Career advice
Curated writing from operators, recruiters, and HR leaders — written for people building real careers in HK.
As a student, essay writing can often feel like a daunting task, and it’s not uncommon to experience writer’s block. Whether you’re staring at a blank page, struggling to formulate coherent thoughts, or simply feeling overwhelmed, writer’s block can make essay writing feel impossible. However, there are various strategies you can implement to overcome these […]
Data Science and Data Engineering are two key roles in the world of data-driven decision-making, each with its own unique functions. While they are often confused, understanding the differences between them is essential for fully leveraging the power of data.
In May 2025, a group of young engineering professionals from Hong Kong embarked on a purposeful journey to Australia, engaging in a week-long programme designed to inspire forward-thinking approaches to sustainability, innovation, and global collaboration. Organised by the Young Members Committee (YMC) of the Hong Kong Institution of Engineers (HKIE), the delegation offered participants a unique opportunity to explore how engineering can drive positive change across communities, industries, and borders.
Imagine a world where sustainability meets innovation, where engineering paves the way for a greener future. The Hong Kong Institution of Engineers Young Members Committee (HKIE YMC) Overseas Delegation 2024 ventured into the heart of Sweden on a mission centred around “Mind-mapping Sustainable City”.
Bill Gates once predicted that automation and artificial intelligence would change the nature of work, but he also pointed out that this would spark a demand for more valuable, creative, and human-centric jobs. IT is closely related to our daily lives, and as technologies such as artificial intelligence, the Internet of Things, and 5G networks rapidly advance, our perception of IT has also undergone drastic changes.
你曾遇過一些很討厭的談話對象嗎？面對這些人，筆者會借故先行一步，避免跟他有任何的交流。想避免成為這類人……
書本是一個尋找導師的絕佳方法。從這些人的自傳身上，讀者能夠學會這些偉人的想法以及做事模式，以他們作為藍本從而改變自己……
不諳編程或是編程初學者常常會有一個印象：就是資訊科技發展很快，一種最新技術可能數年又會變得「不再流行」，又時時會有一些新穎的科技流行語(Buzzword)，早幾年是雲端、大數據，過了一會又是數據科學、人工智能、現在又出現了所謂的區塊鏈技術。編程初學者，在沒有先前經驗的情況下，往往無所適從，不知如何是好。 由蒸汽機講起 要理解科技變遷的原因，最好的方法莫過於觀察科技一直以來的發展歷史：蒸汽機這個名詞，聽起上來非常十九世紀，蒸汽火車是只有老一輩才曾經坐過的交通工具，十九世紀英國發明家占士．瓦特(James Watt)改良原有蒸汽機，正式開啟工業革命的時代。蒸汽機在工業時代不可或缺，當時出現了蒸汽火車、蒸汽船、甚至蒸汽推動的汽車。二十世紀初，內燃機(Internal Combustion Engine)的發明，使傳統的蒸汽機，慢慢退出歷史舞台，今時今日的汽車及輪船，皆是由內燃機所推動的。 內燃機與蒸汽機最大的分別，在於蒸汽機是外燃機，也就是以燃料在容器外加熱，將釋放之熱能轉化為機械能，從而推動機器。內燃機則相反，將燃料放於容器內加熱，既是燃料也是介質。 內燃機成為現今絕大多數交通工具的引擎，原因就是內燃機的能量轉化效率較多，約有三至四成，相比起 蒸汽機的一至兩成，改善良多。 那蒸汽機就完全被人類文明摒棄了嗎？當然不是，蒸汽機同內燃機其實在性能上各有優劣，蒸汽機非常適合有恆常(constant power output)輸出的情況，也就是不適合經常改變負載(Sudden Loading Changes)。因此相對而言，在汽車的情況，行行停停的汽車，使用蒸汽機，遠比使用內燃機無效率。反之，在發電廠的世界，基本上全都使用 蒸汽渦輪發動機(Steam Turbine)，因為供電輸出必須恆定，發電廠不會行行停停，在這種情況下，使用蒸汽機就比內燃機更有效率。 資訊科技的情況 資訊科技的情況，與上述情況類似，任何改變，必然是由於有一個明顯的好處，才會推動技術的進步。就用近年的Buzzword作為例子： 1. 雲端計算(Cloud Computing)是由於現代應用程式需要快速擴張負載能力(Scale Up loading)，傳統自行託管的數據中心方式，已經無法達至如此的需求，想像一下，要在傳統的數據中心增設一部伺服器，起碼要一個星期。相較之下，在Amazon Web Service上增設一個EC2，只是十分鐘的問題。 2. 大數據的出現，是伴隨著雲端計算的發展而壯大，未有雲端計算之前，處理大量、多種類的數據是一個複雜的問題，要對數據加以分析亦難以成事。當數據不論容量、種類、收集速度都上升的情況，大數據處理工具如Apache Spark、Apache Hadoop等就應運而行。 3.…
近年數據科學及人工智能發展迅速，大眾開始對數據(Data)有很大興趣，甚至有「數據是未來的石油」(Data is the new oil)的講法。很容易會聽到如大數據(Big Data)、數據導向決策(Data Driven Decision)、數據化組織(Data Organization)等等與數據相關的詞語，其中重點，不外乎都是如何運用已儲存的數據，通過數據處理及數據分析，從而得出結論，幫助決策。筆者今日希望談談的，是另一個技術用語，與大數據一詞經常一齊出現，就是非結構化數據(Unstructured Data)。 何謂數據 要理解非結構化數據，要先理解何謂數據，廣義上的數據通常指的是原數據(Raw Data)，是我們為了記錄事物而製造出來，因此要定義數據，筆者會用以下的定義。 數據本質上是紀錄(Record)，是狀態的紀錄(Record of states)，通常專指未經處理的原數據(Raw Data)。 記錄的形式可以包羅萬有、層出不窮，一個原始人結的繩結是數據；一本寫在竹簡上的書是數據；一個Excel檔案也是數據。資訊科技的高速發展，令我們可以儲存及記錄大量數據。由數據開始，人類可以掫取資訊(Information)，歸納為知識(Knowledge)，內化成智慧(Wisdom)。 所以數據是分析、學習的基礎，沒有數據，則無法從中掫取資訊，知識就更不可能由其中歸納而成。因此現今對數據的重視，最終目的，就在於希望由分析原數據，得到未知的見解(insight)。 結構化 只是有數據，仍是不夠，我們還需要將數據以結構化(Structured)的方式儲存，才能加以利用。試分析以下兩個情況: 1. 將銷售數據變成如下圖Excel欄及列的形式，分門別類處理好。 2. 收集好每一張銷售發票及銀行月結單，再作統計 要作銷售額統計，兩者較為容易呢？理所當然是前者。 分野原因何在？最關鍵的原因，在於數據是否已經結構化，Excel的欄及列有明顯數據結構:Product、Countries、Qtr1、Qtr2都是早已定義好的…
In the past few years we’ve produced more data than in the whole of human history. The volume and dynamic nature of the data is changing not only how we live our lives, but how we do our jobs. Why does this data explosion matter to you? Data can reveal patterns and regularities that allow us to predict anything from what people want to buy, to what creates customer loyalty, where crimes are most likely to occur, to your possible future healthcare needs. All industries can benefit from the potential insights big data can reveal.