Surat, Gujarat
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以Julia實現資料工程、資料探索與機器學習

 授課講師: 胡筱薇老師 杜岳華老師
 課程時數: 240分鐘
 沒有觀看期限,課程上線後能隨時無限次數觀看
 上線日期: 已上線

原價

$3,800

優惠價

$2,980

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知名公司都在用Julia

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以Julia實現資料工程、資料探索與機器學習 - MasterTalks 內容電力公司
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以Julia實現資料工程、資料探索與機器學習 - MasterTalks 內容電力公司
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以Julia實現資料工程、
資料探索與機器學習

 授課講師: 胡筱薇老師 杜岳華老師
 課程時數: 240分鐘
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 上線日期: 已上線

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用Julia做機器學習可以解決什麼痛點

Julia 在執行速度以及大數據的處理及運算上有驚人的效果,可以不經由分散式處理框架,例如 Hadoop 或Spark,直接處理資料,再加上機器學習的應用, 可以說是如虎添懿翼!

課程五大特色

★ 台灣 第一個中文版Julia機器學習課程
★上完課就能完成股價預測、受眾輪廓、產品推薦三個機器學習模型,成為轉職加薪的利器與程式能力大幅提升

★ 課堂中獨家提供補充資料-原始資料集、程式碼下載

★特別聘請Julia Taiwan創辦人杜岳華為課程總顧問,回答學員課程問題,並可加入社團與Julia使用者互相交流討論

★提供入門課《 Julia 為資料科學而生:一起來追程式語言新女神》教學 ,讓即 使之前沒有Julia程式語言的基礎,也能透過這兩門課快速掌握此程式語言 

全世界的知名公司都在用Julia

你想要成為一流的工程師?
你想要獲得高薪並被國外知名企業挖角?
那就一定要學會現在最熱門、高需求的程式語言-Julia
MIT發布史上最強的科學計算程式語言,被喻為Python、R、C++三合一。

且Julia 已實際應用於自動駕駛汽車、機器人和 3D 打印機、精準醫療、AR擴增實境、基因組學及風險管理。

Julia與其他程式語言的比較

更高效的運算速度

Julia使用LLVM編譯器框架進行即時編譯(JIT),因此Julia可以接近甚至達到C語言的運算速度。

採用更直接的語法

Julia語法的簡潔程度可以與Python媲美,雖然簡潔,但是表現力很強。

動態類型

你可以指定變數的類型,如“無符號的32位整數”。但是,你也可以創建類型的層次結構以允許處理特定類型變數。例如:編寫一個接受整數的函數,通常不指定整數長度。最後如果在特定的上下文中不需要,你可以不用完全輸入。

可以導入Python和C的套件

Julia可以直接導入C語言和Python編寫的套件(Package),也可以透過PyCall這個套件與Python code進行交互,此外,Python和Julia之間的數據可以共享。

metaprogramming

Julia程式可以生成其它的Julia程式,甚至可以修改自己的代碼,就像Lisp這樣的語言一樣。

千兆浮點數運算的一員

在 2017 JuliaCon 年會中,發表了 Celeste 專案 ,這個專案完全以 Julia 語⾔寫成 ,在僅僅 14.6 分鐘當中 ,分析了 178 TB 的太空影像資料 、分辨 1.88 億個太空物件 ,最高效能達到了 1.54 千兆浮點運算(petaFLOPS)的極致表現。 Julia 的巔峰效能讓它與 C 、 C++ 和 Fortran 同為千兆浮點數運算的⼀員。

各大媒體大篇幅報導Julia近年的熱門程度

GitHub 最近公佈的 2018 機器學習排行榜Julia榮登第六名

(點擊圖片看完整新聞報導)

Python 早就落伍了!AI 權威 LeCun 直言:深度學習需要更靈活的程式語言

深度學習「三巨頭」之一的 Yann LeCun認為有其他程式語言更符合當代的使用條件更快、更準、更方便。Python 已是過去式,新的程式語言的需求越來越大,Yann LeCun 表示:「深度學習可能需要一種新的程式語言了。」
谷歌、Facebook 和其他一些公司已經開展了新程式語言的設計工作,雖然各家的研究成果還未成熟,但有一點可以確定,新語言主要為提高深度學習任務的效率而生, 其中最受矚目的新程式語言就是 Julia,在 GitHub 最近公佈的 2018 機器學習排行榜 , 發布不到一年就榮登第六名,更狠狠擠下R語言。(科技報橘報導)

免費大數據語言Julia受關注 下載次數比去年提高近8成

2012年上路的開源(open-source)、完全免費大數據語言Julia,引起愈來愈多人的矚目,資料顯示,其今(2019)年1月使用者人數,比去年同期多出78%。
美國《ZDNet》報導,雖然目前Julia的人氣,尚不及另一款免費大數據語言Python,但它已經名列全球50大程式語言。
根據報導,Julia創造者們建立的公司Julia Computing表示,該語言融合了免費大數據統計語言R及Python等高階語言的功能,以及Java和C++等低階語言的速度,讓使用者能更輕鬆解決大數據及數學解析問題。
ZDNet》報導,Julia今年1月的總下載次數,比去年同期多出78%,而其套件也多了46%,相當驚人。
另外,網友在知名程式語言網站StackOverflow上,詢問Julia相關問題的次數,比去年同期增加90%,而媒體報導也增加了172%,顯示外界關注不斷升高。(台灣英文新聞報導)

這堂課適合給哪些人?

有上過入門課的學員

R使用者:因效能需求開始使用Julia,雖Python也可達到一定的效能,但是需要對程式碼做一定程度修改,導致可讀性下降。

公司團隊的工程師:在快速開發以及效能需求下,通常在快速開發的需求會挑選像Python這樣的語言,而在效能需求則會挑C這樣的語言,但這樣團隊就需要專精兩種語言的人或是兩個團隊,造成人力需求成本上升,但用Julia可以只需要會一種語言,並能大幅提升個人在職場的競爭力。

其他語言的程式使用者:通常套件管理器都是獨立於語言之外,但Julia的套件管理器是語言內建的,並官方自行維護,有良好的套件安裝或是移除體驗,不需要為了安裝依賴煩惱。

授課講師

東吳大學巨量資料管理學院 副教授

胡 筱薇

Data Lab 創辦人,為中央大學資訊管理所博士,美國普渡大學克蘭納特管理學院訪問學者;現為東吳大學巨量資料管理學院副教授,且擔任台灣人工智慧學校專任講座師資;機器學習、資料探勘、社群網路、智慧商業為主要研究項目;近年來,致力於協助企業建立數據團隊並培育資料科學人才。

杜 岳華

Julia Taiwan 發起人,陽明大學生物醫學資訊所碩士,成功大學醫學檢驗生物技術學系及資訊工程學系雙主修,工研院人才培訓中心機器學習課程講師。熱愛數學、電腦科學及自然科學,希望成為計算生物學家,為開源軟體貢獻者。

  • 01. 這堂課你將學到什麼?
  • 02. 什麼是資料科學
  • 03. 什麼是機器學習
  • 04. 資料科學和機器學習的關係
  • 05. 資料的操作-DataFrame 1
  • 06. 資料的操作-DataFrame 2
  • 07. 題目-實作練習-1(DataFrame)
  • 07. 解答-實作練習-1(DataFrame)
  • 0​​8. 進一步的資料處理-1
  • 09. 進一步的資料處理-2
  • 10. 範例說明-1:社群互動資料處理
  • 11. 範例說明-2:社群文章內容處理
  • 12. 實作練習-2
  • 13. 看看資料
  • 14.​ 有用的統計圖表
  • 15. 題目-實作練習​-1 (基本圖表繪製)
  • 15. 答案-實作練習​-1 (基本圖表繪製)
  • 16. 了解資料的意義
  • 17. 敘述統計​
  • 18. 實作練習​-2 (資料視覺化與統計量)
  • 19. 用資料做推論
  • 20. 實作練習​-3 (統計推論)
  • 21. 回歸模型
  • 22. 實作練習​-1 (股價預測)
  • 22.解答-實作練習1-(股價預測)
  • ​23. 分類模型
  • 24. 題目-實作練習​-2 ​(產品推薦)
  • 24.解答-實作練習-2(產品推薦)
  • ​25. 分群模型
  • 26. 題目-實作練習​-3​ (受眾輪廓)
  • 26. 解答-實作練習​-3​ (受眾輪廓)
  • 程式碼資料包1
  • 程式碼資料包2
  • 程式碼資料包3

常見問題說明

  • 課程使用問題:請見此連結
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