineLearning **機器學習** 相關的 **Github 工具** 另一個厲害的主題是 **最新發表的 Paper** 提供摘要在電子報 非常適合 **研究型** 的資料科學工作者們訂閱！ 每週電子報的主題有： - Industry - MLOps - Learning - Libraries & Code - Papers & Publications **訂閱連結** 👉 > **[Deep Learning Weekly | Substack](https://www.deeplearningweekly.com/)** > > Bringing you everything new and exciting in the world of
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