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【Python線上課程】Python 程式語言 從入門到進階開發

Python與AI人工智慧開發入門

Python資料科學應用開發

Python機器學習應用開發

Python人工智慧整合開發
Python資料科學應用開發
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課程總長：66小時
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Python資料科學應用開發 課程介紹

Python資料科學應用開發
課程介紹

SQL Server資料庫基礎認證班
了解統計與微分於程式上的運用，並介紹機器學習（Machine Learning）的理論基礎及各種演算法，搭配 Microsoft：DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure 認證考試。你將於本課程學習利用程式語言進行統計分析，亦可運用機器學習所學，依據資料進行房價預估、乳癌檢測、汽車價錢評估、音樂分類等預測與分群等。
SQL Server資料庫基礎認證班
【適合對象】
  • 欲成為資料工程師／科學家等相關資訊人員
  • 工作領域為資料科學相關範圍的資訊人員
【學會技能】
  • 方程式操作、函數與極限
  • 矩陣與敘述統計
  • 機率運算與分配
  • 研究、抽樣與估計
  • 假設與單雙尾檢定
  • 可靠有效與相關分析
  • 機器學習概念簡介
  • 資料探索
  • 資料準備與清理
  • 特徵選擇與萃取
  • 感知器與適應線性神經元
  • 由 KNN 到 Logistic Regression
  • SVM 與決策樹
  • 模型評估與效能調校
  • 整體學習與非監督式學習
【對應考試】 Microsoft：DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure

Python資料科學應用開發 課程大綱

Python資料科學應用開發
課程大綱

第一堂/方程式操作、函數與極限
  • 方程式與斜率
  • 數學函數的概念
  • 指數與對數
  • 二次函數
  • 函數的極限
第二堂/矩陣與敘述統計
  • 向量與矩陣
  • 統計資料型態
  • 值與量差異
  • 平均中位、眾數標準差
  • 變異係數、分位數與偏態係數
第三堂/機率運算與分配
  • 調查與機率論
  • 試驗與事件
  • 事件機率的運算
  • 隨機變數與機率分配
第四堂/研究、抽樣與估計
  • 研究分類
  • 研究方法
  • 母體與統計量
  • 抽樣誤差與估計
  • 標準化與中央極限
第五堂/假設與單雙尾檢定
  • 信賴區間
  • 樣本數決定
  • 假設檢定
  • 型1與型2錯誤
  • 單雙尾檢定
第六堂/可靠有效與相關分析
  • 偏見與統計檢定力
  • Claims
  • 可靠與有效性
  • 共變異數與相關係數
  • 資料相關性
第七堂/機器學習概念簡介
  • 機器學習的概念與分類
  • 機器學習（Machine Learning）的流程與各階段工作內容
  • 線性迴歸與分類的個案研究
第八堂/資料探索
  • 迴歸之資料探索與分析
    • 概念介紹
    • 實作
  • 分類之資料探索與分析
    • 概念介紹
    • 實作
第九堂/資料準備與清理
  • 資料清理圖表顯示
  • 重複值處理
  • 特徵工程
  • 特徵縮放
  • 過度擬合與正規化
  • 選擇分類模型後進行切割
第十堂/特徵選擇與萃取
  • 資料探索與分析
  • 降維方法
  • 特徵選擇
  • 特徵萃取
第十一堂/感知器與適應線性神經元
  • 感知器
  • 適應線性神經元
  • 梯度下降
  • 案例分享
第十二堂/由KNN到Logistic Regression
  • 最近距離分群法（KNN）
  • 羅吉斯迴歸（Logistic Regression）
  • 實例演練
第十三堂/SVM與決策樹
  • 支持向量機（Support Vector Machine）
  • 決策樹（Decision Tree）
  • 隨機森林（Random Forest）
  • 實例演練
第十四堂/模型評估與效能調校
  • 效能調校方法
  • 簡化效能調校流程
  • 各種效能調校的方法
  • 效能衡量指標
  • 混淆矩陣
  • 準確率、精準率、召回率
  • ROC、AUC
第十五堂/整體學習
  • 多數決（Majority Voting）
  • 裝袋法（Bagging）
  • 強化法（Boosting）
第十六堂/非監督式學習
  • K-Means集群
  • 分層集群
  • 評估集群模型評估群集模型
第十七堂 - 第二十二堂 /DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure
  • Doing Data Science on Azure
    • Understand the Data Science Process on Azure
    • Choose the Data Science Service You Need
    • Introduction to Data Science with Azure Notebooks
  • Doing Data Science with Azure Machine Learning service
    • Introduction to Azure Machine Learning service
    • Train a local model with the Azure Machine Learning service
    • Register and Deploy Models
  • Automate Machine Learning with Azure Machine Learning service
    • Automate Model Selection with AML Service
    • Automate Hyperparameter Tuning with HyperDrive
  • Manage and Monitor Machine Learning Models with the Azure Machine Learning service
    • Tracking Models in Azure Machine Learning Service
    • Creating an Azure Machine Learning Workspace
    • Registering Models to Azure Machine Learning Service
    • Monitoring Models with the Azure ML Monitoring SDK

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全國開課密集度最高

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SQL Server資料庫基礎認證班

本課程是 SQL Server 的基礎相關科目之一， 基礎相關科目涵蓋：資料庫管理、資料庫開發和商業智慧。 學習雲端環境中，資料庫的概念知識、掌握雲端資料服務的基本技能，並在 Microsoft Azure 中建立有關雲端資料服務的基礎知識。確定並描述核心資料概念，例如：關聯、非關聯、大數據資料和分析，探索如何使用 Microsoft Azure 實作該技術，並且能夠利用 Microsoft SQL Server 撰寫基本的 Transact-SQL 查詢所需的技能。
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程式/資料庫
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SQL Server資料庫管理認證班

本課程內容介紹管理用於雲端、內部和混合關聯資料庫的 SQL Server 資料庫基礎結構，並與 Microsoft PaaS 關聯資料庫產品一起使用的相關知識與技能。
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程式/資料庫
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SQL Server資料庫開發認證班

本課程側重教導個人如何使用 SQL Server 產品功能與開發資料庫相關的工具，將各資料平台技術實作到符合商務和技術要求的解決方案，包括結合了關聯和 NoSQL 資料的內部、雲端和混合資料方案。以及學習如何使用各種技術和語言處理串流資料和批次處理資料，探索如何實作資料安全性，包括身份識別驗證、授權、資料策略和標準。將定義資料儲存和資料處理活動並實作資料解決方案監視，對 Azure 資料解決方案進行管理和疑難排解，包括大數據資料的最佳化和災害復原、批次處理和串流資料解決方案。
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AI程式設計
66HR

Python機器學習應用開發

了解深度學習與強化學習的規劃與運用，你將於課程中學到如何進行手寫阿拉伯數字辨識、推薦相似的照片、照片風格轉換、物體偵測、人臉辨識、語音辨識與分詞、情緒分析（正／負評）、時間序列預測（公司營收、天氣、股價）、機器翻譯、簡短指令、曲風辨識等一系列圖像、自然語言與語音的分析辨識分類等成果。
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