使用 Python、Kaggle 和 Pandas 進行機器學習和資料科學

從零開始的機器學習 A-Z 課程，使用 Python、Kaggle、Pandas 和 Numpy 進行資料分析並提供實作範例

從這 29 小時的課程，你會學到

機器學習不僅適用於預測簡訊或智慧型手機語音辨識。機器學習不斷被應用於新的產業。
透過實作範例學習機器學習
什麼是機器學習？
機器學習術語
評估指標
什麼是分類與迴歸？
評估效能分類錯誤指標
評估表現迴歸誤差指標
監督學習
交叉驗證和偏差方差權衡
使用 matplotlib 和 seaborn 進行資料視覺化
使用 SciKit Learn 進行機器學習
線性迴歸演算法
邏輯迴歸演算法
K最近鄰演算法
決策樹與隨機森林演算法
支援向量機演算法
無監督學習
K均值聚類演算法
層次聚類演算法
主成分分析（PCA）
推薦系統演算法
OAK Academy 的 Python 講師專注於從軟體開發到資料分析的各個領域，並以其高效而聞名。
Python 是一種通用的、物件導向的高階程式語言。
Python 是一種多範式語言，這意味著它支援多種程式方法。以及過程式和函數式程式設計風格
Python 是一種廣泛使用的通用程式語言，但它有一些限制。因為Python是一種詮釋型動態型別語言
Python 是一種通用程式語言，廣泛應用於許多產業和平台。 Python 的常見用途是腳本編寫，這意味著任務自動化。
Python 是一種流行語言，在許多行業和許多程式學科中都有使用。 DevOps 工程師使用 Python 編寫網站腳本。
Python 具有簡單的語法，使其成為初學者學習的優秀程式語言。自學Python，首先必須熟悉
機器學習描述了使用根據真實世界資料訓練的模型進行預測的系統。
如今，機器學習幾乎已應用於各領域。其中包括醫療診斷、臉部辨識、天氣預報、影像處理。
無需編碼即可使用機器學習，但建立新系統通常需要程式碼。
Python 是機器學習中最常用的語言。編寫機器學習系統的工程師經常同時使用 Jupyter Notebook 和 Python。
機器學習通常分為有監督機器學習和無監督機器學習。在監督機器學習中。
機器學習是當今發展最快、最受歡迎的電腦科學職業之一。不斷成長和發展。
機器學習是更廣泛的人工智慧的一個較小的子集。雖然人工智慧描述了任何“智慧機器”
機器學習工程師需要成為一個非常有能力的程式設計師，對電腦科學、數學、資料科學有深入的了解。
Python 機器學習、完整的機器學習、機器學習 a-z

要求

Python程式語言基礎知識
能夠在電腦上操作和安裝軟體
機器學習 a-z 課程中使用的免費軟體和工具
學習機器學習的決心和耐心。
學習與其他程式語言相關的職位發布數量第二多的動機
python中的資料視覺化函式庫如seaborn、matplotlib
對機器學習Python的好奇心
想要學習Python
想要學習matplotlib
渴望學習 pandas 和 numpy
渴望學習機器學習a-z，完整的機器學習
你可以觀看課程的任何設備，例如手機、電腦或平板電腦。
完整、完整、依序觀看講座影片。
沒有其他的！只需你、你的電腦和你今天就開始的雄心壯志。
終身訪問、課程更新、新內容，隨時隨地在任何裝置上。

課程說明

你好呀，

歡迎來到「Python、Kaggle 和 Pandas 的機器學習和資料科學」課程

從零開始的機器學習 A-Z 課程，使用 Python、Kaggle、Pandas 和 Numpy 進行資料分析並提供實作範例

機器學習是人工智慧（AI）和電腦科學的一個分支，專注於利用數據和演算法來模仿人類的學習方式，逐步提高其準確性。

你可以培養所需的基礎技能，以透過 Python 和 R 程式語言建立神經網路和創建更複雜的函數。機器學習可幫助你領先於該領域的新趨勢、技術和應用。

如今，機器學習幾乎已應用於各領域。其中包括醫療診斷、臉部辨識、天氣預報、影像處理等。在模式識別、預測和分析至關重要的任何情況下，機器學習都可以發揮作用。當機器學習應用於新產業和新領域時，通常是一種顛覆性技術。機器學習工程師可以找到新的方法來應用機器學習技術來優化和自動化現有流程。有了正確的數據，你就可以使用機器學習技術來識別極其複雜的模式並產生高度準確的預測。

很難想像我們的生活沒有機器學習。預測簡訊、電子郵件過濾以及虛擬個人助理（例如亞馬遜的 Alexa 和 iPhone 的 Siri）都是基於機器學習演算法和數學模型的技術。 Python、機器學習、django、Python 程式設計、Python 機器學習、Python 初學者、資料科學。 Kaggle、統計學、R、Python 資料科學、深度學習、Python 程式設計、django、機器學習 A-Z、資料科學家、Python 資料科學

Pandas 是一個開源 Python 套件，最廣泛用於資料科學/資料分析和機器學習任務。 Pandas 構建在另一個名為 Numpy 的套件之上，該套件提供對多維數組的支援。

Pandas 主要用於 DataFrame 中表格資料的資料分析和關聯操作。 Pandas 允許從各種文件格式匯入數據，例如逗號分隔值、JSON、Parquet、SQL 資料庫表或查詢以及 Microsoft Excel。資料分析、pandas、numpy、numpy stack、numpy python、python 資料分析、python、Python numpy、資料視覺化、pandas python、python pandas、python 資料分析、python 資料、資料視覺化。

Pandas 是一種快速、強大、靈活且易於使用的開源資料分析和操作工具，建構在 Python 程式語言之上。
OAK Academy 的 Python 講師專注於從軟體開發到數據分析的各個領域，並以對各個級別的學生進行有效、友好的指導而聞名。

Numpy 是一個 Python 程式語言庫，增加了對大型多維數組和矩陣的支持，以及大量用於對這些陣列進行操作的高級數學函數。此外，Numpy 構成了機器學習堆疊的基礎。

無論你從事機器學習或金融工作，還是從事網頁開發或資料科學職業，Python 都是你可以學習的最重要的技能之一。 Python 的簡單語法特別適合桌面、Web 和業務應用程式。 Python的設計理念強調可讀性和可用性。 Python 的開發前提是應該只有一種方法（最好是一種明顯的方法）來做事，這種哲學導致了嚴格的程式碼標準化。核心程式語言相當小，標準函式庫也很大。事實上，Python 的大型程式庫( library )是其最大的優點之一，為程式設計師提供了適合許多不同任務的各種不同工具。

你知道到 2026 年資料科學需求將創造 1,150 萬個就業機會嗎？

你知道資料科學職業的平均薪資為 100.000 美元嗎！

資料科學職業正在塑造未來

從政府安全到約會應用程式，幾乎每個領域都需要資料科學專家。數以百萬計的企業和政府部門依靠大數據來取得成功並更好地為客戶服務。因此，對資料科學職業的需求量很大。

如果你想學習雇主最要求的技能之一？
如果你對資料科學感到好奇，並希望透過 Python 開始進入資料世界的自學之旅？
如果你是一位經驗豐富的開發人員並正在尋求資料科學領域的發展！

在所有情況下，你都來對地方了！

我們為你設計了「使用 Python 和 Kaggle 進行機器學習和資料科學 | A-Z」是 Python 程式語言和機器學習的簡單課程。

在課程中，你將對專案進行腳踏實地的解釋。透過本課程，你將逐步學習機器學習。我透過練習、挑戰和大量現實生活中的例子讓它變得簡單又容易。

你還將透過 Kaggle 專案的 Hearth 攻擊預測逐步了解 Kaggle 平台。

Kaggle 是 Google LLC 的子公司，是資料科學家和機器學習從業者的線上社群。 Kaggle 允許使用者尋找和發布資料集，在基於網路的資料科學環境中探索和建立模型，與其他資料科學家和機器學習工程師合作，並參與競賽以解決資料科學挑戰。

Kaggle 提供了一個無需設定、可自訂的 Jupyter Notebooks 環境。存取免費的 GPU 以及社群發布的龐大資料和程式碼儲存庫。

Kaggle 是一個資料科學家可以參與機器學習挑戰的平台。這些挑戰可以是從預測房價到檢測癌細胞的任何挑戰。 Kaggle 擁有龐大的資料科學家社區，他們總是願意幫助其他人解決資料科學問題。

你將逐步學習 Numpy 和 Pandas Python 程式語言庫。

在整個課程中，我們將教你如何使用 Python 分析資料、創建漂亮的視覺化效果以及使用強大的機器學習 Python 演算法。

本機器學習課程適合所有人！

如果你以前沒有任何經驗，也沒有問題！本課程經過專業設計，可以教導從初學者到專業人士（作為複習）的每個人。

什麼是機器學習？

機器學習描述了使用根據真實世界資料訓練的模型進行預測的系統。例如，假設我們想要建立一個可以識別圖片中是否有貓的系統。我們首先組裝許多圖片來訓練我們的機器學習模型。在這個訓練階段，我們將圖片以及它們是否包含貓的信息輸入模型中。在訓練時，模型會學習圖像中與貓最密切相關的模式。然後，該模型可以使用訓練期間學到的模式來預測其輸入的新圖像是否包含貓。在這個特定的例子中，我們可能使用神經網路來學習這些模式，但機器學習可以比這簡單得多。即使將一條線擬合到一組觀察到的資料點，並使用該線做出新的預測，也算是機器學習模型。

為什麼我們在機器學習中使用 Python 程式語言？

Python 是一種通用、進階、多用途的程式語言。 Python 最好的一點是，它支援當今的許多技術，包括 Twitter 的龐大庫、資料探勘、科學計算、設計、網站後端伺服器、工程模擬、人工學習、擴增實境等等！並且支援各類App開發。

機器學習有什麼用？

機器學習需要編碼嗎？

無需編碼即可使用機器學習資料科學，但建立新系統通常需要程式碼。例如，亞馬遜的 Rekognition 服務可讓你透過網頁瀏覽器上傳圖像，然後該瀏覽器會辨識圖像中的物件。這使用預先訓練的模型，無需編碼。然而，開發機器學習系統需要編寫一些 Python 程式碼來訓練、調整和部署模型。很難避免編寫程式碼來預處理輸入模型的資料。機器學習從業者所做的大部分工作都涉及清理用於訓練機器的資料。他們還執行“特徵工程”來查找要使用的數據以及如何準備將其用於機器學習模型。 AutoML 和 SageMaker 等工具可自動調整模型。通常只需幾行程式碼就可以訓練模型並從中進行預測

最適合機器學習的語言是？

Python 是使用 python 的機器學習中最常用的語言。編寫機器學習系統的工程師經常同時使用 Jupyter Notebook 和 Python。 Jupyter Notebooks 是一個 Web 應用程式，允許透過建立和分享包含即時程式碼、方程式等的檔案來進行實驗。機器學習涉及反覆試驗，以確定哪些超參數和特徵工程選擇最有效。擁有Python等開發環境很有用，這樣你就不需要在每次運行之前編譯和打包程式碼。 Python 並不是機器學習的唯一語言選擇。 Tensorflow 是一種用於開發神經網路的熱門框架，並提供 C++ API。 C# 有一個完整的機器學習框架，稱為 ML。網。 Scala 或 Java 有時會與 Apache Spark 一起使用來建立攝取大量資料集的機器學習系統。

什麼是 Kaggle？

Kaggle 是 Google LLC 的子公司，是資料科學家和機器學習從業者的線上社群。

Kaggle 是如何運作的？

Kaggle 上的每場比賽都有一個與之相關的資料集以及你必須達到的目標（即預測房價或檢測癌細胞）。你可以盡可能頻繁地存取資料並建立預測模型。不過，一旦你提交了解決方案，你就無法使用它來進行未來的提交。

這確保了每個人在相互競爭時都從同一點出發，因此那些擁有更多計算能力的人在嘗試解決問題時並沒有獲得任何優勢。

比賽根據其複雜程度、持續時間、是否涉及獎金等分為不同類別，因此不同經驗水平的用戶可以在同一競技場中相互競爭。

Python 中的 Pandas 是什麼？

Pandas 是一個開源 Python 包，最廣泛用於資料科學/資料分析和機器學習任務。它建構在另一個名為 Numpy 的套件之上，該套件提供對多維數組的支援。

Pandas 有什麼用？

Pandas 主要用於 DataFrame 中表格資料的資料分析和關聯操作。 Pandas 允許從各種文件格式匯入數據，例如逗號分隔值、JSON、Parquet、SQL 資料庫表或查詢以及 Microsoft Excel。

NumPy 和 pandas 有什麼不同？

NumPy 函式庫提供多維數組的對象，而 Pandas 能夠提供稱為 DataFrame 的記憶體中二維表對象。與 Pandas 相比，NumPy 消耗的記憶體更少。與 NumPy 陣列相比，Series 物件的索引相當緩慢。

機器學習有哪些不同類型？

機器學習通常分為有監督機器學習和無監督機器學習。在監督機器學習中，我們在標記資料上訓練機器學習模型。例如，旨在偵測垃圾郵件的演算法可能會攝取數千個標記為「垃圾郵件」或「非垃圾郵件」的電子郵件地址。然後，經過訓練的模型甚至可以從從未見過的資料中識別新的垃圾郵件。在無監督學習中，機器學習模型在非結構化資料中尋找模式。無監督學習的一種類型是聚類。在此範例中，模型可以透過研究劇本或演員陣容來識別類似的電影，然後將電影按類型分組。這個無監督模型沒有經過訓練來了解電影屬於哪種類型。相反，它透過研究電影本身的屬性來了解類型。裡面有很多可用的技術。

機器學習是個好職業嗎？

機器學習Python是當今發展最快、最受歡迎的電腦科學職業之一。隨著機器學習的不斷成長和發展，你可以將機器學習應用到從運輸和履行到醫學的各種行業。機器學習工程師致力於創建能夠更好地識別模式和解決問題的人工智慧。機器學習學科經常涉及尖端的顛覆性技術。然而，因為它已經成為一種流行的職業選擇，所以它也可以具有競爭力。有抱負的機器學習工程師可以透過認證、訓練營、程式碼儲存庫提交和實踐經驗在競爭中脫穎而出。

機器學習和人工智慧有什麼區別？

機器學習是更廣泛的人工智慧的一個較小的子集。人工智慧描述了任何可以獲得資訊並做出決策的“智慧機器”，而機器學習則描述了一種可以實現這一點的方法。透過機器學習，應用程式可以獲得知識，而無需用戶明確給予資訊。這是邁向「真正的人工智慧」的第一步和早期步驟之一，對於許多實際應用非常有用。在機器學習應用中，人工智慧被輸入一組資訊。它從這些資訊中學習期望什麼和預測什麼。但它仍然有局限性。機器學習工程師必須確保人工智慧獲得正確的訊息，並能夠使用其邏輯正確地分析這些資訊。

機器學習工程師該掌握哪些技能？

一名Python機器學習工程師需要是一名非常有能力的程式設計師，對電腦科學、數學、資料科學和人工智慧理論有深入的了解。機器學習工程師必須能夠深入研究複雜的應用程式及其程式設計。與其他學科一樣，也有入門級的機器學習工程師和具有高級專業知識的機器學習工程師。 Python 和 R 是機器學習領域最受歡迎的兩種語言。

什麼是資料科學？

我們擁有比以往更多的數據。但僅靠數據並不能告訴我們很多關於我們周圍世界的資訊。我們需要解釋資訊並發現隱藏的模式。這就是資料科學的用武之地。資料科學使用演算法來理解原始資料。資料科學與傳統資料分析的主要區別在於它注重預測。資料科學致力於尋找數據中的模式並使用這些模式來預測未來的資料。它利用機器學習來處理大量數據、發現模式並預測趨勢。資料科學包括準備、分析和處理資料。它藉鑒了許多科學領域，作為一門科學，它透過創建新演算法來分析資料和驗證當前方法而取得進步。

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課程中見！

目標受眾

任何想要開始學習「機器學習」的人
任何需要有關如何開始和繼續機器學習職業生涯的完整指南的人
有興趣在 Python 環境中開始資料科學應用的學生
想要專門研究用於資料科學和科學計算的 Anaconda Python 環境的人們
想要使用 Python 學習監督學習（分類）在真實資料上的應用的學生
任何渴望學習 Python 進行資料科學和機器學習訓練營但沒有編碼背景的人
任何計劃從事資料科學家職業的人，
想學習Python的軟體開發人員，
任何對機器學習有興趣的人
想成為資料科學家的人
想要學習完整的機器學習的人

講師簡介

Oak Academy Web 與行動開發、IOS、Android、道德駭客、IT

到 2024 年，將有超過 100 萬個運算職缺，技能差距將成為全球性問題。這是我們的出發點。在 OAK Academy，我們是在該領域工作多年的技術專家。我們深深紮根於科技世界。我們也了解科技業最重大的挑戰是“技術技能差距”，我們有一個解決方案。

OAK 學院將成為科技行業和那些 – 正在規劃新職業 – 正在考慮職業轉型 – 想要職業轉變或重塑 – 渴望按照自己的節奏學習新愛好的人們之間的橋樑因為我們相信我們可以幫助實現這一點一代人獲得填補這些工作所需的技能並追求更快樂、更充實的職業。這就是我們每天的動力。我們專注於網路安全、編碼、IT、遊戲開發、應用程式貨幣化和行動等關鍵領域。由於我們的實際配合，我們不斷將行業見解轉化為最受歡迎和最新的課程。 OAK Academy 將提供你所需的資訊和支持，讓你自信輕鬆地度過你的旅程。我們的課程適合所有人。無論你是從未寫過程式的人，還是尋求學習另一種語言的現有程式設計師，甚至是想要轉行的人，我們都在這裡。 OAK 學院致力於幫助充滿熱情的人們獲得夢想的工作職位。

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OAK Academy Team 講師

我們是 OAK Academy (橡樹學院)的學生支援團隊，負責教學和課程準備。學生的滿意是我們的首要任務和動力來源。你可以使用此個人資料來解決你的技術支援請求以及購買我們的課程後遇到的問題，並且你可以將你的問題發送給我們。

字幕：英文

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