使用 Python 進行資料分析，資料科學在市場行銷和零售，推薦系統，預測，客戶分類和自然語言處理方面的應用
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同時也有10000部Youtube影片，追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル，也在其Youtube影片中提到，...
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透過 Python 和 MATLAB 中的實際應用程式，對統計資料和機器學習進行了嚴謹的深入研究
從這 38 小時的課程，你會學到
1 描述統計學(均值、方差等)
2 推理的統計學
3 T-檢驗，相關，方差分析(ANOVA)，迴歸，聚類
4 “黑盒子”統計方法背後的數學
5 如何在程式碼中實現統計方法
6 如何正確解讀統計資料，避免常見誤解
7 Python 和 MATLAB/ Octave 中的編碼技術
8 機器學習方法，例如聚類(Clustering)、預測分析、分類和資料清理
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🔥 NT330 特價中
課程已於 2021 年 8 月更新
學習資料科學、資料分析、機器學習(人工智慧)和 Python 與 Tensorflow、Pandas 和更多 !
本課程的主題包括 :
資料探索與視覺化
神經網路和深度學習
模型評估與分析
Python 3
Tensorflow 2.0
Numpy
Scikit-Learn
資料科學與機器學習專案和工作流程
在 Python 用 MatPlotLib 和 Seaborn 做資料視覺化
轉移學習( Transfer Learning )
影像辨識和分類
訓練/測試並交叉驗證
監督學習 : 分類、迴歸和時間序列
決策樹和隨機森林
整體學習( Ensemble Learning )
調整超參數( Hyperparameter Tuning )
採用 Pandas 資料框解決複雜任務
採用 Pandas 處理 CSV 檔
採用 TensorFlow 2.0 和 Keras深度學習 / 神經網路
使用 Kaggle 並進入機器學習競賽
如何呈現你的發現並讓你的老闆印象深刻
如何為你的分析清理並準備你的資料
K 最近鄰( K Nearest Neighbours )
支援向量機( Vector Machines )
迴歸分析( Linear Regression/Polynomial Regression )
如何運用 Hadoop、Apache Spark、Kafka 和 Apache Flink
如何用 Conda、MiniConda 和Jupyter Notebooks 設定你的環境
配合 Google Colab 採用 GPUs
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