資料科學：Azure 機器學習工作室入門
1. 具備 Machine Learning 基礎知識
2. 具備 Machine Learning 問題類型梳理的能力
3. 具備 Machine Learning 開發流程的能力
4. 具備使用 Azure 機器學習工作室的能力
5. 具備資料清理、特徵工程、訓練模型、模型驗證和發布模型能力
6. 具備獨立建模的能力
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A-Life｜使用Python實作人工生命模型
這是一本為了讓對使用電腦設計生命感興趣的人，可以輕鬆閱讀，而努力撰寫的書籍。
基於這一點，這本書是寫給想使用ALife塑造人物角色或場景的遊戲設計師，以及希望增廣自我創造力的創意人員，而非原本就對「生命是什麼？」十分關切的自然科學研究者、工程師、致力ALife研究的學生。當你讀完這本書，應該可以從人工生命的角度，掌握現代科技的觀點。
ALife也能運用在使用人工智慧的機器學習技術上，因此，對於人工智慧有興趣，或已經在運用AI的人而言，應該可以成為激發靈感或創意廣度的契機。
本書使用了在人工智慧領域經常運用的Python語言。書中附上了執行ALife的程式碼。只要具備基礎的程式程式設計技能，就能理解本書的實作。
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圖形演算法｜Apache Spark與Neo4j實務範例
"從基本概念到重要的演算法，再到處理平臺和實際案例，作者為美妙圖形世界編寫了一本兼具指導性與說明性的參考指南。"
—Kirk Borne, PhD
Principal Data Scientist and Executive
Advisor, Booz Allen Hamilton
"一本實用且資訊豐富的指南，幫助你藉由使用圖形演算法檢測模式和結果，來獲取更多洞察力，圖形資料庫開發人員的必讀書籍。"
—Luanne Misquitta
Vice President of Engineering,
GraphAware
學習圖形演算法可以幫助你利用資料關係的力量，開發更聰明的解決方案，以及增強你的機器學習模模型。有了這本實用的指南，開發者和資料科學家將會發現，圖形分析能提昇價值，無論是用圖形分析建構動態網路模型，還是預測真實世界中的行為。
Neo4j的Mark Needham和AmyHodler說明圖形演算法如何描述複雜結構，並揭示難以找出的模式—從發現漏洞和瓶頸到社群偵測和提升機器學習預測。你將會透過一些實際的範例了解如何在Apache Spark和Neo4j中使用圖形演算法，這兩個平台是圖形分析最常用的選擇。
‧學習圖形分析如何從現今的資料中找到更多預測元素
‧瞭解熱門的圖形演算法是如何工作以及如何應用
‧使用超過20個圖形演算法範例的程式碼和提示
‧學習對不同類型問題，挑選合適演算法
‧使用Spark和Neo4j程式碼和樣本資料集探索範例
‧結合Neo4j和Spark，建立一個用於連結預測的機器學習工作流程
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