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[爆卦]Kaggle 推薦 資料集是什麼？優點缺點精華區懶人包

雖然這篇Kaggle 推薦 資料集鄉民發文沒有被收入到精華區：在Kaggle 推薦 資料集這個話題中，我們另外找到其它相關的精選爆讚文章

在 kaggle產品中有39篇Facebook貼文，粉絲數超過593的網紅Irene 與資料職涯大小事，也在其Facebook貼文中提到， ✍️【我不是本科生，也可以當資料分析師嗎？】 - 我發現滿多人對於自己不是本科生這件事情會感到迷惘，不論是粉專的私訊詢問、以及我即將要參與一個資料科學領航者活動，也有參加者也會詢問類似的問題，像是： 🧒：「Irene，想詢問若非資工/資管背景，但有在學 python、機器學習、甚至也會用 Kaggl...

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「kaggle」的推薦目錄
  • Irene 與資料職涯大小事

    kaggle 在 Irene 與資料職涯大小事 Facebook 的最讚貼文

    2021-09-13 11:30:31
    有 46 人按讚

    ✍️【我不是本科生，也可以當資料分析師嗎？】
    -
    我發現滿多人對於自己不是本科生這件事情會感到迷惘，不論是粉專的私訊詢問、以及我即將要參與一個資料科學領航者活動，也有參加者也會詢問類似的問題，像是：
    🧒：「Irene，想詢問若非資工/資管背景，但有在學 python、機器學習、甚至也會用 Kaggle 資料練習，未來能當資料科學家嗎？」
    👱‍♂️：「聽到不少人說資料科學工作領域比較缺有經驗的人，若無相關經驗的轉職者很難跟資工、統計等背景的人競爭，請問如果離職努力自學，為了轉職可行嗎？」
    -
    我必須說：「有何不可？關鍵在於證明自己有無相關實力」
    -
    雖然我不能保證所有企業都不看本科生的標籤，但我能確定的是，如果我們都能 #理解本科生的優勢在哪裡，並好好補足那些優勢，那我們絕對有機會脫穎而出。
    -
    這篇僅以 #資料分析師/ #資料科學家 的角色為例，因為我認為相較之下，這兩個職能因為更需要人文社會思考的面相，所以跨領域轉過來的機會較高，非本科生也能帶有屬於自己的特色轉進來，分享給大家 🙌。
    -
    #職涯建議 #職涯規劃 #職涯探索 #面試經驗 #面試 #職涯分享 #面試技巧 #資料科學

  • 軟體開發學習資訊分享

    kaggle 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的精選貼文

    2021-09-06 19:32:44
    有 6 人按讚

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    本課程的主題包括:

    程式設計基礎
    Python 基礎
    Python 基本原理
    資料結構
    用 Python 做物件導向程式設計
    Python 函數語言程式設計
    Lambdas
    Decorators
    Generators
    以 Python 進行測試
    除錯
    錯誤處理
    正規表示式( Regular Expression )
    Comprehensions
    模組 ( Modules )
    虛擬環境
    開發環境(PyCharm，Jupyter 筆記本，VS Code，Sublime Text + 更多)
    檔案處理: 影像，CSV，PDF，Text + 更多
    用 Python 進行 Web 開發
    利用 Python 進行機器學習
    資料科學與 Python
    使用 Python 和 Selenium 實現自動化
    使用 Python 編寫指令碼( Scripting )
    利用 Python 與 BeautifulSoup 進行 Web Scraping
    影像檢測
    資料視覺化
    Kaggle，Pandas，NumPy，scikit-learn
    用 Python 處理電郵及短訊
    使用 API (Twitter Bot、密碼檢查器、翻譯器)

    https://softnshare.com/complete-python-developer-zero-to-mastery/

  • 軟體開發學習資訊分享

    kaggle 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最讚貼文

    2021-08-10 18:02:08
    有 2 人按讚

    🔥 NT330 特價中

    課程已於 2021 年 8 月更新

    學習資料科學、資料分析、機器學習(人工智慧)和 Python 與 Tensorflow、Pandas 和更多 !

    本課程的主題包括 :

    資料探索與視覺化
    神經網路和深度學習
    模型評估與分析
    Python 3
    Tensorflow 2.0
    Numpy
    Scikit-Learn
    資料科學與機器學習專案和工作流程
    在 Python 用 MatPlotLib 和 Seaborn 做資料視覺化
    轉移學習( Transfer Learning )
    影像辨識和分類
    訓練/測試並交叉驗證
    監督學習 : 分類、迴歸和時間序列
    決策樹和隨機森林
    整體學習( Ensemble Learning )
    調整超參數( Hyperparameter Tuning )
    採用 Pandas 資料框解決複雜任務
    採用 Pandas 處理 CSV 檔
    採用 TensorFlow 2.0 和 Keras深度學習 / 神經網路
    使用 Kaggle 並進入機器學習競賽
    如何呈現你的發現並讓你的老闆印象深刻
    如何為你的分析清理並準備你的資料
    K 最近鄰( K Nearest Neighbours )
    支援向量機( Vector Machines )
    迴歸分析( Linear Regression/Polynomial Regression )
    如何運用 Hadoop、Apache Spark、Kafka 和 Apache Flink
    如何用 Conda、MiniConda 和Jupyter Notebooks 設定你的環境
    配合 Google Colab 採用 GPUs

    https://softnshare.com/complete-machine-learning-and-data-science-zero-to-mastery/

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