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光碟詳情

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商品編號：	DMC0559-2

商品名稱：	edu磨課師+ 數據分析實務影音教學中文發音繁體中文版(2DVD)

商品分類：	edu磨課師課程綜合教學

語系版本：	中文發音繁體中文版

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：	2025-05-01

光碟片數：	2片DVD光碟

銷售價格：	$200元

熱門標籤：	數據分析實務

edu磨課師+ 數據分析實務影音教學中文發音繁體中文版(2DVD)

內容說明:

【課程簡介】
開課學校/機構:逢甲大學
課程發展年度:2021
課程類別:資訊工程_電腦

「數據分析實務」課程運用R（或Python）進行數據分析。
本課程會以案例介紹資料探勘的各種環節：資料視覺化、傳統計量分析的常用模型、以及各種機器學習方法，課程最後會多層次地分析兩個實際案例，讓學生對數據分析整體流程有深刻印象，將所學應用在人社、商管領域的實際問題。
【先備能力】
高中以上對電腦操作有基礎

【學習目標】
1. 認識數據化浪潮，以及理解數據化思維。
2. 認識傳統統計分析與機器學習的異同。
3. 理解資料探勘的意義，以及領域知識的重要性。
4. 學習常常運用在實際案例的迴歸模型。
5. 透過案例學習各種機器學習方法，並初步理解各方法的設計精神。
6. 藉由課程引導，分析實際案例。學生正確解讀數據後，才可以提出適當的政策建議（包括商業決策）。

課程內容:

001_1-1-大數據浪潮.mp4
002_1-2-數據化思維.mp4
003_1-3-數據分析的流程.mp4
004_1-4-統計分析、機器學習與資料探勘.mp4
005_1-5-本門課的規劃與定位.mp4
006_2-1-資料格式與格式轉換.mp4
007_2-2-Python套件pandas.mp4
008_2-3-R套件tidyverse.mp4
009_2-4-資料預處理與機器學習.mp4
010_2-5-1-離群-異常值偵測與處理(一).mp4
011_2-5-2-離群-異常值偵測與處理(二).mp4
012_2-6-資料標準化處理與正規化處理.mp4
013_2-7-常見的數值遺漏值填補策略.mp4
014_3-1-進階遺漏值填補策略(機器學習觀點).mp4
015_3-2-1-KNN填補遺漏值：想法（一之一）.mp4
016_3-2-2-KNN填補遺漏值：想法（一之二）.mp4
017_3-3-1-KNN填補遺漏數值：細節（二之一）.mp4
018_3-3-2-KNN填補遺漏數值：細節（二之二）.mp4
019_3-3-3-KNN填補遺漏數值：細節（二之三）.mp4
020_3-4-類別資料：編碼、簡單遺漏值處理.mp4
021_3-5-實務上的流程.mp4
022_4-1-1-探索性資料分析簡介-(EDA)(一).mp4
023_4-1-2-探索性資料分析簡介-(EDA)(一).mp4
024_4-2-1-特徵萃取(一).mp4
025_4-2-2-特徵萃取(二).mp4
026_4-3-特徵工程（特徵萃取）.mp4
027_4-4-1-主成分分析-(PCA)(一).mp4
028_4-4-2-主成分分析-(PCA)(二).mp4
029_4-4-3-主成分分析-(PCA)(三).mp4
030_5-1-1-簡單線性迴歸模型(一).mp4
031_5-1-2-簡單線性迴歸模型(二).mp4
032_5-2-1-多元線性迴歸模型(一).mp4
033_5-2-2-多元線性迴歸模型(二).mp4
034_5-2-3-多元線性迴歸模型(三).mp4
035_5-3-1-對變數作處理(一).mp4
036_5-3-2-對變數作處理(二).mp4
037_5-4-1-橫截面、時間序列與分位數迴歸模型(一).mp4
038_5-4-2-橫截面、時間序列與分位數迴歸模型(二).mp4
039_5-4-3-橫截面、時間序列與分位數迴歸模型(三).mp4
040_6-1-1-邏輯斯模型(一).mp4
041_6-1-2-邏輯斯模型(二).mp4
042_6-2-鐵達尼號生存分析預測.mp4
043_6-3-基於logit-model-的多元分類方法.mp4
044_6-4-1-貝氏分類器(一).mp4
045_6-4-2-貝氏分類器(二).mp4
046_6-5-混淆矩陣.mp4
047_7-1-1-機器學習流程訓(一).mp4
048_7-1-2-機器學習流程訓(二).mp4
049_7-2-1-維度的詛咒──過擬合現象(一).mp4
050_7-2-2-維度的詛咒──過擬合現象(二).mp4
051_7-3-通往地獄的路上記得踩剎車_-正則化.mp4
052_7-4-1-模擬考和實測：驗證(一).mp4
053_7-4-2--模擬考和實測：驗證(二).mp4
054_8-1-決策樹模型.mp4
055_8-2-1決策樹相關呈現(一).mp4
056_8-2-2-決策樹相關呈現(二).mp4
057_8-3-從大樹到矮林：隨機森林.mp4
058_8-4-集成學習.mp4
059_9-1-1-感知器介紹(一).mp4
060_9-1-2-感知器介紹(二).mp4
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063_9-3-延伸：支持向量回歸.mp4
064_9-4-機器學習模型回顧.mp4
065_9-5-補充：K-means-演算法及相關.mp4

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