資料科學課程

手把手教你 R 語言資料分析實務已額滿

手把手教你 R 語言資料分析實務

在此課程中將帶領對資料分析感到陌生卻又充滿興趣的您,完整地學會運用 R 語言從最初的蒐集資料、探索性分析解讀資料,並進行文字探勘,發現那些肉眼看不見、隱藏在資料底下的意義。此課程主要設計給對於 R 語言有基本認識,想要進一步熟悉實作分析的朋友們,希望在課程結束後,您能夠更熟悉 R 語言這個豐富的分析工具。透過蘋果日報慈善捐款的資料集,了解如何從頭解析網頁,撰寫爬蟲自動化收集資訊;取得資料後,能夠靈活處理資料,做清洗、整合及探索;並利用現成的套件進行文字探勘、文本解析;我們將一步步實際走一回資料分析的歷程,處理、觀察、解構資料,試著看看人們在捐款的決策過程中,究竟是什麼因素產生了影響,以及這些結果又是如何從資料中挖掘而出的呢?
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給工程師的統計學及資料分析 123已額滿

給工程師的統計學及資料分析 123

「統計學」,是一個大家都熟悉卻可能又陌生的名詞。做為傳統上最接近資料科學、藉由分析資料去探索事實真相的一門學問,統計學遍佈在大專院校的各個系所中,在以往是許多學生最大的惡夢之一,現在卻又在大數據的時代,被許多人宣稱統計學已死。到底什麼是統計學?統計學包含資料分析,還是資料分析包含統計學?統計學能做到什麼,又不能做到什麼?會算平均數跟標準差之後,如果懂機率學,還能多做些什麼? 這門課程將由臺大資管系孔令傑助理教授主講,用一天的時間對統計學與資料分析做一個入門的介紹。時間雖短,內容雖淺,相信仍可以幫大家釐清一些概念,也讓初學者學到一些可以實戰的技術。更重要的是,這門課希望能給大家在未來繼續學習進階知識的動機與基礎。
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資料探勘速訪已額滿

資料探勘速訪

資料探勘是資料科學中一個基礎的修習科目,這個學問結合了機器學習、人工智慧、資料庫、訊號處理、與統計等不同領域的技術,期待能從雜亂、巨大的資料中抽取出有意義的知識。理論上,透過這個技術,資料科學家可以作出各種應用。然而實際上,由於資料未經處理前,往往混亂、難以著手,如果沒有正確處理資料,往往無法得到有價值的知識。本課程的目的,在於帶領初學者了解如何從整理混亂的資料、並找到最適合的技術來解決問題,這堂課除了會深入淺出的教授一般教科書有的技術外,並會給與實際應用的例子,讓初學者能練習面對問題的方法,也能運用技巧來分析成品並同時教導如何衡量分析結果,正確嗎?有用嗎?有趣嗎?本課程由四個部分組成:
  1. 資料面面觀 資料探勘中需要花很多時間整理資料,資料要怎麼整理?能怎麼整理,在開始之前,先了解資料的屬性,才能事半功倍。
  2. 基礎資料探勘技術 這堂課會用飛快的方式簡介各種資料探勘技術、以及了解不同技術的適用範圍,未來遇到問題的時候,才有辦法選對工具。
  3. 眼見為信?鑽石或玻璃? 在這堂課中,我們會簡介如何正確評量資料,怎樣才算正確?或是怎樣評量才適合?Correctness or Interestingness?找到正確的評量方式,才能有令人滿意的結果。
  4. 案例分享 思考 To be or not to be 的時間,在這堂課中,我們會請學員們實際看一份資料,思考要怎樣從這份資料中找出鑽石出來,討論與分享後,將會分享過去學生曾經試過的方法,實際體會資料探勘能成功的訣竅。
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電腦視覺一二三已額滿

電腦視覺一二三

電腦視覺旨在發展演算法使得電腦能理解影像的內容,近年來電腦視覺相關的技術已廣泛應用於我們生活中,舉凡物件偵測,識別,追蹤,三維重建,多媒體分析以及檢索,監控系統,醫療影像,以及電視電影中的許多視覺效果都可以看到電腦視覺技術的應用。這場演講的目的在於介紹電腦視覺中的基本觀念和核心技術,透過大量實際的範例幫助大家快速了解這些技術如何被應用在日常生活中,以期讓聽眾有效率地了解這個領域,最新的發展以及未來展望。  
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星火燎原 - Spark 機器學習初探已額滿

星火燎原 - Spark 機器學習初探

此課程專為 Spark 入門者設計,在六小時帶您從無到有建置 Spark 開發環境,並以實作方式帶領您了解 Spark 機器學習函式庫 (MLlib) 的應用及開發。課程實作將以 Spark 核心之實作語言 - Scala 為主,搭配 Scala IDE eclipse 及相關 Library 建置本機開發環境,透過 IDE 強大的開發及偵錯功能加速開發流程;並介紹如何佈置至 Spark 平台,透過 Spark-submit 執行資料分析工作。
本課程涵蓋機器學習中最常使用之分類、迴歸及分群方法,在本課程中您將會了解到如何操作 Spark 核心資料集 - Resilient Distributed Dataset (RDD) 取得資料的概括統計量 (summary statistics);並了解決策樹演算法 (Decision Tree)、最小平方法 (Linear least squares) 及 K-Means 演算法如何應用於租借量分析預測及網頁分類等情境。
歡迎對 Spark 感興趣,卻不知從何下手;或想快速的對 Spark 機器學習有初步的了解的您參與!
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人工智慧與機器學習在推薦系統上的應用已額滿

人工智慧與機器學習在推薦系統上的應用

本課程特別邀請到臺大資工系林守德教授,利用六小時的課程簡介人工智慧的歷史演進以及其與機器學習的關聯,同時也會介紹在實務上如何訓練好的機器學習模型,及如何應用相關技術建立智慧推薦系統。本課程由四個部分組成:
  • 人工智慧與機器學習簡介
  • 內容為本推薦系統
  • 協同過濾系統
  • 進階推薦系統
  
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DSC x TAAI 2016 一天搞懂深度學習已額滿

DSC x TAAI 2016 一天搞懂深度學習

深度學習 (Deep Learning) 是機器學習 (Machine Learning) 中近年來備受重視的一支,深度學習根源於類神經網路 (Artificial Neural Network) 模型,目前最好的語音辨識和影像辨識系統都是以深度學習技術來完成,你可能在很多不同的場合聽過各種用深度學習做出的驚人應用 (例如:最近紅遍大街小巷的 AlphaGo),聽完以後覺得心癢癢的,想要趕快使用這項強大的技術,卻不知要從何下手學習,那這門課就是你所需要的。 這門課程將由臺大電機系李宏毅教授利用短短的一天議程簡介深度學習,包含什麼是深度學習、深度學習的各種小技巧、深度學習模型的各種變形及深度學習應用與展望。本課程希望幫助大家不只能了解深度學習,也可以有效率地上手深度學習,用在手邊的問題上。無論是從未嘗試過深度學習的新手,還是已經有一點經驗想更深入學習,都可以在這門課中有所收穫。
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DSC x TAAI 2016 人工智慧與機器學習在推薦系統上的應用已額滿

DSC x TAAI 2016 人工智慧與機器學習在推薦系統上的應用

本課程特別邀請到臺大資工系林守德教授,利用六小時的課程簡介人工智慧的歷史演進以及其與機器學習的關聯,同時也會介紹在實務上如何訓練好的機器學習模型,及如何應用相關技術建立智慧推薦系統。本課程由四個部分組成:
  • 人工智慧與機器學習簡介
  • 內容為本推薦系統
  • 協同過濾系統
  • 進階推薦系統
  
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用 R 輕鬆做交易策略分析及自動下單已額滿

用 R 輕鬆做交易策略分析及自動下單

金融交易博大精深,少數人能夠在這市場獲利,大部分人卻總是賠錢。許多有趣的現象也伴隨科技的進步跟著演變。過去股市名嘴喊盤,現在資料科學說話。這就是為何我們要辦這場講座的原因。舉凡交易策略建構、資金管裡的理論與實務,甚至老師最愛說的技術分析,K 線型態,高手最愛強調的盤感、盤感、盤感,說穿了這些都是資料科學的應用。我們希望藉由近幾年資料科學的興起,推廣正確的金融交易知識,教導大家如何分析金融資料。自己的策略自己做,自己的風險自己控,自己的部位自己顧,自己的 $$ 自己賺。在本課程裡,1 就是 1,2 就是 2,40 就是 40 (事實)。沒有怪力亂神,沒有定義不清,一切的一切,統計說話,數據說話!
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手把手教你 R 語言資料分析實務已額滿

手把手教你 R 語言資料分析實務

在此課程中將帶領對資料分析感到陌生卻又充滿興趣的您,完整地學會運用 R 語言從最初的蒐集資料、探索性分析解讀資料,並進行文字探勘,發現那些肉眼看不見、隱藏在資料底下的意義。此課程主要設計給對於 R 語言有基本認識,想要進一步熟悉實作分析的朋友們,希望在課程結束後,您能夠更熟悉 R 語言這個豐富的分析工具。透過蘋果日報慈善捐款的資料集,了解如何從頭解析網頁、熟悉 xpath 語法,撰寫爬蟲自動化收集資訊;取得資料後,能夠靈活處理資料,做清洗、整合及探索;並利用現成的套件進行文字探勘、文本解析;我們將一步步實際走一回資料分析的歷程,處理、觀察、解構資料,試著看看人們在捐款的決策過程中,究竟是什麼因素產生了影響,以及這些結果又是如何從資料中挖掘而出的呢?
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