成為 AI 科學家|資料探勘速成攻略,輕鬆駕馭資料分析與實務應用

成為 AI 科學家|資料探勘速成攻略,輕鬆駕馭資料分析與實務應用

人工智慧 - 資料分析
基礎
3.2 小時
3,983
NT$1,280

這門課程帶你從數據輸入開始,學習對資料的清洗。清洗儲存完成後,就可以開始著手分析,將分析結果以清晰易懂的圖表或圖形在螢幕或報表上展示。分析方面,還會學到商場上最熱門的關聯性分析,並在 Numpy,Pandas,MatplotLib 等程式庫實作後,學到基本的迴歸預測,資料分類以及分群的原理與技巧。

2021/09/29

【課程學習資源更新】:資料探勘範例程式補充包

哈囉~大家好!今日老師有新增一份「<strong>資料探勘範例程式補充檔案</strong>」!<br><strong><span style="color: #236fa1;">已將「資料探勘範例程式補充包」上傳,請同學們可至「課程大綱」->「課程附件」直接下載學習~</span></strong><br><br>(如下圖所示)<br><img alt="" height="365" width="800" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/199360/images/ed0fcb18-94c0-4ba6-b696-2ad39461d550_%25E6%2588%25AA%25E5%259C%25962021-09-29%25E4%25B8%258B%25E5%258D%258812.01.16.png"><br><br> <p><span style="font-weight: 400;">若學習上有遇到任何困難,不論是什麼問題,都歡迎大家在討論區留言和老師交流喔!<br></span><span style="font-weight: 400;"><br><br>緯育 TibaMe 團隊祝您學習愉快~</span></p>
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>
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最新討論

使用Colab如何讀檔案,是否要上傳資料到Google?
TINA · 2022/08/23 20:55
課程重點是否是要學習如何coding?
雨果 · 2022/08/22 14:19
第九章Stack
錢信亦 · 2022/08/01 17:11
第八章Statistical Operators
錢信亦 · 2022/08/01 16:29
4-3講義 merge問題
錢信亦 · 2022/07/19 17:11
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基礎課程
建議學習 4 週(每週 1 小時)
課程共 76 小節40 影片 ( 3.2 小時 )36 測驗
icon_info_certificate提供完訓證書
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課程目標

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方案二:同時購買「資料探勘速成攻略,輕鬆駕馭資料分析與實務應用」+「快速活用 MySQL,精準設計關聯式資料庫」,可享合購專屬優惠NT 2,300。

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資料探勘


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一門課即可讓你:

10 大關鍵技巧、4 大技能一次掌握
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40 支影片,帶你 3.2 小時從「資料挑選」到「資訊呈現」全部搞定!

資料探勘是什麼


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你可知道「資料探勘」遍佈於你的四周?舉凡像是日常生活中人們會利用它來「觀察金融市場變化趨勢,找出最佳投資法」,又或者是各行各業裡的「消費者行為分析」、「新客戶開發」、「了解經營狀況」、「預防風險」、「控管成本」、「供應鏈優化」等領域中也全都運用得到它喔!  


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為你揭露更多「資料探勘」的神秘面紗:
資料探勘 6 大主要功能與應用

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如果上述的情況你有超過一個以上,「資料探勘」將會是你的最佳解決方案!

|掌握 Data Mining 技能,破除數據迷霧


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課程介紹

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專業講師


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本課程將由緯育 TibaMe 講師陣容中裡擁有超專業知識的陳少君老師來帶領大家進入資料探勘的世界,老師擅長資料探勘與統計分析、深度學習演算法開發、自然語言處理、雲端和行動應用軟體開發等領域,不僅參與過多項專案研發,也成功設計出許多個人作品,像是運動員體適能、生技新藥開發等多個 AI 模型設計。

陳少君

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  • 程式碼範例下載:提供完整程式碼範例檔,讓你邊上課邊跟著講師逐步完成範例,清楚知道撰寫程式流程,並透過實作強化觀念。

  • 課程講義下載:提供完整課程簡報,在學習過程中即時做好重點筆記,複習更方便。

  • 課後作業練習:每個單元都會有課後評量,透過題目反覆練習讓你了解自身的學習狀況。

  • 課程重複觀看:不限時間、不限次數,皆可反覆觀看課程影片進行複習。

  • 課程討論區:有任何學習問題皆可在討論區發問,專業講師將會替你答題解惑。

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學習計畫結合 Google 日曆,學員可以依照建議的學習週期進行學習,也可依照個人學習步調安排學習時間,逐步完成課程學習。

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誰適合學習這門課程呢?

誰適合這門課程


已具備 Python 程式基礎能力、資料庫相關知識又同時有以下需求的你:

  • 對資料探勘有興趣,想知道可以運用哪些工具分析與彙整資料。

  • 需要整理龐大數據,並簡化數據。

  • 想了解可以如何善加利用手上資料,並清楚傳遞資訊。

  • 想從繁雜數據中找出可利用資源。

  • 對 AI 科學家 / 資料探勘工程師 / 資料分析師有興趣,想往這些領域發展。

學習前需要有什麼基本能力呢?

學員常見問題


|學習這門資料探勘課程之前,需要有什麼先備知識嗎?

  • 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

  • 具備資料庫和資訊管理的知識。

  • 具備統計分析與數學基礎概念。


|還不太會寫 Python 或是不懂資料庫該怎麼辦?

別擔心~我們有推薦基礎課程!

Python入門課程推薦:
李厚均老師的 Python 程式設計





資料庫入門課程推薦:黃彬華老師的 MySQL 關聯式資料庫設計與實作





|學習時遇到挫折好焦慮啊,可是又不敢發問嗎?


免煩惱!遇到任何困難都歡迎發問,在緯育 TibaMe 的「課程討論區」裡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唷~而且還能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,真是一舉多得呢!


|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喔!

學習前需要準備什麼呢?

學習設備


|使用設備:


請自備電腦以利線上學習唷。

|學習環境建置:

  • 學習環境一

使用 Google Colab,需有 Google Account 與 Google Drive。

  • 學習環境二

可以下載並安裝 Anaconda,包括 Python 3 和 Jupyter,在自己環境內編譯執行。

需考量自身電腦是否有足夠 GPU / TPU 運算能力。

|注意事項:


部分課程範例會放在 Kaggle.com 上面,若想在 Kaggle 直接體驗,建議建立 Kaggle 帳號。

基礎課程
建議學習 4 週(每週 1 小時)
課程共 76 小節40 影片 ( 3.2 小時 )36 測驗
icon_info_certificate提供完訓證書
提供制定學習計畫什麼是學習計畫?
關於講師

陳少君 - 保羅老師

經歷|
▹ 宏瑞科技 CEO
▹ 長鑫存儲 CIO/IT 副總經理
▹ 資策會數位教育研究所 資深總監
▹ 浩鑫核心技術中心 資深總監
▹ 美國 Software Publishing Corporation 工程師
▹ 美國加州大學戴維斯分校電機電腦 碩士
▹ 臺大電機研究所 碩士

專案經驗|
系統開發 - 日月光封裝測試銷售預測系統
企業內訓 - 統計分析課程培訓設計
矽谷創業 - IT 產品開發及服務

專長|
▹ 深度神經網絡
▹ 強化學習
▹ 自然語言處理
▹ Hadoop / MapReduce
▹ 雲計算 / AWS
▹ MS SQL / MySQL / Oracle 數據庫
▹ SharePoint / 工作流程
▹ BizTalk / EDI
▹ 電子商務 / 付款安全
▹ CodeIgniter / PHP
▹ Web 應用程序 / ASP.NET

課程大綱


  • 1.資料探勘簡介
  • 課程規劃及大綱


    01:45

    學習工具與準備


    01:02

    資料探勘簡介


    02:13

    QUIZ:資料探勘簡介


    共2題

    資料探勘程序


    03:35

    QUIZ:資料探勘程序


    共1題

    資料探勘工具:Python,為什麼使用 Python


    03:30

    QUIZ:資料探勘工具:Python,為什麼使用 Python


    共1題
  • 2.載入資料
  • 處理 CSV,EXCEL 格式資料


    02:03

    QUIZ:處理 CSV,EXCEL 格式資料


    共1題

    Pandas 讀取與選擇


    06:53

    QUIZ:Pandas 讀取與選擇


    共1題

    處理 JSON,XML 格式資料


    08:58

    QUIZ:處理 JSON,XML 格式資料


    共1題

    讀取資料庫資料


    03:26

    QUIZ:讀取資料庫資料


    共1題
  • 3.資料清洗與轉換
  • 資料篩選


    02:21

    QUIZ:資料篩選


    共1題

    文字與時間資料處理


    06:40

    QUIZ:文字與時間資料處理


    共1題

    遺失值偵測與填補


    06:10

    QUIZ:遺失值偵測與填補


    共2題
  • 4.資料清洗與轉換(II)
  • 離群值處理


    04:32

    QUIZ:離群值處理


    共2題

    資料轉換


    02:36

    QUIZ:資料轉換


    共1題

    資料合併與重朔


    09:06

    QUIZ:資料合併與重朔


    共2題
  • 5.資料探索與視覺化
  • 探索性資料分析(EDA)


    04:14

    QUIZ:探索性資料分析(EDA)


    共1題

    繪製圖表


    04:22

    QUIZ:繪製圖表


    共1題

    資料探索實作


    09:12
  • 6.關聯分析
  • 關聯分析簡介


    04:07

    QUIZ:關聯分析簡介


    共2題

    Apriori,FP-growth 演算法


    05:40

    QUIZ:Apriori,FP-growth 演算法


    共2題

    實作 - 購物籃分析


    08:35
  • 7.Numpy 套件
  • ND array


    04:30

    QUIZ:ND array


    共2題

    Numpy basic operation


    03:47

    QUIZ:Numpy basic operation


    共1題

    broadcasting


    02:02

    QUIZ:broadcasting


    共1題
  • 8.Ndarray 操作
  • index 取值


    06:29

    QUIZ:index 取值


    共1題

    mask & fancy indexing


    03:52

    QUIZ:mask & fancy indexing


    共2題

    axis


    02:04

    QUIZ:axis


    共1題

    Statistical Operators


    03:24

    QUIZ:Statistical Operators


    共1題
  • 9.Ndarray 合併與轉換
  • Concatenate


    03:21

    QUIZ:Concatenate


    共1題

    stack


    03:35

    QUIZ:stack


    共1題

    Ndarray to other Data Type


    03:03

    QUIZ:Ndarray to other Data Type


    共1題
  • 10.Pandas 物件運算
  • Axis in dataframe


    02:53

    QUIZ:Axis in dataframe


    共1題

    Pandas data type


    03:57

    QUIZ:Pandas data type


    共1題

    Handle Missing and Duplicated data


    07:42

    QUIZ:Handle Missing and Duplicated data


    共3題
  • 11.Matplotlib 套件
  • figure


    03:06

    QUIZ:figure


    共1題

    sub-plot


    04:02

    QUIZ:sub-plot


    共1題

    pie chart,scatter,histogram,bar chart


    08:16

    QUIZ:pie chart,scatter,histogram,bar chart


    共1題
  • 12.更多資料探勘演算法簡介
  • 線性與羅吉斯迴歸


    07:56

    QUIZ:線性與羅吉斯迴歸


    共2題

    分類:決策樹,樸素貝葉斯與 SVM


    09:10

    QUIZ:分類:決策樹,樸素貝葉斯與 SVM


    共2題

    分群:階層式分群,K-means 與 DBSCAN


    07:35

    QUIZ:分群:階層式分群,K-means 與 DBSCAN


    共3題

課程附件


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Data Mining 程式碼範例.zip
1.58 MB
file-icon
Data Mining 講義_20210922.zip
4.15 MB
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資料探勘範例程式補充包_20211019.zip
4.92 MB
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資料探勘補充包_教學小計畫.pdf
2.01 MB

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