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能從大量資料中快速找出關鍵趨勢與模式，幫助企業做出更精準的決策和策略調整。結合自動化演算法，不僅提升效率，還能預測未來走向，降低風險。掌握此技能，代表你具備分析數據、解決複雜問題及創造商業價值的能力，對現代職場極具競爭力。
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大數據暨機器學習 學習推薦

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2022/09/20

【免費報名】AI 物件偵測之全球工業應用案例
TibaMe 邀請林哲聰老師於 9/28 (三) 晚上八點到九點，線上與大家分享 「AI 物件偵測之全球工業應用案例」，除了介紹物件偵測模型的重要基礎知識，還會介紹生成式對抗網路以及合成資料集如何應用在物件偵測模型。
ℹ活動資訊
#主題：AI物件偵測之全球工業應用案例分享
#搶先報名 👉https://bit.ly/3Lurv0Q
#講者：深度學習專家 - 林哲聰老師
#時間：9/28(三) 20:00～21:00
#活動內容：
一、物件偵測的重要基礎知識
二、現有物件偵測模型的極限
三、生成式對抗網路在物件偵測模型的應用
四、合成資料集在物件偵測模型的應用
五、針對物件偵測模型的對抗攻擊
六、深度學習的特殊應用
七、Q&A
ℹ參加這場直播活動你可以學到...
#物件偵測模型的各種應用
#生成式對抗網路與合成資料集如何應用在物件偵測模型
#針對物件偵測模型的對抗攻擊
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小編

2022/04/02

Python資料科學學習手冊
需要處理大量資料的人必備的案頭書
對於許多研究人員來說，Python是首選的工具，因為它擁有豐富的儲存、操作、以及洞察資料的程式庫。這些資源散布在資料科學的領域中，但藉由本書，你可以一口氣取得這些資源，包括Ipython、NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn等等。
對於需要處理大量資料的人而言，這是一本非常有價值的案頭書，可以有效率地處理每天面對的問題，像是操作、轉換，以及清理資料、視覺化不同形式的資料，建立統計學或機器學習的模型等等。
藉由這本手冊，你將可以學習到如何使用：
．IPython和Jupyter：提供資料科學家使用的Python計算環境。
．NumPy：在Python中進行高效儲存以及操作密集資料陣列的ndarrys。
．Pandas：在Python中進行對於標籤式/欄位式的資料高效率儲存與操作。
．Matplotlib：在Python中進行彈性範圍的資料視覺化的能力。
．Scikit-Learn：提供機器學習演算法以及簡潔的Python實作。
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成為 AI 科學家｜機器學習好簡單，輕鬆讓你一手掌握資料科學實作 10 大技巧
在這門機器學習的課程中，將詳細介紹分類模型的選擇與使用，對於數學不好的人，會透過詳盡解說演算法的每個步驟來補不足，對於實際進行模型訓練、參數調整與評估的注意事項，也會在這一門課中完整的帶你了解，除了認識機器學習概念之外，還可以實作出最完整的機器學習應用。
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Spark首部曲：實務基礎入門篇
這門課程將讓你了解Spark的核心基礎與環境建置、 學習Scala語言到實作Streaming串流分析。在熟悉Hadoop基礎概念後，若想要深入學習大數據，那你的下一步絕對要學Spark！這堂課程中，我們將用Spark玩轉資料，挑戰背後無限商機！並讓您透過此三部曲學程輕鬆進入大數據分析領域。
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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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Python Flask RESTful服務設計
本課程帶領你從Python語法Skill邁入Web API服務開發，讓程式語言技術正式進入應用系統開發領域，整合您已經具有的爬文或者資料分析等技術，形成跨異質系統的整合與開發能力，更能往後推向整合AI Service功力，進行各類系統介接，跨入服務端領域的開發。
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小編

2022/04/02

社群網站資料探勘｜看數字說故事、不用拔草也能測風向
📶 給新聞工作者與菜鳥調查員的資料分析指南📶
Twitter上的網軍是否能左右總統大選？Facebook和Reddit的資料副本能提供哪些有關人類行為的資訊？BuzzFeed的資深新聞工作者Lam Thuy Vo將藉由本書告訴您如何利用Python和關鍵的資料分析工具，查找隱藏在社交平台底下的故事。
無論你是專業新聞工作者、學術研究人員或是公民調查員，都需要學習使用資訊工具蒐集和分析社交平台所提供的資料，建立引人入勝、以資料為導向的報告。
本書特色
• 使用Python腳本及API，從社交平台取得待分析的原始資料
• 下載分析對象的原生資料副本檔
• 檢視從網站下載的HTML網頁，找出有用的內容
• 利用Google試算表為蒐集的資料進行格式化、彙計、排序及篩選
• 建立視覺化圖表，以闡述研究結果
• 利用Python、Jupyter Notebooks及pandas程式庫從事進階資料分析
• 將所學的知識及技巧應用到自己的研究領域
社交平台充滿無數等待被揭露的內幕，看完本書，讀者可以學會利用專業人士常用的資料調查工具，寫出具備個人特色、以資料為依據的研究報告。
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