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小編

2022/10/29

【AI基礎原理與實戰】R語言的統計分析、機器學習與資料探勘

從大數據及AI所引起一波趨勢起，資料分析已成為產業升級與企業發展重要議題或手段之一。

然而資料分析所使用的工具技能中，又以R語言為最多人使用、最易上手的工具。

因此今天推薦的課程，就是建構在R語言上，建立我們AI領域的基礎。

這堂課程我們將會學習到：R語言基礎入門、R語言資料視覺化、R語言的統計分析、非監督式與監督式學習、以及運用R語言做出預測模型。

為了讓大家從基礎觀念開始了解，因此課程初始，將會先介紹R語言，包括：易用性、免費資源的優勢，即其多元化套件與資料式化，甚至R語言的跨程式語言應用的優勢。理解R語言的優點後，課程就會開始待我們建立起R語言的操作環境、基礎語法實際操作演練，即如何使用R語言進行統計分析。接下來就是如何用R語言及其套件將資料與數據圖形化、視覺化，或者將所獲得的資料與數據依據需求進行轉換。學會了語法技術部分，接下來就要進入AI較進階的機器學習；課程將會告訴我們何謂監督式與非監督式學習，如何透過R語言來執行。最後則會進到更難的演算法，如何透過R語言撰寫演算法，甚至建立預測模型。

希望這門課程，有機會讓我們學會統計分析外，更能夠學會基本的資料探勘與機器學習知識技能，能夠提升我們在工作職場中的資料分析能力，甚至協助企業進行決策。

推薦課程網址：

https://www.tibame.com/course/41

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R語言/R-Studio入門─統計分析、資料探勘與機器學習的原理與實戰演練

R語言是開源的統計程式語言，常用於開發統計、資料分析軟體系統，課程中我們將從R/R-Studio入門，從統計分析、資料探勘與機器學習的原理與技巧，讓學員有能力進行相關的資料分析技術與資料視覺化整合應用。本門課適合想瞭解R語言，作為進入大數據分析基礎，或進行量化研究、進階資料視覺化。

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成為 AI 科學家｜資料探勘速成攻略，輕鬆駕馭資料分析與實務應用

這門課程帶你從數據輸入開始，學習對資料的清洗。清洗儲存完成後，就可以開始著手分析，將分析結果以清晰易懂的圖表或圖形在螢幕或報表上展示。分析方面，還會學到商場上最熱門的關聯性分析，並在 Numpy，Pandas，MatplotLib 等程式庫實作後，學到基本的迴歸預測，資料分類以及分群的原理與技巧。

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資料探勘一步到位: 原理與分類/聚類演算

學習這門資料探勘課程，資料挖得快又精準！課程將讓你從資料探勘原理到關聯規則的觀念與使用技巧、分類原理的觀念、分類方法、決策樹、簡單貝式分類、聚類原理的觀念、K-Means、階層聚類技術、DBSCAN密度式聚類法。

課程說明：上課時間：本課程的明確目標，就是讓程式零基礎的朋友，可以迅速掌握以下基礎能力，立即上手，將所學實際運用在工作上，建立興趣與信心，並為深入商業數據分析，奠定紮實穩固的根基。課程目標： ‧ 建立 Python 工作環境 ‧ 認識 Python 基本變數與容器 ‧ 瞭解 Python 基本語法與指令 ‧ 熟悉 Python 控制流程與函數 ‧ 掌握程式編寫流程 ‧ 動手使用數據分析核心套件NumPy、Pandas、Matplotlib ‧ 實作機器學習並判讀結果

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NetPro 耐特普羅資訊：技術應用 / 資料探勘 (Data Mining) 簡介

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SPSS統計分析與資料探勘

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一零四線上嚴選

小編

2022/10/08

[AI關鍵技能：資料探勘] 一步到位_原理、分類及聚類演算

這兩週連續介紹兩個AI關鍵技術，本週是另一個關鍵技術「資料探勘」；

這兩週所分享的機器學習與資料探勘，可以做到的不只是 AlphaGO 所能做到的與人類下棋，更可以擴大應用範圍至網路電商的商品推薦、製造業的自動化製造流程等，所以會被視為關鍵技術。

本週課程專門針對「資料探勘」來分享；本課程我們可以獲得以下知識技能：資料探勘的原理、關聯規則原理與實務、分類原理、聚類原理、平均聚類演算法、階層聚類技術、DBSCAN密度式聚類法等。

那需要如何依序學習呢？課程將分為三大部分進行教學，分別為：資料探勘概論及關聯規則、分類概念與技術、聚類概念與技術。

第一部分資料探勘部分，老師從學習方法開始分享，讓我們往後接觸時，可以快速掌握；接下來就會定義資料探勘的意義，以了解其重要性。之後，將會帶我們知道目前主要技術有哪些、各自在哪些地方應用、業界常用的專業用語；，在第一部份下半段，會開始學習Apriori 及 FP-Growth 兩種演算法；透過兩種演算法所獲得的資料支持度與信賴度該如何看。

第二部分及第三部份分別要學分類與聚類概念；將會以演算法帶大家了解分類與聚類演算法；除了演算法的部分是必要的技術外，還會學習如何衡量分類模型準確性、決策樹、屬性選擇指標、屬性分割等。

這門課程希望參與的學員能夠一次帶領大家學會資料探勘所有觀念及技術。

推薦課程網址：

https://www.tibame.com/course/49

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