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課程介紹
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【課程資訊】
【課程簡介】本課程理論與實務兼顧，讓同學了解資料科學與人工智慧領域的發展，並學習相關的資料科學與機器學習技術，將資料分析轉換為有用的資訊，並透過讓人容易理解與樂於閱讀的資料視覺化作品來呈現。 【學習目標】本課程將學習以 Python程式語言進行資料科學專案之實作，實務技巧包含資料科學、資料視覺化、機器學習、監督式學習、非監督式學習，並輔以特定的公開資料與 Kaggle專案來進行務實的訓練。本課程修業完畢後，學生將能深入了解資料科學與機器學習的精神，並能訓練、評估、驗證所設計之分析預測模型，並實作出言之有物的資料分析專案成果作品，例如，視覺化儀表板與視覺資訊圖表。 |
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授課教師
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黃福銘 |
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授課語言
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中文 |
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授課方式
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實體與線上混成課程 |
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製作單位
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DIGI+數位網路學院 |
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課程時數
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18小時 |
課程大綱
| 一、實體課程 | |||
| 109必修課-資料科學領域(南部)-課程說明 | 00:00:00 | ||
| 109必修課-資料科學領域(南部)-前測 | 無限 | ||
| AWS Cloud Computing 101-操作教學 | 00:00:00 | ||
| 109資料科學必修課程-實體課程錄影 | 00:00:00 | ||
| 109資料科學必修課程-實體課程簡報 | 00:00:00 | ||
| 109資料科學必修課程-線上課程簡報 | 00:00:00 | ||
| 二、 監督式學習 | |||
| 機器學習導論 | 00:00:00 | ||
| 資料科學程式語言：使用Python | 00:00:00 | ||
| 監督式學習方法論 | 00:00:00 | ||
| 三、 非監督式學習 | |||
| 線性迴歸演算法及多項式迴歸 | 00:00:00 | ||
| K近鄰演算法與支持向量機 | 00:00:00 | ||
| 決策樹與隨機森林 | 00:00:00 | ||
| 109必修課-資料科學領域-程式練習1 | 00:00:00 | ||
| 109必修課-資料科學領域-程式練習2 | 00:00:00 | ||
| 四、109必修課-資料科學-完課測驗 | |||
| 109必修課-資料科學領域(南部)-後測 | 無限 | ||
| 109必修課-資料科學領域(南部)-完課測驗 | 無限 | ||
| 109必修課-資料科學領域(南部)-國際證書繳交 | 00:00:00 | ||
| 109必修課-資料科學領域(南部)-國際證書繳交 | 90, 00:00 | ||
課程評價
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