成為數據分析師的第一把鑰匙:用Python實作三個資料分析專案

 授課講師: 容噗玩Data
 課程時數: 4小時59分鐘
 上線日期: 已上線
銷售達標進度
0%

優惠價

$3,200

原價

$3,000

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課程大綱

揪團問答

課程介紹

教師介紹

課程大綱

揪團問答

數據分析師的入門與專案實作組合包

數據分析師的履歷專案實作:用Python & ChatGPT 做數據分析、會員分級、精準行銷與資料視覺化
數據分析師的履歷專案實作:用Python & ChatGPT 做數據分析、會員分級、精準行銷與資料視覺化
數據分析師的履歷專案實作:用Python & ChatGPT 做數據分析、會員分級、精準行銷與資料視覺化
數據分析師的履歷專案實作:用Python & ChatGPT 做數據分析、會員分級、精準行銷與資料視覺化

數據分析師的履歷專案實作:用Python & ChatGPT 做數據分析、會員分級、精準行銷與資料視覺化

$4,500
成為數據分析師的第一把鑰匙:用Python實作三個資料分析專案
成為數據分析師的第一把鑰匙:用Python實作三個資料分析專案
成為數據分析師的第一把鑰匙:用Python實作三個資料分析專案
成為數據分析師的第一把鑰匙:用Python實作三個資料分析專案

成為數據分析師的第一把鑰匙:用Python實作三個資料分析專案

$3,000

=

數據分析師的入門與專案實作組合包(容噗老師)
數據分析師的入門與專案實作組合包(容噗老師)
$7,500
$5,500

課程介紹

人力銀行徵才上,不只是資訊科技業,而是化工業、台灣大車隊、金融業、電信業、甚至是房仲業,各行各業都在搶數據分析師!

徵才月薪至少有四萬元以上,對於大學畢業生及工作一兩年想轉職的人,都是極佳的投入機會。 想要當數據分析師,不一定非要資工資管背景,跟著容噗老師學習,文科生也能轉職成為數據分析師!

有別於市面上的資料分析課程都是以程式教學為大宗,非工科生有點難以進入。

容噗老師以非工科生成功轉為數據分析師的經驗、第一線職場實戰角度出發,來設計這門課程,適合零基礎、初入門、想轉職作數據分析師的你!

學會本課,讓你徹底掌握數據分析師的必備技能,充分的模擬資料分析練習,學完還讓你帶走三個具有高度移植性的資料分析專案,提供程式碼下載,以利與職場接軌。 文科生不用怕,容噗老師會教導Python基本程式邏輯及技巧,懂了邏輯,運用網路免費程式資源將如魚得水!

為什麼需要這門課?

  • 資料分析演算法眾多,到底哪些才是第一線在用的? 別多花時間學用不到的,學習最實用的數據分析實戰技巧
  • 分析思維與職場溝通不是看看網路文章就可以簡單學會的,一份資料的分析方向是需要透過自己清晰的思路,以及與各單位溝通結果來決定的。
  • 看圖說分析的檢討報告時代已過,老闆們更想知道的是未來會發生甚麼事,Python的預測模組非常完善,本次課程會帶領學員正式接觸預測模型。
  • 大數據時代下,資料量日與遽增,傳統Excel能處理的資料量有限,Python這種程式語言會是未來的趨勢。
  • 以最短的時間輕鬆上手Python工具,邁入數據分析師的領域。

成果展示

Facebook用戶資料探索(EDA) - 模擬公司會員資料(CRM)

分析報告基本邏輯,以用戶年齡為例

IKEA 商品折扣預測 - 模擬公司商品銷售資料

預測結果圖: 新手也能利用真實資料做到8成以上的預測準確度

變量分析: 哪些欄位用於預測比較有用呢? 新手也能簡單理解的相關係數矩陣

應變量分佈: 新手也能輕易理解的預測目標分佈

IKEA 商品折扣預測 - 模擬公司商品銷售資料

預測結果圖: 新手也能利用真實資料做到8成以上的預測準確度

變量分析: 哪些欄位用於預測比較有用呢? 新手也能簡單理解的相關係數矩陣

應變量分佈: 新手也能輕易理解的預測目標分佈

課程大綱

    • 大數據及常見分析工具的介紹,R、Python、SQL、Excel優缺點
    • 數據分析師的專業技能: 資料整理、資料分析、分析報告
    • 數據分析師的職場定位&工作夥伴
    • 學習資源介紹: Kaggle平台操作 & YouTube 頻道介紹
    • Python – Anaconda安裝
    • Python – Spyder啟用
    • Python – 介面介紹
    • Python – 套件安裝
    • Python – Pandas、sklearn套件介紹
    • Python – 函式介紹與使用
    • 資料整理 vs 資料清理
    • Pandas – data格式簡介&檔案讀取與輸出
    • Pandas – 行列整理、篩選
    • Pandas – 排序、移除重複、取代
    • Pandas – 格式轉換(character、date、float、int)
    • Pandas – 合併、串接
    • Pandas – 字串取代、篩選、合併
    • Pandas – 樞紐
    • 你將學習到
      本專案藉由Facebook資料來模擬職場真實的會員資料(CRM),透過一層層收斂的分析邏輯,準確提供需求方有用的資訊,例如男性會員與女性會員的價值差異,哪些客群應該投入更大的行銷資源,以換取更大的利益。

    • 常用統計量的應用說明: 四分位、眾數、MSE、MAE、MAPE、R2、acc
    • 資料探索(EDA)
    • 資料清洗 – NA值處理
    • 資料清洗 – 離群值處理
    • 資料視覺化
    • 資料探索結論
    • 提供程式碼下載
    • 你將學習到
      本專案藉由IKEA資料來模擬職場真實的商品銷售資料,透過一層層收斂的分析邏輯,預測哪些商品該給予折扣,哪些商品不用,以避免公司內折,換取更大的利益。

    • 分析需求確認 | vs 行銷人員&主管&老闆
    • 資料探勘 | vs 資料庫人員: 資料理解
    • 資料探勘 | 隨機森林、XGBoosting、SVM演算法教學
    • 特徵篩選 | R2教學
    • 特徵壓縮 | PCA教學
    • 隨機抽樣 | 28 & 37法則
    • 模型調參 | 各演算法重要參數說明
    • 模型診斷 | 損失函數說明
    • 模型結果說明
    • 提供程式碼下載
    • 你將學習到
      本專案藉由特斯拉資料來模擬職場真實的營收資料,透過一層層收斂的分析邏輯,預測未來的股票價格,讓高層了解公司未來走向,提早做好策略。

    • 特斯拉股價預測
    • 預測盲點補充
    • 模型準確度不佳怎麼辦?
    • 提供程式碼下載
    • 專案說明:
      本專案藉由Google評論資料來模擬職場真實的客服文字資料,無論是公司內部或是網路輿情,文字資料無所不在,就讓容噗老師由文字資料清理,帶你進入自然語言處理(NLP)的領域吧。

    • 安裝套件by終端機
    • 文字資料介紹&整理 – jieba斷詞
    • 文字資料清洗 – stopword
    • 專案說明:
      本專案藉由Google評論資料來模擬職場真實的客服文字資料,透過一層層收斂的分析邏輯,快速理解民眾每天所討論的內容,節省人工閱讀的時間。

    • 文字常用統計量 – TF-IDF
    • 文字資料視覺化
    • 文字資料探索結論
    • 專案說明:
      本專案藉由Google評論資料來模擬職場真實的客服文字資料,透過一層層收斂的分析邏輯,抓出風向者、關鍵主題,節省人工閱讀評論的時間。

    • 文字資料探勘 – 風向者偵測
    • 文字資料探勘 – 主題挖掘LDA演算法

用 Python 建立台美股量化交易系統及看盤室

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教師介紹

容噗老師

學歷:東吳大學資料科學系碩士
專長:巨量資料分析、統計檢定、機器學習(預測建模)、跨部門溝通
經歷:上市櫃公司之數據分析師
教學經驗:YouTube千人訂閱教學頻道-- 容噗玩Data、R語言線上講師

課程評價

課程介紹

人力銀行徵才上,不只資訊科技業,而是化工業、台灣大車隊、金融業、電信業、甚至是房仲業,各行各業都在搶數據分析師!

徵才月薪至少有四萬元以上,對大學畢業生及工作一兩年想轉職的人,都是極佳的投入機會

想當數據分析師,不一定要資工資管背景,跟著容噗老師學習,文科生也能轉職成為數據分析師!

有別於市面上的資料分析課程都是以程式教學為大宗,非工科生有點難以進入。

容噗老師以非工科生成功轉為數據分析師的經驗、第一線職場實戰角度出發,來設計這門課程,適合零基礎、初入門、想轉職作數據分析師的你!

學會本課,讓你徹底掌握數據分析師的必備技能,充分的模擬資料分析練習,學完還讓你帶走三個具有高度移植性的資料分析專案,提供程式碼下載,以利與職場接軌。

文科生不用怕,容噗老師會教導Python基本程式邏輯及技巧,懂了邏輯,運用網路免費程式資源將如魚得水!


為什麼需要這門課?

1. 資料分析演算法眾多,到底哪些才是第一線在用的?別多花時間學用不到的,學習最實用的數據分析實戰技巧

2. 分析思維與職場溝通不是看看網路文章就可以簡單學會的,一份資料的分析方向是需要透過自己清晰的思路,以及與各單位溝通結果來決定的。

3. 看圖說分析的檢討報告時代已過,老闆們更想知道的是未來會發生甚麼事,Python的預測模組非常完善,本次課程會帶領學員正式接觸預測模型

4. 大數據時代下,資料量日與遽增,傳統Excel能處理的資料量有限,Python這種程式語言會是未來的趨勢

5. 以最短的時間輕鬆上手Python工具,邁入數據分析師的領域。

為什麼需要這門課?

  • 資料分析演算法眾多,到底哪些才是第一線在用的?別多花時間學用不到的,學習最實用的數據分析實戰技巧
  • 分析思維與職場溝通不是看看網路文章就可以簡單學會的,一份資料的分析方向是需要透過自己清晰的思路,以及與各單位溝通結果來決定的。
  • 看圖說分析的檢討報告時代已過,老闆們更想知道的是未來會發生甚麼事,Python的預測模組非常完善,本次課程會帶領學員正式接觸預測模型
  • 大數據時代下,資料量日與遽增,傳統Excel能處理的資料量有限,Python這種程式語言會是未來的趨勢
  • 最短的時間輕鬆上手Python工具,邁入數據分析師的領域。

教師介紹

容噗老師

學歷:東吳大學資料科學系碩士(在學中)
專長:巨量資料分析、統計檢定、機器學習(預測建模)、跨部門溝通
經歷:上市櫃公司之數據分析師
教學經驗: YouTube千人訂閱教學頻道--容噗玩Data、R語言線上講師

課程大綱

    • 大數據及常見分析工具的介紹,R、Python、SQL、Excel優缺點
    • 數據分析師的專業技能: 資料整理、資料分析、分析報告
    • 數據分析師的職場定位&工作夥伴
    • 學習資源介紹: Kaggle平台操作 & YouTube 頻道介紹
    • Python – Anaconda安裝
    • Python – Spyder啟用
    • Python – 介面介紹
    • Python – 套件安裝
    • Python – Pandas、sklearn套件介紹
    • Python – 函式介紹與使用
    • 資料整理 vs 資料清理
    • Pandas – data格式簡介&檔案讀取與輸出
    • Pandas – 行列整理、篩選
    • Pandas – 排序、移除重複、取代
    • Pandas – 格式轉換(character、date、float、int)
    • Pandas – 合併、串接
    • Pandas – 字串取代、篩選、合併
    • Pandas – 樞紐
    • 你將學習到
      本專案藉由Facebook資料來模擬職場真實的會員資料(CRM),透過一層層收斂的分析邏輯,準確提供需求方有用的資訊,例如男性會員與女性會員的價值差異,哪些客群應該投入更大的行銷資源,以換取更大的利益。

    • 常用統計量的應用說明: 四分位、眾數、MSE、MAE、MAPE、R2、acc
    • 資料探索(EDA)
    • 資料清洗 – NA值處理
    • 資料清洗 – 離群值處理
    • 資料視覺化
    • 資料探索結論
    • 提供程式碼下載
    • 你將學習到
      本專案藉由IKEA資料來模擬職場真實的商品銷售資料,透過一層層收斂的分析邏輯,預測哪些商品該給予折扣,哪些商品不用,以避免公司內折,換取更大的利益。

    • 分析需求確認 | vs 行銷人員&主管&老闆
    • 資料探勘 | vs 資料庫人員: 資料理解
    • 資料探勘 | 隨機森林、XGBoosting、SVM演算法教學
    • 特徵篩選 | R2教學
    • 特徵壓縮 | PCA教學
    • 隨機抽樣 | 28 & 37法則
    • 模型調參 | 各演算法重要參數說明
    • 模型診斷 | 損失函數說明
    • 模型結果說明
    • 提供程式碼下載
    • 你將學習到
      本專案藉由特斯拉資料來模擬職場真實的營收資料,透過一層層收斂的分析邏輯,預測未來的股票價格,讓高層了解公司未來走向,提早做好策略。

    • 特斯拉股價預測
    • 預測盲點補充
    • 模型準確度不佳怎麼辦?
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    • 專案說明:
      本專案藉由Google評論資料來模擬職場真實的客服文字資料,無論是公司內部或是網路輿情,文字資料無所不在,就讓容噗老師由文字資料清理,帶你進入自然語言處理(NLP)的領域吧。

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    • 文字資料視覺化
    • 文字資料探索結論
    • 專案說明:
      本專案藉由Google評論資料來模擬職場真實的客服文字資料,透過一層層收斂的分析邏輯,抓出風向者、關鍵主題,節省人工閱讀評論的時間。

    • 文字資料探勘 – 風向者偵測
    • 文字資料探勘 – 主題挖掘LDA演算法

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3.揪團者請自行創建並聯繫,本平台不介入干涉或負責。

4.如有看課、發票、退費申請等疑問,請參考官網【常見問題】,或連繫本平台客服信箱。

這門課適合誰

  • 剛開始接觸程式,想運用新技能進行實作,為自己的實作能力打下更好基礎
  • 無程式經驗,但想踏出舒適圈投身AI數據浪潮的學員
  • 剛開始接觸程式,想運用新技能進行實作,為自己的實作能力打下更好基礎
  • 無程式經驗,但想踏出舒適圈投身AI數據浪潮的學員

你將會學到

  • 資料分析演算法眾多,到底哪些才是第一線在用的? 別多花時間學用不到的,學習最實用的數據分析實戰技巧!
  • 分析思維與職場溝通不是看看網路文章就可以簡單學會的,一份資料的分析方向是需要透過自己清晰的思路,以及與各單位溝通結果來決定的。
  • 看圖說分析的檢討報告時代已過,老闆們更想知道的是未來會發生甚麼事,Python的預測模組非常完善,本次課程會帶領學員正式接觸預測模型。
  • 大數據時代下,資料量日與遽增,傳統Excel能處理的資料量有限,Python這種程式語言會是未來的趨勢。
  • 以最短的時間輕鬆上手Python工具,邁入數據分析師的領域。
  • 資料分析演算法眾多,到底哪些才是第一線在用的? 別多花時間學用不到的,學習最實用的數據分析實戰技巧!
  • 分析思維與職場溝通不是看看網路文章就可以簡單學會的,一份資料的分析方向是需要透過自己清晰的思路,以及與各單位溝通結果來決定的。
  • 看圖說分析的檢討報告時代已過,老闆們更想知道的是未來會發生甚麼事,Python的預測模組非常完善,本次課程會帶領學員正式接觸預測模型。
  • 大數據時代下,資料量日與遽增,傳統Excel能處理的資料量有限,Python這種程式語言會是未來的趨勢。
  • 以最短的時間輕鬆上手Python工具,邁入數據分析師的領域。

需要工具

  • Windows作業系統
  • 安裝軟體:Anaconda、Python 3.8.10
  • Windows作業系統
  • 安裝軟體:Anaconda、
    Python 3.8.10

 免責聲明

這門課程主要是學習如何使用 vn.py 量化交易框架實現策略回測與自動化交易,當中所提到的策略為教學所用的範例,而過去的績效並不代表未來會有相同的表現,投資一定有風險,投資有賺有賠,請自行承擔投資的風險與結果,在真實交易之前,建議一定要在虛擬帳戶先進行測試。

成為數據分析師的第一把鑰匙:用Python實作三個資料分析專案
成為數據分析師的第一把鑰匙:用Python實作三個資料分析專案
成為數據分析師的第一把鑰匙:用Python實作三個資料分析專案
成為數據分析師的第一把鑰匙:用Python實作三個資料分析專案
成為數據分析師的第一把鑰匙:用Python實作三個資料分析專案
成為數據分析師的第一把鑰匙:用Python實作三個資料分析專案

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$3,200

優惠倒數

使用國外交易所的優勢 

  • 產品多樣
  • 掛單深度夠
  • 交易量大
  • 匯率即時

本課程提供之程式碼的好處 

  • 自動交易伺服器內執行之程式
  • 可區隔對接多個不同策略
  • 可區隔對接不同幣種之交易
  • 僅需自家用電腦保持網路連線即可

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$2,250

 常見問題說明

  • 課程使用問題:請見此連結
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