線上課程｜Python 資料分析＆機器學習入門價格比較,價格查詢,歷史價格詳細信息

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線上課程｜Python 資料分析＆機器學習入門描述

Hahow 好學校｜線上課程???? 此商品屬「例外商品類別」，不適用七天鑑賞期法規非以有形媒介提供之數位內容或一經提供即為完成之線上服務，經消費者事先同意始提供 ????課程連結購買教學連結 1. 完成購買後，系統將自動完成訂單並發送通知 2. 收到通知後，請至 APP 中的「通知」> 「蝦皮通知」領取電子票券 3. 同時下單兩種課程則會收到兩則通知，以此類推 4. 前往領取頁面，查看課程連結，手動複製連結至網頁 5. 進入頁面後，請先註冊 / 登入會員 6. 註冊登入 > 全額折扣折抵頁面 > 課程頁面 -- 【課程名稱】線上課程｜Python 資料分析＆機器學習入門【課程介紹影片】https://www.youtube.com/watch?v=2ttgxdwIfow 【課程簡介】學習使用 Python 進行數據分析與資料分析，利用數據來增加營收，並透過機器學習來幫助組織未來的商業決策，最後帶你實際參與 Kaggle 資料科學競賽，透過實際演練學習應用方式，朝資料科學家邁進。【課程大綱】 | 單元 1 - 1.1 介紹&安裝Python 資料分析懶人包 Anaconda, | 單元 2 - 1.2 Jupyter Notebook介紹 | 單元 3 - 1.3 介紹 Kaggle 競賽、論壇以及討論區 | 單元 4 - 1.4 需要追蹤的大神、網站 | 單元 5 - 2.1 如何獲取資料？ Sklearn內建資料集 | 單元 6 - 2.2 如何獲取資料? 透過網站API(以Google map api為例) | 單元 7 - 2.3 Pandas 基本function介紹(Series, DataFrame, Selection, Grouping) | 單元 8 - 2.4 資料前處理(Missing data, One-hot encoding, Feature Scaling) | 單元 9 - 2.5 資料視覺化(Matplot, Seaborn, Plotly) | 單元 10 - 3.1 Python 機器學習以及Scikit-learn介紹 | 單元 11 - 3.2 線性分類-感知器(Perceptron) 介紹 | 單元 12 - 3.3 線性分類-邏輯斯回歸(Logistic Regression) 介紹 | 單元 13 - 3.4 支援向量機(Support Vector Machine)介紹 | 單元 14 - 3.5 決策樹(Decision Tree)以及隨機森林(Random Forest)介紹 | 單元 15 - Kaggle實戰一- 鐵達尼號乘客生存預測 | 單元 16 - Kaggle實戰二- Kaggle競賽-共享單車需求預測(前17%排名) | 單元 17 - （募資200%解鎖課程） Deep learning: CNN介紹 | 單元 18 - （募資300%解鎖課程） Kaggle競賽神器 XGBoost介紹 | 單元 19 - （募資400%解鎖課程） PySpark介紹 | 單元 20 - （募資500%解鎖課程）機器學習進階實用技巧 | 單元 21 - （募資600%解鎖課程）如何加入資料科學團隊 | 作業 1 - Python 資料分析＆機器學習入門的作業(無作業) -- 【老師介紹】 ???? James James，畢業於台灣大學電機所電腦科學組，曾擔任台積電資料科學家，協助使用生產數據提升iPhone8 10奈米晶片製造的良率以及在 Yahoo! 擔任軟體工程師，協助開發熱門關鍵字以及 DSP 廣告平台功能。目前在 Dcard 擔任機器學習工程師，負責廣告推薦系統。【課前資訊】 ◉ 需要準備的工具/軟體需要準備的工具 / 軟體（若購買課程前不清楚版本是否支援，請先留言與老師確認。）一台 Windows / Mac / Linux（講師將使用 Mac 電腦示範此課程）安裝免費軟體 Anaconda 包含（Python, Pandas, Scikit-Learn, Jupyter Notebook ） ◉ 需要具備的背景知識基礎的 Python 程式概念（假設同學已知道 If else, function, dictionary）高中程度的基礎英文以及數學（某些名詞或相關資源為英文以及會帶到一點點的數學）若沒有 Python 的基本知識也沒有關係，講師將會提供基本的 Python 懶人包讓同學快速上手 ◉ 學習成效 1. 學會使用 Pandas 進行資料分析、Scikit-learn 套用 Machine Learning Model、使用視覺化的套件，並使用這些知識運用在平日學校或是工作上的分析報告 2.學會獨立分析資料的思維，有能力自行參與 Kaggle 上面的競賽以及股市預測模型 ◉ 哪些人適合這堂課？想學習資料分析的學生及社會人士 - 序號會在付款後 10 分鐘內送到，但如遇高峰時段，系統壓力過大，可能會稍延遲。 - 由於序號僅限一次使用，訂單完成並收到序號後，如超過鑑賞期或已開通序號即無法退貨。