HAHOW 線上課程 Python 的 50+ 練習 資料科學學習手冊(3) - 資料科學的基礎 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)
HAHOW線上課程Python的50+練習資料科學學習手冊(3)-資料科學的基礎講師: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，此為第三堂）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（Iteratorfunctions）、函數型函數（Functionalfunctions）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NumPy.mp4
002_如何創造ndarray.mp4
003_ndarray與list的異同.mp4
004_如何操作ndarray.mp4
005_NumPy函數.mp4
006_重點統整.mp4
007_練習題詳解071-073.mp4
008_練習題詳解074-077.mp4
009_練習題詳解078-079.mp4
010_練習題詳解080.mp4
011_關於Pandas.mp4
012_具備tuple與set特性的Index.mp4
013_Index加ndarray等於Series.mp4
014_結合多個相同Index的Series成為DataFrame.mp4
015_重點統整.mp4
016_練習題詳解081-083.mp4
017_練習題詳解084-087.mp4
018_練習題詳解088-090.mp4
019_關於Matplotlib.mp4
020_兩種語法.mp4
021_視覺化五步驟.mp4
022_中文字（非歐美文字）顯示問題解決.mp4
023_重點統整.mp4
024_練習題詳解091-093.mp4
025_練習題詳解094-096.mp4
026_練習題詳解097-100.mp4
027_關於Scikit-Learn.mp4
028_什麼是機器學習.mp4
029_機器學習的資料表達.mp4
030_使用轉換器預處理資料.mp4
031_使用預測器訓練及預測資料.mp4
032_重點統整.mp4
033_練習題詳解101-103.mp4
034_練習題詳解104-106.mp4
035_練習題詳解107-110.mp4



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