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• 數據分析技能無法速成，你必須走過這 5 個學習階段

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• 資料科學家學習地圖 by 中央大學

• 職場人學習地圖

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•  第一章 人工智慧簡介

  • • • 什麼是AI人工智慧？

      • 機器學習與深度學習-強AI與弱AI

      • AI的應用

      • 資料探勘與機器學習

• 第二章 背景知識

  • • • 資料收集

      • 資料清理與儲存

      • 特徵選擇 Feature Selection

      • 距離的計算、資料標準化

      • 資料集分割

• 第三章 監督式學習

  • • • 監督式學習簡介

      • KNN分類器 K-Nearest Neighbor Classifier

      • 決策樹 Decision Tree

• 第四章 非監督式學習

  • • • 非監督式學習簡介

      • K-means演算法

      • 階層式分群法 Hierarchical Clustering

• 第五章 增強式學習

  • • • 增強式學習簡介

      • 機器人行動

      • Q-學習 Q-Learning

• 第六章 深度學習

  • • • 深度學習簡介

      • 卷積神經網路 Convolutional Neural Network

      • 如何設計一個好的 CNN

第一單元：聽聽別人怎麼說、認識電腦
第二單元：人腦的邏輯思考力
第三單元：電腦的邏輯概念─演算法
第四單元：程式語言的基本概念
第五單元：認識電腦程式
第六單元：程式語言的語法

CH1 商務大數據實務介紹

CH2 商務大數據與商業模式發展

CH3 Python環境介紹與設定

CH4 Python基礎語法與資料型態

CH5 Python資料匯入與前處理

CH6 Python數據分析相關套件

CH7 放假

CH8 Python資料清洗與整理

CH9 期中作業：以Python實作大數據實務案例

CH10 Python資料視覺化

CH11 Python資料分析專題實作

CH12 Google Analytics實務應用

CH13 大數據商務營運模式

CH14 大數據於企業實作案例

CH15 Google或Amazon或相關企業參訪

CH16 應用Python語言進行開放資料大數據分析

CH17 期末作業說明

CH18 期末作業：以Python綜合應用大數據技術於實務案例 

第一週：21世紀最吸睛的職業

第二週：分類問題基本概念介紹

第三週：升級版的指標

第四週：使用WEKA建構決策樹(分類樹)

第五週：變數挑選與資料視覺化

第六週：實務分析的重要議題

第七週：關聯分析法

第八週：分群分析法

第一週：Big Data告訴你特色與數據分析工具

第二週：集群模式分析

第三週：分類模式分析

第四週：關聯模式分析

第五週：進階集群模式分析

第六週：進階分類模式分析

第七週：進階關聯模式分析

第八週：數據分析工具Mahout與反思Big Data

第一周 資料哪裡來之網路爬蟲

第二周 進階網路爬蟲

第三周 文字分析

第四周 情感分析

第五周 推薦系統

第六周 聊天機器人