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iPAS巨量資料
分析考照班

AI快速發展，企業對巨量資料分析人才需求激增。iPAS鑑定由經濟部推動，為產業升級打造專業認證，助攻面試與加薪。艾鍗學院講師皆具iPAS證照，課程實戰導向、掌握考點，協助學員打好巨量資料分析師基礎，輕鬆應對證照挑戰！

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學習目標

熟悉Python程式語言與Python物件導向設計。
熟悉Python原生的資料結構操作，如tuple, list, dict, set等。
機器學習的概念(監督式學習、非監督式學習)。
資料特徵與資料預處理方式。
知道如何使用Scikit Learn 套件進行實作。
了解迴歸與最小平方法。
了解基本的機器學習分類演算法, 如決策樹、隨機森林等。
了解機器學習分群演算法, 如K-means, 階層式分群法。
熟悉Python常用的資料處理套件，如Pandas, Numpy, Matplotlib。
從提供的iPAS 中級實作題解答中，了解更多實作技巧。
適合對象：

1. 對AI/資料科學/機器學習有興趣者。

2. 想學習資料分析知識者。

3. 想考取iPAS巨量資料分析師能力鑑定證照者
課程總時數：35 小時
課程所附教材：精編講義、範例程式碼

課程大綱

iPAS 巨量資料分析考照班 – 初級

Part I – 資料導向程式設計

Python實作基礎
Python 簡介
變數與動態資料型別
運算式
序列資料結構- list, tuple, range
非序列資料結構-set, dict,…
流程控制
自訂函數
變數命名空間
例外處理
物件導向設計
模組與套件
資料匯入與匯出(txt,csv,JSON,pickle)
附錄: Anaconda 安裝與使用

Part II – 機器學習簡介與資料處理

人工智慧簡介
機器學習簡介(監督式學習、非監督式學習)
資料與特徵
資料預處理使用Scikit-learn
其他
Z-score 標準化
資料庫概念(含NoSQL)

iPAS 巨量資料分析考照班 – 中級

Part III – 機器學習實務

Introduction to Machine learning & Terminology
Linear Regression
Gradient Descent from scratch
Linear Regression from scratch
ridge vs lasso regression
Machine learning using Scikit-learn
Linear Regression using Scikit-learn
Classification
Logistic Regression
KNN
Decision Tree
Dimensionality reduction – PCA
Ensemble Method
Random Forest
Adaboost
Clustering
K-means
Hierarchical Method
Reinforcement Learning
Q-learning Algorithm & Implementation
@ 進階資料處理 (Python常用資料處理套件)
資料矩陣運算-使用Numpy
資料庫匯入-使用Pandas
資料視覺化-繪圖與製表-使用Matplotlib

Part IV – iPAS巨量資料分析試題

1. 中級巨量資料分析師能力觀念題
2. 術科試題 – 文字資料處理
透過程式產生重複資料
JSON 格式之載入與轉換
取出描述內容包含字串「Limited」之商品資料
字串處理技巧
將商品描述(describe)透過結巴斷詞並計算詞頻 排行
3. 術科試題解析 – 集群與視覺化
讀取資料
次數分配表
k-means 集群
分組計算
資料視覺化
4. 術科試題解析 – 隨機森林回歸預測模型
讀取資料
切分訓練集與測試集
模型配適
預測
評估
5. 術科試題解析 – 隨機森林分類預測模型
讀取資料
切分訓練集與測試集
模型配適
預測
評估

※ 本課程以Python資料科學與機器學習實作為導向，精確考試範圍以iPAS官方網站為準

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