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Unit 18
數據科學與隱私
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data sciencen.
數據科學
big datan.
大數據
privacyn.
隱私
surveillancen.
監控
algorithmn.
演算法
analyticsn.
分析
machine learningn.
機器學習
data breachn.
資料外洩
encryptionn.
加密
anonymizationn.
匿名化
consentn.
同意
regulationn.
法規
GDPRn.
一般資料保護規範
cookien.
網路追蹤碼
metadatan.
後設資料
profilingn.
分析建檔
biasn.
偏見
transparencyn.
透明度
accountabilityn.
問責
cybersecurityn.
網路安全
phishingn.
網路釣魚
ransomwaren.
勒索軟體
authenticationn.
驗證
biometricadj.
生物辨識的
digital footprintn.
數位足跡
right to be forgottenn.
被遺忘權
cloud computingn.
雲端運算
open datan.
開放資料
predictive policingn.
預測性警務
ethical AIn.
合倫理 AI
big datan.
大數據
data sciencen.
資料科學
machine learningn.
機器學習
artificial intelligencen.
人工智慧
algorithmn.
演算法
neural networkn.
神經網路
data miningn.
資料探勘
predictive analyticsn.
預測分析
natural language processingn.
自然語言處理
computer visionn.
電腦視覺
data visualizationn.
資料視覺化
dashboardn.
儀表板
databasen.
資料庫
structured datan.
結構化資料
unstructured datan.
非結構化資料
metadatan.
後設資料
data warehousen.
資料倉儲
cloud computingn.
雲端運算
edge computingn.
邊緣運算
Internet of Thingsn.
物聯網
encryptionn.
加密
decryptionn.
解密
cybersecurityn.
資安
firewalln.
防火牆
phishingn.
網路釣魚
ransomwaren.
勒索軟體
data breachn.
資料外洩
identity theftn.
身分盜竊
biometricadj.
生物辨識的
two-factor authenticationn.
雙重驗證
privacy policyn.
隱私政策
cookien.
網路Cookie
trackingn.
追蹤
surveillancen.
監控
facial recognitionn.
臉部辨識
consentn.
同意
opt-inn.
選擇加入
opt-outn.
選擇退出
right to be forgottenn.
被遺忘權
data portabilityn.
資料可攜性
data sovereigntyn.
資料主權
cross-border data flown.
跨境資料流動
anonymizationn.
匿名化
pseudonymizationn.
假名化
differential privacyn.
差分隱私
federated learningn.
聯邦學習
homomorphic encryptionn.
同態加密
zero-knowledge proofn.
零知識證明
blockchainn.
區塊鏈
distributed ledgern.
分散式帳本
smart contractn.
智能合約
digital identityn.
數位身分
data governancen.
資料治理
data stewardshipn.
資料管理
ethical AIn.
倫理AI
algorithmic biasn.
演算法偏見
explainable AIn.
可解釋AI
responsible innovationn.
負責任創新
digital rightsn.
數位權利
net neutralityn.
網路中立性
open datan.
開放資料
data literacyn.
資料素養
statistical significancen.
統計顯著性
regression analysisn.
迴歸分析
clusteringn.
聚類分析
A/B testingn.
A/B測試
feature engineeringn.
特徵工程
overfittingn.
過度擬合
training datan.
訓練資料
benchmarkn.
基準
algorithmn.
演算法
encryptionn.
加密
decryptionn.
解密
anonymizationn.
匿名化
metadatan.
元數據
bandwidthn.
頻寬
latencyn.
延遲
scalabilityn.
可擴展性
regressionn.
迴歸
clusteringn.
聚類
neural networkn.
神經網路
deep learningn.
深度學習
supervised learningn.
監督式學習
unsupervisedadj.
非監督式的
overfittingn.
過度擬合
biasn.
偏誤
data breachn.
資料外洩
surveillancen.
監視
consentn.
同意
compliancen.
合規
transparencyn.
透明度
accountabilityn.
問責
profilingn.
側寫
cookien.
網路追蹤碼
firewalln.
防火牆
malwaren.
惡意軟體
phishingn.
網路釣魚
two-factor authenticationn.
雙重驗證
biometricadj.
生物辨識的
tokenizationn.
代幣化
data miningn.
資料探勘
cloud computingn.
雲端運算
edge computingn.
邊緣運算
APIn.
應用程式介面
dashboardn.
儀表板
data warehousen.
資料倉儲
data laken.
資料湖
ETLn.
資料提取轉換載入
SQLn.
結構化查詢語言
NoSQLn.
非關聯式資料庫
feature engineeringn.
特徵工程
dimensionality reductionn.
降維
precisionn.
精確率
recalln.
召回率
cross-validationn.
交叉驗證
hyperparametern.
超參數
ensembleadj.
集成的
natural language processingn.
自然語言處理
sentiment analysisn.
情感分析
recommendation enginen.
推薦引擎
A/B testingn.
A/B 測試
conversion raten.
轉換率
churn raten.
流失率
data governancen.
資料治理
data lineagen.
資料血統
scheman.
綱要
normalizationn.
正規化
denormalizationn.
反正規化
indexingn.
索引
query optimizationn.
查詢優化
distributed computingn.
分散式運算
containerizationn.
容器化
microservicesn.
微服務
DevOpsn.
開發維運
CI/CDn.
持續整合與部署
version controln.
版本控制
data sovereigntyn.
資料主權
right to be forgottenn.
被遺忘權
differential privacyn.
差分隱私
federated learningn.
聯邦學習
homomorphic encryptionn.
同態加密
zero-knowledge proofn.
零知識證明
blockchainn.
區塊鏈
smart contractn.
智能合約
digital twinn.
數位孿生
data ethicsn.
資料倫理
algorithmic fairnessn.
演算法公平性
explainabilityn.
可解釋性
interpretabilityn.
可詮釋性
adversarial attackn.
對抗攻擊
robustnessn.
穩健性
synthetic datan.
合成數據
data annotationn.
資料標註
transfer learningn.
遷移學習
reinforcement learningn.
強化學習
generative AIn.
生成式AI
large language modeln.
大型語言模型
hallucinationn.
幻覺（AI）
prompt engineeringn.
提示工程
embeddingn.
嵌入向量
tokenizern.
分詞器
inferencen.
推論
fine-tuningn.
微調
benchmarkn.
基準測試
ground truthn.
真實標準
data augmentationn.
資料擴增
outlier detectionn.
異常值偵測
time seriesn.
時間序列
correlationn.
相關性
causationn.
因果關係
GEPT 中高級 Unit 18：數據科學與隱私
📖 單元學習說明（點擊展開）▼
GEPT 中高級 Unit 18：數據科學與隱私
本單元收錄「數據科學與隱私」主題的 200 個常用英文單字、4 個重點文法、10 題聽力練習，搭配閱讀理解與測驗題組。對應大學畢業英文程度，適合大專以上學習者，是準備 GEPT 中高級 的核心練習單元。 建議每天投入 15-20 分鐘，三天內可掌握本單元所有單字與文法重點。
📚 你會學到什麼？
- 掌握 data science、big data、privacy 等 200 個英文重要單字
- 學會 分詞構句的進階用法、名詞子句的進階用法 等文法重點
- 聽懂 10 段日常英文對話與短文
- 透過 quiz 題組驗證學習成效，整理錯題加深印象
📖 重點單字搶先看
| 單字 | 中文 |
|---|---|
| data science | 數據科學 |
| big data | 大數據 |
| privacy | 隱私 |
| surveillance | 監控 |
| algorithm | 演算法 |
| analytics | 分析 |
📝 文法重點摘要
- 分詞構句的進階用法 — 用 Having + p.p., Being + p.p., Not knowing 等開頭表示原因、時間、條件。
- 名詞子句的進階用法 — What 子句, Whether/If 子句, How/Why/When 子句作主詞或受詞。
- 形容詞子句的簡化 — 將 who/which 引導的形容詞子句簡化為分詞片語或介系詞片語。
💡 怎麼用這個單元最有效？
- 第一天先把單字聽過一遍，跟著朗讀 2-3 次熟悉發音
- 第二天看文法說明，搭配例句理解使用情境
- 第三天做聽力 + 閱讀 + 測驗三個練習區，把錯題標記下來
- 第四天回頭重做錯題，並下載練習單做書面練習加深記憶
❓ 常見問題
這個單元適合什麼程度的學習者？
本單元設計給準備 GEPT 中高級 的學習者，對應大學畢業英文程度，適合大專以上學習者。 如果是剛開始接觸，建議從 Unit 1 循序漸進。
學完這個單元需要多久？
如果每天投入 15-20 分鐘，大約 3-4 天可以完成單字、文法、聽力、閱讀與測驗五個區塊，並把錯題複習一輪。
有提供練習單下載嗎？
有。本單元上方「下載練習單」按鈕可以下載 PDF 練習單，搭配紙本書寫練習效果更好，特別適合國小到高中階段的學習者。