3/23 (四) 將調漲至3,480元
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「Python 基礎教學、39個程式範例」
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此課程中的技術將可以應用在「資料分析、建模、統計」等工作內容中，對於想轉職成資料分析師、數據科學家、模型開發工程師、AI 大數據工程師、演算法工程師者，都是非常實用的技能。
《成為AI工程師的第一堂課》線上課程+《機器學習的統計應用》紙本書組合
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紙本書寄送僅限臺灣本島地區，並於課程完整上線後寄發
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課程介紹
教師介紹
課程大綱
揪團問答
簡易機器學習流程：
從資料前處理進行簡易處理介紹，分割訓練和測試資料，利用訓練資料訓練模型，將訓練資料訓練好的模型利用測試資料進行預測，利用模型評估指標進行評估模型，若通過則進行模型部屬上線，若無通過則調整訓練模型。
基礎統計分析：
分析收集資料的分布情形，從視覺化直方圖方式和統計量觀察資料特性，利用相關係數方法找尋相依性較高的特徵。利用主成分分析，進行整體資料進行特性釐清，利用資料壓縮法將特徵資料進行維度的降低，並分析最大幾個主成分的組成。
機器學習建模：
從Kaggle資料庫中，舉四個範例(分類兩個範例、迴歸兩個範例)，從範例中做中學，將整個機器學習流程利用範例實作給學員參考。
公司每天拉起鐵門做生意，就會有許許多多的交易發生，而每一筆交易至少都會衍生出五大財稅議題，包括：
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本課程將介紹機器學習統計方法需要用到的基礎知識，並且透過 Python 和 Jupyter notebook 的實作，讓學員能充分理解機器學習基礎運作方式、進階分類和迴歸分析，最後統整課程所學，進行 Kaggle 的實例操作。
曾任職演算法資深工程師、現職上市公司人工智慧研發部副理的黃志勝老師，將會從基礎開始教學，並將統計上的名詞以白話文說明，搭配統計相關的範例實作（提供範例程式碼），只要具備高中數學背景知識，沒有機器學習經驗或背景也能學。
課程將從基礎出發 :
學習過程中有不清楚的部分可以在討論區提出，且完課後將提供電子完課證書！
1. 機器學習統計基礎知識學習，搭配範例降低學習難度
2. 從做中學 :
透過 Python 和 Jupyter notebook，進行單元實際範例解說和操作
3. 黃志勝老師具備業界工程師實務經驗，且具備大專校院助理教授教學經驗，理解學用上的落差，課程所教售的知識都是在業界實際使用到的內容
4. 課程提供範例程式碼，不限次數觀看學習，且設有討論區，老師將親自回覆提問
黃志勝 老師
學歷
工作經歷
現職
第一章
機器學習常用的基礎和機率
第二章
機器學習常用的統計學
第三章
迴歸和分類
第四章
統計降維法
第五章
模型評估
第六章
實際案例操作
(Python實作)
一、機器學習常用的基礎和機率
二、機器學習常用的統計學
三、迴歸和分類
四、統計降維法
五、模型評估
六、實際案例操作(Python實作)
使用規則
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