資料分析、資料科學與機器學習 - 三合一課程

從理論到實踐專案 – 透過一門課程掌握資料分析、資料科學和機器學習的一切。廣泛角色扮演

包含深度學習和自然語言處理

從這 65.5 小時的課程，你會學到

透過清晰的學習路線圖學習資料分析，讓每個概念都環環相扣，並明確下一步的學習方向。
從零開始掌握 Python，然後自信地運用它進行資料清洗、分析、視覺化和處理真實資料集。
透過處理缺失值、重複值、錯誤、篩選和連接，將雜亂的原始資料轉換為乾淨、可用的資料集。
像真正的分析師一樣探索資料集，發現隱藏在數字中的模式、趨勢和商業洞察。
使用 Python 創建有意義的圖表和視覺化效果，使複雜的資料更容易理解、解釋和呈現。
培養強大的統計思考能力，以便理解數據、不確定性、分佈和實際的分析決策。
執行假設檢定並清晰地解釋結果，使您的分析基於證據而非猜測。
了解完整的資料科學工作流程，從業務問題到資料準備、建模、評估和部署。
學習機器學習模型的實際工作原理，以便自信地選擇、建構和解釋模型。
使用 Python 建立機器學習模型，並使用驗證、正規化、不平衡處理和調優等技術來改進它們。
逐步了解深度學習，從張量和神經網路到 TensorFlow 模型訓練和評估。
使用 SQL 和 MySQL 直接從關聯式資料庫中提取、篩選、連接、分組和分析業務資料。
建立 Excel 和 Power BI 儀表板，將清洗後的資料轉換為互動式報告、KPI 和可用於決策的洞察。
完成 11 個畢業設計專案，幫助您建立作品集，並透過實際工作證明您的技能。

要求

能夠使用電腦和網路
具備基本的電腦操作能力
無需程式設計經驗
需要有奉獻、耐心和毅力

課程說明

許多資料分析、資料科學、機器學習和人工智慧課程最大的問題之一就是結構混亂。許多課程從資料分析的基礎知識講起，卻突然跳到探索性資料分析。有些課程只講幾個統計參數就直接進入機器學習。甚至有些課程直接讓學員進行專案練習，卻沒有充分解說專案背後的概念、工具或工作流程。

結果，很多學員感到困惑。他們可能完成了課程，但仍然不清楚學習的起點、各個主題之間的聯繫以及下一步應該學習什麼。

本課程的設計截然不同。

本課程採用清晰、邏輯嚴謹的循序漸進的教學方式。在深入學習任何實踐主題之前，您將首先學習主題所需的必要基礎知識。然後，您將進行實踐學習、案例分析、程式設計練習和實際應用。

您不會隨意地從一個主題跳到另一個主題。您將遵循一個結構化的學習路線圖，其中資料分析、Python、統計學、SQL、Excel、Power BI、機器學習、深度學習、自然語言處理 (NLP)、生成式人工智慧 (GI) 和實踐專案被巧妙地串聯起來，構成一條有意義的學習路徑。

本課程並非僅以理論為主，也並非僅以專案為主。它完美融合了理論與實踐，讓您能夠理解概念、應用技能，並在整個學習過程中保持積極參與。

一門完整課程，無需購買多門課程

要精通資料領域，學習者通常需要學習許多不同的領域：資料分析、資料科學、Python、SQL、Excel、Power BI、統計學、機器學習、深度學習、自然語言處理 (NLP)、人工智慧、生成式人工智慧 (GI) 和預測工程。

大多數情況下，學習者需要為每個主題購買單獨的課程。例如，Python 課程、SQL 課程、Excel 課程、Power BI 課程、統計學課程、機器學習課程、深度學習課程等等。一門人工智慧課程，一門生成式人工智慧課程。

本課程將所有這些知識點整合在一起。

在這裡，您將從資料分析入手，逐步深入資料科學、機器學習、深度學習、自然語言處理、人工智慧、生成式人工智慧以及現代人工智慧驅動的資料工作流程。所有內容都以結構化的順序依序呈現，讓您能夠有系統地建構知識體系，而不是零散地學習各個領域的知識。

本課程也包含一些全球最常用的資料分析工具的完整大師級內容，包括 Python、SQL、Excel 和 Power BI。這些工具對於資料分析師、商業智慧分析師、資料科學家、機器學習學習者、自由工作者以及所有從事資料相關工作的專業人士都至關重要。

總而言之，本課程讓學習者在一個完整的學習旅程中體驗到多門課程的價值。 491 場講座，超過 65 小時的學習內容，讓您以一門課程的價格獲得一份內容豐富、詳盡實用的學習路線圖。

高品質理論與實務結合，絕不妥協

儘管本課程內容豐富，但品質絲毫不打折扣。

理論課程設計生動有趣、清晰易懂。我們摒棄枯燥的講解，採用結構化的投影片、高品質的影片內容和豐富的實踐案例來講解概念，幫助學習者清晰理解每個主題背後的邏輯。

這一點至關重要，因為在資料分析、資料科學、機器學習、深度學習和人工智慧領域，僅僅記住工具是不夠的。學習者必須理解工具的用途、工作原理、適用場景以及如何解釋其應用。

實作部分也同樣精心設計。在應用 Python 程式碼、SQL 程式碼、機器學習模型或資料分析技術之前，我們會先解釋程式碼及其邏輯。每個重要元素都會逐步拆解，然後展示實際應用。

這意味著您不會只是簡單地複製程式碼，而是真正理解程式碼背後的含義。

無論是理論、Python 程式設計、SQL 查詢、統計分析、機器學習、深度學習、Power BI 儀表板、Excel 分析還是生成式人工智慧專案，我們的目標都是讓學習內容清晰易懂，使概念牢牢紮根於你的腦海中。

這種深入的理解對面試大有裨益，尤其是在需要解釋理論問題、程式碼解析、專案工作流程、模型選擇、統計解讀、儀表板邏輯或實際業務分析時。

練習、面試準備、程式設計練習、作業和 11 個畢業設計專案

本課程並非只是觀看影片。它旨在幫助你練習、應用和實踐。

在整個課程中，你將找到大量的練習題、角色扮演式面試、程式設計練習、作業、動手實作任務和真實世界的畢業設計專案。這些活動旨在幫助你從被動學習轉變為主動技能培養。

本課程包含 11 個實踐性強的畢業設計專案，涵蓋資料分析、機器學習、儀表板和生成式人工智慧：

銀行客戶流失資料分析
最佳前鋒的細分與分類
網站指標儀表板
人力資源資料處理與分析
生成式 AI 影像描述
生成式 AI 聊天機器人
生成式 AI 語音助手
生成式 AI 文字轉圖像
生成式 AI 影片摘要器
生成式 AI 語言翻譯器
生成式 AI 資料分析師

這些課程可以幫助學員建立自己的專案作品集，並在申請工作、實習、自由工作或數據相關機會時展示實務技能。

在當今競爭激烈的就業市場中，僅僅說「我會 Python」或「我會機器學習」是不夠的。你需要實務經驗。你需要專案練習。你需要自信。你需要解釋你建構了什麼，如何建構的，它解決了什麼問題，以及你使用了哪些工具或技術。

本課程內容涵蓋：

本課程涵蓋從入門級資料分析到高級人工智慧驅動數據工作流程的完整學習路徑。

您將從資料分析的基礎知識入手。您將了解資料分析的類型、常用工具以及完整的資料分析步驟。
接下來，您將從零開始學習 Python 編程，包括變數、資料類型、字串、列表、元組、集合、字典、條件語句、循環語句、函數、物件、類別、API、REST API、requests、BeautifulSoup、網頁抓取、檔案處理、CSV、JSON、XML 以及異常處理。
之後，您將學習使用 Python 進行資料清洗、資料操作和探索性資料分析。您將學習缺失值處理、插補、資料類型校正、不一致值處理、重複值刪除、排序、篩選、連接、拼接、頻率分析、百分比分析、分組分析、透視表和交叉表分析。
你還將學習使用 Python 進行資料視覺化，包括長條圖、圓餅圖、折線圖、直方圖、堆疊長條圖、散佈圖、熱圖、箱線圖和 KDE 圖。
接下來，你將夯實機率、分佈和統計思維的基礎。你將學習經典機率、經驗機率、聯合機率、條件機率、排列、組合、集合運算、機率定律、集中趨勢、離散程度、形狀、對稱性、自由度、離散分佈以及連續分佈，例如伯努利分佈、二項分佈、泊松分佈、幾何分佈、均勻分佈、常態分佈、指數分佈、卡方分佈、學生 t 分佈和伽馬分佈。
您還將學習統計和假設檢定，包括總體和樣本、抽樣方法、測量水平、推斷統計、中心極限定理、標準誤差、置信區間、z 分數、t 分數、誤差範圍、零假設、備擇假設、I 類錯誤和 II 類錯誤、顯著性水準、p 值、假設數位、Shapiro-Wilk 檢定、獨立樣本檢定數、數位檢定、數位檢定、變異數。
一旦您掌握了這些基礎知識，您將進入資料科學領域。您將了解資料科學如何與資料分析、商業智慧、統計建模、機器學習、深度學習和人工智慧連結。您還將學習完整的資料科學工作流程：業務理解、資料收集、資料準備、資料建模、模型評估和模型部署。
然後，您將從基礎開始學習機器學習。您將瞭解監督學習、迴歸模型、分類模型、無監督聚類模型、模型評估指標、過度擬合、欠適配、不平衡資料問題、交叉驗證、正規化、過取樣、欠取樣和超參數調優。
您還將學習重要的機器學習模型的工作原理，包括線性迴歸、邏輯迴歸、K均值聚類、決策樹、隨機森林、AdaBoost、傳統GBM、CatBoost、LightGBM和XGBoost。
學習理論之後，您將使用Python實現機器學習。您將建立線性迴歸模型、邏輯迴歸模型、K折交叉驗證流程、正規化模型、SMOTE過採樣模型、Tomek Links欠取樣流程、K平均值聚類模型、決策樹模型、隨機森林模型、AdaBoost模型、GBM模型、CatBoost模型、LightGBM模型、XGBoost模型和貝葉斯超參數調優流程。
您還將學習深度學習和TensorFlow。您將了解神經網路、標量、向量、矩陣、張量、TensorFlow、TensorFlow 2.0、初始化、Glorot初始化、隨機梯度下降、資料處理、模型訓練、模型評估以及如何使用深度學習解決實際問題。
本課程還包括人工智慧、生成式人工智慧、自然語言處理和提示工程。您將學習人工智慧的歷史、人工智慧工作流程、人工智慧類型、人工智慧與增強智慧的區別、生成式人工智慧的應用案例、傳統人工智慧與生成式人工智慧的差異、人工智慧聊天機器人、生成式人工智慧工具、文字生成、圖像生成、程式碼產生、音訊和視訊生成、自然語言處理、語音技術、電腦視覺化處理運算、邊緣運算、物聯網、提示基礎知識、提示
您還將學習用於資料分析的SQL和MySQL。您將了解關聯式資料庫管理系統 (RDBMS)、主鍵、外鍵、關係、資料庫建立、表格建立、資料載入、SELECT、DISTINCT、WHERE、INSERT、UPDATE、DELETE、TRUNCATE、DROP、限制條件、索引、邏輯運算子、模式比對、聚合函數、字串函數、數值函數、日期函數、ORDER BY、ROG、JA、ROG.註釋和預存程序。
您將學習 Power BI，用於商業智慧和儀表板建立。您將學習資料匯入、資料清理和資料轉換。