#全新企劃 #實戰開課
非數據背景的行銷、業務工作者、最常遇到的三大挑戰：
📍總是無法精準的向數據部門提出正確需求，找到對的答案。
📍龐大資料數據只靠 Excel 做圖表？礙於不會函式作圖做到懷疑人生。
📍投入系統開發門檻高，每當開發完成早已錯過黃金決策時間！

#資料科學三大起手式，帶你：
1/建立正確 #資料科學 觀念與流程
2/上機實戰BI工具Tableau將 #資料視覺化
3/ #資料應用 最終極，善用去程式碼工具，一人完成分析+預測！

行銷5.0時代來臨，即使不是數據背景，
善用智慧科技工具，你也能做資料分析！

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NT 530 特價中

課程已於 2021 年 7 月更新

完整的資料科學訓練 : 數學、統計、 Python、 用 Python 實現進階統計、機器學習和深度學習

從這 28.5 小時的課程，你會學到

✅這門課程提供了你成為一名資料科學家所需的整個工具箱
✅將資料科學技能寫入你的履歷中 : 統計分析，使用 NumPy、pandas、matplotlib 和 Seaborn 做 Python 程式設計，進階的統計分析，Tableau，以 統計模型(stats models ) 和 scikit-learn 做機器學習，用 TensorFlow 做深度學習
✅通過展示對資料科學領域的理解給面試官深刻印象
✅學習如何預先處理資料
✅理解機器學習背後的數學原理(其他課程絕對沒有教授的)
✅開始用 Python 編寫程式碼，學習如何使用它進行統計分析
✅在 Python 中執行線性和邏輯迴歸
✅實踐叢集( cluster )和因子( factor )分析
✅能夠在 Python 使用 NumPy、統計模型( stats models ) 和 scikit-learn 創建機器學習演算法
✅把你的技能應用到現實生活中的商業案例中
✅使用最先進的深度學習框架，如 Google 的 Tensorflow，開發出商業直觀，同時寫程式並以大數據完成任務。
✅展開深層神經網路的力量
✅改進機器學習演算法，透過研究欠彌合( underfitting )、過度彌合( overfitting )、訓練( training )、驗證( validation )、n-折疊交叉驗證( n-fold cross validation )、測試( testing )，以及如何超參數( hyperparameters ) 可改善性能
✅從你的手指熱身起來，因為你會渴望把你在這裡學到的一切都應用到越來越多的真實生活中

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數據科學概論-以Tableau為例(通訊數據)-02.視覺化分析.函數應用，資料分析目的，瞭解資料轉置與樞紐的差別。轉置的使用時機，使用功能操作，不用寫複雜函數，相信人人都可以理解。

00:00:00 取得資料
00:10:00 資料轉置
00:20:00 樞紐分析
00:25:00 重新整理

Tableau 大數據分析之校務資料-5.盒鬂圖加上平均線

00:00:00 盒鬂圖加上平均線
00:07:00 下載最新資料
00:24:00 分析思維
00:32:00 函數(畢業入學比)
01:43:50 Tableau的ELT
02:21:00 建立日期函數
02:45:30 儀表板

大數據分析可以應用在各行各類，將複雜的資料，視覺化讓人一看就懂問題所在，進而可以討論與商議產生策略，這就是智慧。現在以學校校務資料，說明學校智慧。像極了學校。Tableau 大數據分析 - 學校智慧-國立陽明大學校務資料分析- II.合併資料.建立函數