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)
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