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商品編號：	DHA1604

商品名稱：	HAHOW 線上課程 Python 的 50+ 練習資料科學學習手冊(4) - 資料科學的應用場講師:郭耀仁(資料分析師) 影音教學中文發音繁體中文字幕版(DVD版)

商品分類：	HAHOW線上課程綜合教學

語系版本：	中文發音繁體中文字幕版

官方網站：	https://xyz88.app

運行平台：	官方原版畫質MP4檔,沒有任何平台限制,終身使用

更新日期：	2024-12-01

光碟片數：	1片DVD光碟

銷售價格：	$300元

HAHOW 線上課程 Python 的 50+ 練習資料科學學習手冊(4) - 資料科學的應用場講師:郭耀仁(資料分析師) 影音教學中文發音繁體中文字幕版(DVD版)

內容說明:

課程介紹
（本課為系列課程，此為第四堂，也是最後一堂，共四堂）學會 Python 程式設計與資料科學應用，能夠讓我們成為擅長寫程式處理數據、挖掘洞見的資料分析師，跟著我\b完成 50+ 練習把它學起來！

學習目標
- 熟練地定義 Python 函數或者類別完成程式設計與資料科學的 50+ 練習。
- 暸解如何利用 Python 函數與類別組織程式碼。
- 暸解並練習 Python 程式設計的基礎觀念，包含資料類別、資料結構類別、流程控制以及函數。
- 暸解並練習 Python 程式設計的進階觀念，包含類別、模組、Comprehensions、Generators、迭代器函數（Iterator functions）、函數型函數（Functional functions）與環境管理。
- 暸解如何在自己的桌上或筆記型電腦創造與課程相同的資料科學環境。
- 暸解並練習 Python 資料科學的基礎，包含 NumPy、Pandas、Matplotlib 以及 Scikit-Learn 四個重要的資料科學模組。
- 暸解並練習資料科學的應用場景，包含資料載入、基礎資料框操作、文字資料的操作、日期時間資料的操作、進階資料框操作、探索性資料分析與監督式學習。

所學知識
- 無

所需工具
- 無

哪些人適合這堂課？
- 日常生活（包含工作、興趣、學習或研究）需要處理以及分析數據。
- 對於數據分析、資料科學有興趣，未來想從事相關工作（資料分析師、資料工程師、資料科學家）。
- 喜歡透過動手做練習題學習知識與技能。

哪些人不適合這堂課呢？
- 對英文接受度很低，甚至排斥，在程式語言與資料科學領域有許多保留字、敘述、函數以及技巧和英文高度相關，再加上專有名詞釋義、範例資料與練習題中也會有英文，修課學生如果排斥英文，這堂課的學習效果自然不會好。
- 只願意聽講師觀念講解、進行範例操作，沒有時間或意願寫練習題；程式設計與資料分析十分著重親手實作，修課學生如果排斥實作解題，這堂課的學習效果自然不會好。
- 已經能熟練地撰寫 Python 的函數與類別解決程式設計問題，這堂課對你的幫助可能不大。
- 已經能熟練地使用 Python 資料科學模組 NumPy、Pandas、Matplotlib 與 Scikit-Learn 的函數與類別解決資料科學問題，這堂課對你的幫助可能不大。
- 對於機器學習、深度學習有興趣，未來想從事相關工作（機器學習工程師、人工智慧工程師），這堂課所涵蓋的相關知識尚不足以應付。

講師介紹
我是郭耀仁，是一位資料分析師、也是資料科學的專業講師，畢業自台灣大學商學研究所，現於台大工商管理學系、台大共同教育中心與師大企業管理學系兼任講師；在台大資工系統訓練班、資策會與中華電信學院講授資料科學課程。在專業講師之前任職過電商資料分析師、軟體公司資料分析顧問、銀行儲備幹部與管顧實習生，閒暇時喜歡長跑與寫作。在 Hahow 好學校開設線上課程「如何成為資料分析師」，出版書籍有「新手村逃脫！初心者的 Python 機器學習攻略」（博碩文化）、「進擊的資料科學」（碁峰資訊）與「輕鬆學習 R 語言（碁峰資訊）」，創立「數據交點」基於「慢慢變強，克服程式設計與資料分析的學習焦慮」的核心理念，提供個人服務以及企業服務。

課程內容:

001_關於資料科學的應用場景.mp4
002_純文字檔案.mp4
003_試算表.mp4
004_關聯式資料庫中的資料表.mp4
005_重點統整.mp4
006_練習題詳解111-113.mp4
007_練習題詳解114-116.mp4
008_練習題詳解117-120.mp4
009_關於基礎的資料框操作.mp4
010_選擇欄位.mp4
011_篩選資料列.mp4
012_排序資料框.mp4
013_分組聚合欄位.mp4
014_衍生計算欄位.mp4
015_調整列標籤與欄標籤.mp4
016_重點統整.mp4
017_練習題詳解121-123.mp4
018_練習題詳解124-126.mp4
019_練習題詳解127-128.mp4
020_練習題詳解129-130.mp4
021_常用的文字方法.mp4
022_標準模組re.mp4
023_常用的Series文字方法.mp4
024_重點統整.mp4
025_練習題詳解131-132.mp4
026_練習題詳解133.mp4
027_練習題詳解134.mp4
028_練習題詳解135-136.mp4
029_練習題詳解137-139.mp4
030_練習題詳解140.mp4
031_關於Unix時間.mp4
032_標準模組datetime.mp4
033_Pandas的日期時間功能.mp4
034_重點統整.mp4
035_練習題詳解141-143.mp4
036_練習題詳解144-146.mp4
037_練習題詳解147-148.mp4
038_練習題詳解149-150.mp4
039_迭代資料框的列或欄.mp4
040_處理未定義值.mp4
041_轉置資料框.mp4
042_單純合併資料框.mp4
043_關聯資料框.mp4
044_重點統整.mp4
045_練習題詳解151-154.mp4
046_練習題詳解155-156.mp4
047_練習題詳解157.mp4
048_練習題詳解158-159.mp4
049_練習題詳解160.mp4
050_練習題詳解161-162.mp4
051_練習題詳解163-164.mp4
052_練習題詳解165-166.mp4
053_練習題詳解167.mp4
054_練習題詳解168.mp4
055_練習題詳解169-170.mp4
056_不同探索目的主要圖形.mp4
057_添加圖形元素.mp4
058_繪製子圖.mp4
059_重點統整.mp4
060_練習題詳解171-172.mp4
061_練習題詳解173-174.mp4
062_練習題詳解175-176.mp4
063_練習題詳解177-178.mp4
064_練習題詳解179-180.mp4
065_關於監督式學習.mp4
066_數值預測的問題.mp4
067_類別預測的問題.mp4
068_無法描述規則的問題.mp4
069_重點統整.mp4
070_練習題詳解181-182.mp4
071_練習題詳解183-184.mp4
072_練習題詳解185.mp4
073_練習題詳解186.mp4
074_練習題詳解187.mp4
075_練習題詳解188.mp4
076_練習題詳解189.mp4
077_練習題詳解190-193.mp4
078_練習題詳解194.mp4
079_練習題詳解195-196.mp4
080_練習題詳解197.mp4
081_練習題詳解198-199.mp4
082_練習題詳解200.mp4
083_延伸閱讀與進修方向.mp4

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