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曹昱維

成為 AI 科學家｜機器學習好簡單，輕鬆讓你一手掌握資料科學實作 10 大技巧

NT$1,580
＃人工智慧＃資料分析

在這門機器學習的課程中，將詳細介紹分類模型的選擇與使用，對於數學不好的人，會透過詳盡解說演算法的每個步驟來補不足，對於實際進行模型訓練、參數調整與評估的注意事項，也會在這一門課中完整的帶你了解，除了認識機器學習概念之外，還可以實作出最完整的機器學習應用。

NT$1,580

2021/07/07

【精選文章】網路爬蟲的9個工作流程

<img src="https://cdn-static.tibame.com/notification/e7eab235-8cdb-4489-b2e2-8775cba7cfee_728x90.png" width="600" height="75" alt=""><br><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>AI/資料科學不可不知的60道問題</strong><br></span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">每天5分鐘幫你快速添補知識技能！</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">節省你為了獲取資訊所需花費的大把時間</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">將AI人才的發展角色、基礎知識、產業與技術的應用</span><br><br><br><strong><span style="font-family: 'Microsoft JhengHei'; font-size: 18px;">主題：AI60問-Q17 網路爬蟲的9個工作流程？</span></strong><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>文章連結：</strong><a href="https://blog.tibame.com/?p=17890" target="_blank" rel="noopener">https://blog.tibame.com/?p=17890</a></span><br><br><a href="https://blog.tibame.com/?p=17890" target="_blank" rel="noopener"><img src="https://cdn-static.tibame.com/notification/834b60cd-329d-4d32-9430-f65ab7864a57_AI-60問_Q17_Blog-1170x659.png" alt="Q17網路爬蟲的9個工作流程" width="600" height="338"></a>
2021/07/06

【精選文章】AI/資料科學家主要工作和專業&核心職能是什麼

<img alt="" height="75" width="600" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/e7eab235-8cdb-4489-b2e2-8775cba7cfee_728x90.png"><br><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>AI/資料科學不可不知的60道問題</strong><br></span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">每天5分鐘幫你快速添補知識技能！</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">節省你為了獲取資訊所需花費的大把時間</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">將AI人才的發展角色、基礎知識、產業與技術的應用</span><br><br><br><strong><span style="font-family: 'Microsoft JhengHei'; font-size: 18px;">主題：AI60問-Q2 AI/資料科學家主要工作和專業&核心職能是什麼？</span></strong><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>文章連結：</strong><a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=17278">https://blog.tibame.com/?p=17278</a></span><br><br><a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=17278"><img height="338" width="600" alt="Q2 AI/資料科學家主要工作和專業&核心職能是什麼" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/ae4906cc-a0b0-45b2-a7f8-5ea6c9e6635d_AI-60問_Q2_Blog.png"></a>
2021/07/06

【精選文章】決策樹有哪3個分類過程

<img alt="" height="75" width="600" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/e7eab235-8cdb-4489-b2e2-8775cba7cfee_728x90.png"><br><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>AI/資料科學不可不知的60道問題</strong><br></span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">每天5分鐘幫你快速添補知識技能！</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">節省你為了獲取資訊所需花費的大把時間</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">將AI人才的發展角色、基礎知識、產業與技術的應用</span><br><br><br><strong><span style="font-family: 'Microsoft JhengHei'; font-size: 18px;">主題：AI60問-Q24 決策樹有哪3個分類過程？</span></strong><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>文章連結：</strong><a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=18235">https://blog.tibame.com/?p=18235</a></span><br><br><a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=18235"><img height="338" width="600" alt="Q24決策樹有哪3個分類過程" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/1c90428a-6ae9-424a-a7fa-dd84f5bb99ca_AI-60問_Q24-1170x659.png"></a>
2021/07/04

【精選文章】什麼是關聯規則學習

<img alt="" height="75" width="600" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/e7eab235-8cdb-4489-b2e2-8775cba7cfee_728x90.png"><br><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>AI/資料科學不可不知的60道問題</strong><br></span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">每天5分鐘幫你快速添補知識技能！</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">節省你為了獲取資訊所需花費的大把時間</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">將AI人才的發展角色、基礎知識、產業與技術的應用</span><br><br><br><strong><span style="font-family: 'Microsoft JhengHei'; font-size: 18px;">主題：AI60問-Q21 什麼是關聯規則學習？</span></strong><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>文章連結：</strong><a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=17914">https://blog.tibame.com/?p=17914</a></span><br><br><a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=17914"><img height="337" width="600" alt="Q21什麼是關聯規則學習" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/3ac4fd17-a27a-466f-8dc0-e24e0de26b65_AI-60問_Q21-1170x658.png"></a>
2021/07/03

【精選文章】訓練出來的機器學習如何評估好壞

<img alt="" height="75" width="600" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/e7eab235-8cdb-4489-b2e2-8775cba7cfee_728x90.png"><br><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>AI/資料科學不可不知的60道問題</strong><br></span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">每天5分鐘幫你快速添補知識技能！</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">節省你為了獲取資訊所需花費的大把時間</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">將AI人才的發展角色、基礎知識、產業與技術的應用</span><br><br><br><strong><span style="font-family: 'Microsoft JhengHei'; font-size: 18px;">主題：AI60問-Q32 訓練出來的機器學習如何評估好壞?</span></strong><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>文章連結：</strong><a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=18433">https://blog.tibame.com/?p=18433</a></span><br><br><a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=18433"><img height="337" width="600" alt="Q32訓練出來的機器學習如何評估好壞" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/2c43906c-a990-416b-af08-e9d56ee22dc3_AI-60問_Q32-1170x658.png"></a>
2021/07/02

【精選文章】人工智慧(AI)、機器學習和深度學習有什麼區別

<img alt="" height="75" width="600" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/e7eab235-8cdb-4489-b2e2-8775cba7cfee_728x90.png"><br><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>AI/資料科學不可不知的60道問題</strong><br></span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">每天5分鐘幫你快速添補知識技能！</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">節省你為了獲取資訊所需花費的大把時間</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">將AI人才的發展角色、基礎知識、產業與技術的應用</span><br><br><br><strong><span style="font-family: 'Microsoft JhengHei'; font-size: 18px;">主題：AI60問-Q13 人工智慧(AI)、機器學習和深度學習有什麼區別？</span></strong><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>文章連結：</strong><a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=17580">https://blog.tibame.com/?p=17580</a></span><br><br><a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=17580"><img height="338" width="600" alt="人工智慧(AI)、機器學習和深度學習有什麼區別" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/a8590711-5bb1-4a09-8d5d-6a1c7e493e26_AI-60問_Q13_Blog.png"></a>
2021/07/01

【精選文章】什麼是關聯規則學習

<img alt="" height="75" width="600" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/e7eab235-8cdb-4489-b2e2-8775cba7cfee_728x90.png"><br><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>AI/資料科學不可不知的60道問題</strong><br></span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">每天5分鐘幫你快速添補知識技能！</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">節省你為了獲取資訊所需花費的大把時間</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">將AI人才的發展角色、基礎知識、產業與技術的應用</span><br><br><br><strong><span style="font-family: 'Microsoft JhengHei'; font-size: 18px;">主題：AI60問-Q21 什麼是關聯規則學習？</span></strong><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>文章連結：</strong><a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=17914">https://blog.tibame.com/?p=17914</a></span><br><br><a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=17914"><img height="337" width="600" alt="Q21什麼是關聯規則學習" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/bfeb0258-eda7-4e67-b376-210f4b00eee9_AI-60問_Q21-1170x658.png"></a>
2021/06/30

【精選文章】人工智慧7大關鍵技術

<img src="https://cdn-static.tibame.com/notification/e7eab235-8cdb-4489-b2e2-8775cba7cfee_728x90.png" width="600" height="75" alt=""><br><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>AI/資料科學不可不知的60道問題</strong><br></span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">每天5分鐘幫你快速添補知識技能！</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">節省你為了獲取資訊所需花費的大把時間</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">將AI人才的發展角色、基礎知識、產業與技術的應用</span><br><br><br><strong><span style="font-family: 'Microsoft JhengHei'; font-size: 18px;">主題：AI60問-Q28 人工智慧7大關鍵技術？</span></strong><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>文章連結：</strong><a href="https://blog.tibame.com/?p=18563" target="_blank" rel="noopener">https://blog.tibame.com/?p=18563</a></span><br><br><a href="https://blog.tibame.com/?p=18563" target="_blank" rel="noopener"><img src="https://cdn-static.tibame.com/notification/59a90e2a-8805-4825-b0c1-c022d01ced22_AI-60問_Q28-1-1170x659.png" alt="Q28人工智慧7大關鍵技術" width="600" height="338"></a>
2021/06/30

【精選文章】學習資料分析必備的9大技能

<img alt="" height="75" width="600" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/e7eab235-8cdb-4489-b2e2-8775cba7cfee_728x90.png"><br><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>AI/資料科學不可不知的60道問題</strong><br></span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">每天5分鐘幫你快速添補知識技能！</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">節省你為了獲取資訊所需花費的大把時間</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">將AI人才的發展角色、基礎知識、產業與技術的應用</span><br><br><br><strong><span style="font-family: 'Microsoft JhengHei'; font-size: 18px;">主題：AI60問-Q15 學習資料分析必備的9大技能</span></strong><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>文章連結：</strong><a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=17880">https://blog.tibame.com/?p=17880</a></span><br><br><a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=17880"><img height="338" width="600" alt="Q15學習資料分析必備的9大技能" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/784a59bc-df00-435f-a030-29fc319a1bd1_AI-60問_Q15_BlogV2-1170x659.png"></a>
2021/06/29

【精選文章】如何選擇機器學習的模型

<img alt="" height="75" width="600" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/e7eab235-8cdb-4489-b2e2-8775cba7cfee_728x90.png"><br><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>AI/資料科學不可不知的60道問題</strong><br></span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">每天5分鐘幫你快速添補知識技能！</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">節省你為了獲取資訊所需花費的大把時間</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">將AI人才的發展角色、基礎知識、產業與技術的應用</span><br><br><br><strong><span style="font-family: 'Microsoft JhengHei'; font-size: 18px;">主題：AI60問-Q33 如何選擇機器學習的模型？</span></strong><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>文章連結：</strong><a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=18438">https://blog.tibame.com/?p=18438</a></span><br><br><a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=18438"><img height="338" width="600" alt="Q33如何選擇機器學習的模型" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/32ee5da4-d12e-4ef0-9d7f-a989989ad070_AI-60問_Q33-1170x659.png"></a>
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最新討論

貝葉斯定理（Bayes Theorem）測驗解答
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為什麼AdaBoost不用標準化
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3-2決策樹ID3的1:55
連 · 2024/01/29 00:08
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課程資訊

default clock課程時長 4 小時 20 分
default video課程共 12 單元 78 小節
default download6 個可下載的 學習資源
icon_info_certificate提供完訓證書
default plan提供制定 學習計畫建議學習 4 週 (每週 1.5 小時)
最新公告
2021/07/07

【精選文章】網路爬蟲的9個工作流程

<img src="https://cdn-static.tibame.com/notification/e7eab235-8cdb-4489-b2e2-8775cba7cfee_728x90.png" width="600" height="75" alt=""><br><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>AI/資料科學不可不知的60道問題</strong><br></span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">每天5分鐘幫你快速添補知識技能！</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">節省你為了獲取資訊所需花費的大把時間</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">將AI人才的發展角色、基礎知識、產業與技術的應用</span><br><br><br><strong><span style="font-family: 'Microsoft JhengHei'; font-size: 18px;">主題：AI60問-Q17 網路爬蟲的9個工作流程？</span></strong><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>文章連結：</strong><a href="https://blog.tibame.com/?p=17890" target="_blank" rel="noopener">https://blog.tibame.com/?p=17890</a></span><br><br><a href="https://blog.tibame.com/?p=17890" target="_blank" rel="noopener"><img src="https://cdn-static.tibame.com/notification/834b60cd-329d-4d32-9430-f65ab7864a57_AI-60問_Q17_Blog-1170x659.png" alt="Q17網路爬蟲的9個工作流程" width="600" height="338"></a>

適合對象

  • 具備 Python 程式基礎能力，想要培養 AI / 資料科學實作能力的你
  • 想轉往 AI 科學家 / 資料工程師 / 機器學習工程師發展的你
  • 需要提升機器學習專案的開發效率，維護與改善模型部署的你
  • 不論什麼背景，只要是對資料科學有興趣的你

你可以學到

  機器學習的演算法有哪些？如何應用在對的工作情境上呢？

機器學習是通過演算法處理並學習大量的資料數據後（模仿人類行為），隨著「機器學習」的學習風氣興起，網路教學資源也越來越多，我們發現很多人在學習過程中，仍然會遇到很多問題，例如：

 我的數學能力不夠好，只會套用現有的程式碼，也不了解演算法其中的原理 QQ 

 我學會機器學習模型訓練流程，卻不知道如何下手進行實際模型的訓練與調整 orz 

 

課程基本功


本門課將教會你各個應用所需要的演算法，並藉由實作練習，穩扎演算法的基本功，並利用訓練出的模型來進行判別與解決問題


課程實作技巧


課程介紹


  41 支影片近 4 小時的時間帶你搞定「機器學習的模型與演算法」

Ｖ提供實作程式碼讓你便於練習
Ｖ配合大量的實作案例進行演示，
Ｖ每章節的測驗練習，幫助你完美獲得機器學習的精華

課程特色

學習前基本能力

  • 需具備 Python 程式基礎能力，包含：變數宣告、基本型別特性（int, str, float, boolean, list, dict）、迴圈及流程控制、函數（方法）定義、物件導向概念，知道物件（類別）的特性、例外處理
  • 需具備 Numpy 套件使用能力
  • 需具備 Panadas 套件使用能力
  還不太會寫 Python 或是使用 Numpy、Panadas 套件怎麼辦？

建議可針對自己的需求來選擇適合的課程，以下三門基礎課程供你參考

學習前準備

  學習用的筆電或桌電、電腦和穩定網路

  還想瞭解更多機器學習的資訊嗎？

緯育 TibaMe 精選部落格文章【AI60問】帶你探索更多機器學習的新知 https://blog.tibame.com/?cat=1196



  學習時遇到挫折好焦慮啊，可是又不敢發問嗎？

免煩惱！在緯育 TibaMe 的「課程討論區」歡迎提問，不用擔心自己是否會問錯問題，只要你是認真學習且積極發問的態度，獲取的知識都是屬於你自己的寶藏哦，而且還能幫助討論區的其他同學一起互相觀摩、學習，共同提升學習成效，一舉多得！

  還有其他對於 緯育 TibaMe 的問題？

歡迎點選 FAQ ，你將可以得到更多解答哦！

課程資訊

default clock課程時長 4 小時 20 分
default video課程共 12 單元 78 小節
default download6 個可下載的 學習資源
icon_info_certificate提供完訓證書
default plan提供制定 學習計畫建議學習 4 週 (每週 1.5 小時)

關於講師

曹昱維

經歷｜
▹ TibaMe AI/Big Data 資料分析師養成班 - 機器學習與資料探勘課程專業講師
▹ 資訊工業策進會講師
▹ 新創科技公司應用工程師

專長｜
▹ 機器學習
▹ 資料分析
▹ 網路爬蟲 ETL
1. 機器學習基礎介紹
共 6 小節
試看
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機器學習導論

02:15
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QUIZ：機器學習導論

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建模流程與框架

quiz common icon

OUIZ：建模流程與框架

video common icon

scikit-learn 套件介紹

quiz common icon

QUIZ：scikit-learn 套件介紹

2. 迴歸分析
共 6 小節
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迴歸模型簡介

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QUIZ：迴歸模型簡介

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迴歸模型評估

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QUIZ：迴歸模型評估

試看
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實作 - 房屋價格預測

08:48
quiz common icon

QUIZ：實作 - 房屋價格預測

3. 決策樹模型
共 7 小節
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決策樹

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決策樹 - ID3

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QUIZ：決策樹

試看
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隨機森林模型和分類模型評估方式

08:27
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QUIZ：隨機森林模型和分類模型評估方式

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實作 - 使用決策樹與隨機森林建立分類模型

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QUIZ：實作 - 使用決策樹與隨機森林建立分類模型

4. 羅吉斯迴歸模型
共 6 小節
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Log loss 介紹

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QUIZ：Log loss 介紹

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羅吉斯迴歸介紹

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QUIZ：羅吉斯迴歸介紹

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實作 - 使用羅吉斯迴歸建立分類模型

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QUIZ：實作 - 使用羅吉斯迴歸建立分類模型

5. 支持向量機 SVM
共 7 小節
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SVM 介紹

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SVM 介紹 (續)

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QUIZ：SVM 介紹

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SVM Kernel Function

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QUIZ：SVM Kernel Function

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實作 - 使用 SVM 建立分類模型

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QUIZ：實作 - 使用 SVM 建立分類模型

6. 樸素貝葉斯 Naive Bayes
共 7 小節
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貝葉斯定理（Bayes Theorem）

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QUIZ：貝葉斯定理（Bayes Theorem）

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樸素貝葉斯（Naive Bayes）

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樸素貝葉斯（Naive Bayes）(續)

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QUIZ：樸素貝葉斯（Naive Bayes）

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實作 - 使用 Naive Bayes 建立分類模型

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QUIZ：實作 - 使用 Naive Bayes 建立分類模型

7. 類神經網路
共 6 小節
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類神經網路介紹

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QUIZ：類神經網路介紹

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Activation Function 介紹

quiz common icon

QUIZ：Activation Function 介紹

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實作 - 使用感知器建立分類模型

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QUIZ：實作 - 使用感知器建立分類模型

8. 集成學習
共 7 小節
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集成學習簡介（Bagging，Boosting，Stacking）

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QUIZ：集成學習簡介（Bagging，Boosting，Stacking）

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實作 - Adaboost

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實作 - Adaboost（續）

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QUIZ：實作 - Adaboost

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實作 - Blending Model

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QUIZ：實作 - Blending Model

9. 分類問題案例實作 - 經典安隆案預測模型
共 7 小節
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案例分析

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QUIZ：案例分析

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模型建立

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QUIZ：模型建立

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模型評估與比較

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模型評估與比較(續)

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QUIZ：模型評估與比較

10. 階層式分群
共 7 小節
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資料分群簡介，如何計算樣本點間距離

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QUIZ：資料分群簡介，如何計算樣本點間距離

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階層式分群演算法

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QUIZ：階層式分群演算法

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實作 - 使用階層式分群將資料分群

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實作 - 使用階層式分群將資料分群(續)

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QUIZ：實作 - 使用階層式分群將資料分群

11. 分裂式分群
共 6 小節
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K-Means 演算法

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QUIZ：K-Means 演算法

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K-Means 隨機初始化陷阱

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QUIZ：K-Means 隨機初始化陷阱

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實作 - 使用 K-Means 將資料分群

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QUIZ：實作 - 使用 K-Means 將資料分群

12. 密度式分群
共 6 小節
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密度式分群簡介

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QUIZ：密度式分群簡介

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DBSCAN 演算法

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QUIZ：DBSCAN 演算法

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實作 - 使用 DBSCAN 將資料分群

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QUIZ：實作 - 使用 DBSCAN 將資料分群

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關於講師

曹昱維

經歷｜
▹ TibaMe AI/Big Data 資料分析師養成班 - 機器學習與資料探勘課程專業講師
▹ 資訊工業策進會講師
▹ 新創科技公司應用工程師

專長｜
▹ 機器學習
▹ 資料分析
▹ 網路爬蟲 ETL
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