前言
有多久沒有吸收新知了呢？又或是充滿求知慾想要獲取新知，卻不知從何開始嗎？
身處在科技業，最令人擔心的就是變化太快，導致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，因此 溫故知新 就是一個很重要的能力！😎
為什麼要看電子報？
我認為最快取得新知的方式就是透過 訂閱電子報，每天或是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 🤖
我自己在經營部落格和粉專這段時間，有時候覺得苦無素材，直到有一天我打開訂閱已久但都沒看的電子報們，發現其實每天都有很多 有趣的工具 和 實用的技術 誕生，簡直是讓我發現了一片新天地！於是就培養起瀏覽電子報的習慣，最近覺得這些真的很值得分享給大家，因此就誕生了這一篇文章 💪
該怎麼活用這篇文章？
這篇文章所提到的都是我有訂閱過的電子報，花了數個月的時間一個一個閱讀過，從將近 40 個不同的電子報中做比較之後整理出的推薦名單！
我除了有寫一些介紹之外，也都有放我的電子報截圖，讓大家了解實際收到的電子報會長什麼樣，可以依照個人喜好來做挑選，想要訂閱的話我連結都放在標題上，點進去就會進到訂閱頁面
個人建議可以挑選 5 個左右來訂閱看看，不喜歡就換一個，畢竟電子報的好處就是訂閱方便又可以隨時取消訂閱 👍
精選電子報 Top 10
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，有時候是 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！
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，我訂閱後也懂了為什麼這麼多人推，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，所以非常推薦訂閱！
知勢 – 提供 AI 新知與觀點
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！
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
電子報有豐富圖文，除了有文章摘要之外，還有 附上他們自己的觀點，我覺得非常實用！
The Variable
這是在 Medium 上非常有名的部落格 Towards Data Science 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）
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)
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
MIT Technology Review (麻省理工科技評論)
這是個歷史悠久的電子報，根據 wikipedia 的資訊：「《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。」
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
- A weekly newsletter that helps demystify artificial intelligence.
- The Download
- Your daily dose of what’s up in emerging technology.
- Weekend Reads
- Stories from our archives that put technology in perspective
如下圖，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！
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 Deep Learning 深度學習、Machine Learning 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 Abstract 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
Last Week in AI
這個電子報很棒的一點是，在 Top News 的部分都會 提供他們自己的觀點 (Our Take)，可以讓我用更多元的角度去看各個科技趨勢！
另外我覺得不錯的是他內容很豐富，配合圖片的排版和字體也讓人看得很順眼，很推薦訂閱！
電子報主題有：
- Top News
- Other News
- Research
- Applications
- Business
- Concerns
- Policy
- Fun
Last Week in AI 的最後一個主題 Fun 裡面，真的是讓我看了滿歡樂的哈哈哈！
像是有「把名人變成寶可夢」的 AI 模型，可以看出資料科學家們的創意無限（還是其實是工作壓力太大 🤣）
其他電子報
什麼！上面精選推薦的 10 個裡面還是找不到喜歡的電子報，好吧！那我再多提供一些！
Medium Weekly Digest
這其實比較像是讓 Medium 每週幫自己推薦幾篇文章，Medium 主要是根據 追蹤的作者、閱讀過的文章 來做推薦
像我比較常看資料科學相關的文章，收到的電子報裡面就分成以下區塊：
- FROM YOUR FOLLOWING
- TODAY’S HIGHLIGHTS
- IN CASE YOU MISSED IT
- QUICK READS
- BASED ON YOUR READING HISTORY
- BEST IN DATA SCIENCE
我覺得推薦的都還不錯，缺點是很多是付費文章，不一定是想看就有辦法看，那該如何辨識付費文章呢？
像下圖的第一篇，6 min read 後面有一顆星星 ⭐️ 的就是付費文章，第二篇就是免費文章囉！
開啟訂閱 Medium Weekly Digest 的方式：
- 點擊個人頭像，進入 Settings，選擇 Email settings 後（如下圖）
- 勾選 Medium Digest（我個人覺得 Daily 太多了，建議選 Weekly）
- 勾選 Recommended reading
其他電子報還有很多，我簡單列在這邊，其中也包含非資料科學相關的，如果想要把信箱塞爆的話可以通通訂閱起來 😆
- 👍 Dataconomy
- the leading portal for news, events, and expert opinion from the world of data-driven technology
- 👍 KD Nuggets
- a leading site on Data Science, Machine Learning, AI and Analytics. KD stands for Knowledge Discovery
- 👍 Center For Data Innovation
- the leading think tank studying the intersection of data, technology, and public policy
- 👍 ImportAI
- a newsletter about artificial intelligence
- The Pudding
- Data is Plural
- a weekly newsletter of useful/curious datasets.
- Machine Learning Mastery
- Betakit (The AI TIMES)
- M 觀點
- 由 Miula 創立的，提供數位經濟趨勢與商業觀點，我覺得他探討的都很深入，觀點也很值得參考
- Manny 曼報
- Manny 的電子報，主要講產業動態、新創公司，或有趣的商業議題，提供的觀點都很全面
- 研之有物
- 中研院 2017 年成立的科普媒體，包含三大主題：人文與社會科學、數理科學、生命科學
整理了這麼多，最後有一個重點要提醒的就是「訂閱了之後要記得看啊！」
不然也只是拿來佔空間而已 🤣
參考資料
JumpingCode 資料科學手記 