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2018/12/08(六)-12/09(日)Python機器學習實作課程

活動日期:2018-12-08
2018/12/08
活動說明

課程介紹:

  物聯網(Internet of Things, IoT)時代下透過互聯互通的網路,拉近了原本可能分散的資料,統整成物物間與物人間的數位資訊,這些聚集起來的大資料,需要合宜的工具加以視覺化與分析建模,方能創造出更便利的未來生活。整合了統計、資料探勘與機器學習等領域的智慧資料分析技術(intelligent data analysis),正是駕馭各種智能裝置的關鍵之鑰。根據2017年KDnuggets的最新調查顯示,Python是資料解析/資料探勘/資料科學工作中經常被使用的程式語言,其使用率已位居第一位,足見其未來的重要性。
  「Python機器學習應實作」課程,運用numpy、pandas、scikit-learn三大模組,以通用的資料分析流程進行(資料理解、準備、建模、評估與釋義)語音、文字、影像等資料探勘案例實作,課程內容涵蓋各式機器學習類型,方法包括頻繁型態探勘、集群、迴歸與分類等,結合運用以達成機器學習預測建模的目標。除了多元應用案例與講師實戰經驗分享,並進行深入淺出的理論觀念介紹。以最適合資料科學家的Python整合式開發環境Jupyter Notebook與Spyder進行實機操作,幫助學員輕鬆上手資料探勘/機器學習的工作。


課程時間及優惠:

課程天數:2天;上午9:30至下午4:30(中午休息1小時)

原價11,800元整 (含上課講義、16小時研習證明與午餐)

早鳥(11月30日前)/舊生:7,000元/人 

二人以上團體:6,500元/人

四人以上團體:6,000元/人


講師介紹:

AsiaAnalytics特聘專業講師:鄒慶士 教授

臺灣科技大學(TAIWAN TECH) IE/OR博士(1990~1994),曾任教於新竹市中華大學企業管理學系所副教授(1996~2001),世新大學資訊管理學系所副教授(2001~2004),兼任中原、空中、實踐、東吳、中央等大學講師/副教授/教授(1991~)。專長領域為大數據與資料探勘、機器學習、多目標最佳化、進化式計算、賽局模型、等候網路與企業電子化等。
現任:

臺北商業大學資訊與決策科學研究所教授暨資料科學應用研究中心主任

中華R軟體學會創會理事長、臺灣資料科學與商業應用協會創會理事長


課程大綱:

課程主題

詳細內容

簡介及
資料探索準備

統計、資料探勘、機器學習與

 人工智慧的異同

●Python、Spyder、Jupyter 
 Notebook與相關模組的安裝

Python資料結構

●屬性工程

維度縮減
●集群分析

機器學習
預測建模

●迴歸分析與邏輯斯迴歸

●決策樹與隨機森林

●k近鄰分類

●貝式分類
●核函數方法
●薈萃式學習

活動地點資訊
地點:台北市內湖路一段356號5樓 (西湖站2號出口步行5分鐘,台新銀行右轉)
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