Python資料分析與機器學習實戰上課時數:21小時
( Python analytics / Machine Learning )
近年來資料分析、機器學習已經成為熱門關鍵字,除了科技產業目前正在持續招聘大量資料科學家外,包含銀行業、製造業等等傳統產業也陸續成立自己的分析部門,透過大量的數據分析來提高營收以及決定未來的決策。
本課程將以觀念和實作並行,而Python是目前資料分析中最熱門的程式語言,讓學員藉由Python package實作機器學習演算法,由淺入深地帶領學員實作各種不同機器學習的專案。
課程目標
熟悉Python程式開發應用領域,也能藉由Python package實作機器學習演算法,藉此有能力解決工作上及日常生活中的分析需求。
課程說明影片
課程優勢
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業界專業講師,訓用合一為目標
專業實務經驗講師,業界需求導向課程規劃授課,著重培養科技界即戰力人才。
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實作範例演練,紮實你的開發實力
業界師資群自行技術研發,多元化周邊模組搭教學,與業界實際開發不脫節。
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由淺入深連貫性教學,完整的學程規劃
循序漸進連貫性教學,掌握每階段的學習方向。
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中華數位FB技術討論區,提供學員疑難雜症的好幫手
不論在學中或結訓後提供你解決學習上的疑難雜症,讓學員學習上不再單打獨鬥。
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業界師資群編譯最新的實作教材
業界資深師資群合作編譯最完整的課程教材,規劃更貼近業界需求課程內容,不斷創新。
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IT產業資深助教 課堂上協助教學
資深助教課堂協助教學,讓學員學習更有成效。
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提供完整的教學錄影檔,方便學員課前預習及請假補課及課後複習
中華行動數位提供上課的教學錄影檔,讓你學習成效不中斷。
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協助完成專題、輔導就業
學員不僅在學習過程有充實的專題實作訓練,結訓後可針對職業做職涯規劃。
課程大綱
Ch1 - Python導論
Ch2 - 機器學習導論
Ch3 - 介紹監督式學習以及非監督式學習演算法
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課程內容
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監督式學習方法
(線性回歸, SVM, Decision Tree…)
課程內容
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非監督式學習方法
(K-menas,K-means++…)
Ch4 - Scikit-Learn機器學習相關應用
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課程內容
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介紹Scikit-learn套件
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介紹資料標準化(Standardization),
資料清理(Data Cleaning),
補值等等資料前處理概念
課程內容
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利用Scikit-learng套件建立監督式
以及非監督是方法之分類器
Ch5 - 專題實習演練
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課程內容
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Python語言應用與實作
(包含Function, Dictionary, 檔案操作等)
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創意題目構思以及實作
課程內容
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Sklearn package實作
(包含分類、分群等演算法)
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已在相關領域,欲再增強本身專業技能者。
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對資料分析有興趣願意嘗試學習者
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Python程式設計師
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Python開發工程師
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Python開發測試
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Python爬蟲開發工程師
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數據研發工程師
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大數據分析及數據挖掘