104學習精靈

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從工作推薦課程
人工智慧-Python與資料科學
這是一門有別於坊間的AI數位課程,不僅有清楚的觀念說明也有詳細的程式解說。教你Python程式並瞭解如何實際進行資料處理。 本課程以「程式打底」為目標,教授Python語言及以Numpy、Pandas、Matplotlib進行資料處理與分析。 學習目標 【Python與資料科學】 1. 能快速熟悉Python語言的核心與Python常用的資料結構 2. 學會運用資料科學常用套件-Numpy、pandas、matplotlib來處理、分析與圖表化資料 3. 機器學習的設計方法與術語-從迴歸(Regression)方程式認識機器學習的基本精神 4. 能不使用任何工具套件,以Python實作迴歸方程式 ※ 課程適用經濟部iPAS巨量資料分析師/機器學習工程師能力鑑定考試準備 章節架構 ►Python 簡介 ►變數與動態資料型別 ►運算式 ►序列資料結構- list, tuple, range ►流程控制 ►更多資料結構-set, frozenset, dict, byte, bytearray ►函數 ►變數命名空間 ►類別設計 ►例外處理 ►模組與套件 ►輸入輸出與檔案處理(txt,csv,JSON, pickle) ► 其他(https urlib、beautifulshop,…) ► 附錄: Anaconda Windows/Linux安裝與使用 ►conda 套件管理 ►conda 虛擬環境 ►ipython interpreter ►jupyter notebook ►資料矩陣運算使用Numpy ►資料匯入匯出使用Pandas ►繪圖與製表使用Matplotlib ►機器學習概念 ►最佳化演算法: Gradient Descent ►手刻Gradient Descent演算法 ►手刻線性迴歸 ►手刻線性迴歸作(矩陣版)
艾鍗學院
AI 行銷學:用 Python 機器學習創造商業新價值
AI 行銷面 : 開源賺錢:實戰 3 大資料科學專案,學習以商務的角度,挑選最佳的機器學習模型,試圖創造淨收最大化 節流省錢:以2大機器學習的省錢案例,理解並實戰機器學習如何達到省錢的目的 服務體驗分析:分析成果宏觀總體策略方向,再以微觀的角度作爲個人化推薦之參考 AI技術面 : Python基礎:特別以行銷 RFM 模型 weili,帶入Pandas、Numpy 等套件,學習基礎資料分析,再學習基礎的同時,還可以做到基礎的客戶分群,試圖找出有價值的客戶 視覺化互動網頁:使用視覺化工具,讓您不僅能以動態網頁瞭解各機器學習概念,還更有效率的分析視覺化成果 各種機器學習模型:XGBoost、Logistic Regression、Random Forest在商務上的用法 課程模組面 :我們將毫不保留的將上述Python模組透過本門課程分享給您,期望您將能真正能【落地】使用!
Hahow好學校
Python 資料分析:AI 機器學習入門到應用
本課程是以財團法人中華民國電腦技能基金會(CSF)的「TQC+ 人工智慧-機器學習認證」為範疇,技能規範及試題命製,符合教育部課綱之規劃,共分為三大類別,循序漸進,由淺入深建立學員運用機器學習解決問題的基本概念。 學習機器學習,可以讓您初窺現代人工智慧技術由資料中學習建立模型,進行分類、預測以解決問題,逐步邁向人工智慧實用學習技術,提高洞察力、反應力。 這門課內容豐富,提供了各種機器學習模型,同學只要根據所面對問題(或是想要探索的資料集形式)選取適當的範例(模型)來改寫,就可以找到實際問題的解法,可以簡單入手人工智慧,解決實務問題。授課老師擁有超過 30 年的教學經驗,將帶領同學由零學起,掌握人工智慧-機器學習實務應用技術。
電腦技能基金會