HAHOW 線上課程 機器學習經典案例實戰：鐵達尼號生存預測與共享單車需求分析 講師:葉家豪 James(軟體工程師 Software Engineer) 影音教學 中文發音 繁體中文字幕版(DVD版)
HAHOW線上課程機器學習經典案例實戰：鐵達尼號生存預測與共享單車需求分析講師:葉家豪James(軟體工程師SoftwareEngineer)影音教學中文發音繁體中文字幕版(DVD版)內容說明:
課程介紹
本堂課將帶領學習完Python資料分析流程與RandomForest隨機森林機器學習模型的企業員工，直接參與Kaggle平台上的經典案例分析競賽——鐵達尼號生存預測與共享單車需求預測，並順利拿下世界前16%排名的亮眼成績！（本堂課為「Python資料分析」系列的第四堂課）

學習目標
1.使用隨機森林模型進行鐵達尼號生存預測
2.使用隨機森林模型進行共享單車需求預測

所學知識
1.熟悉Python程式語言，包含Ifelse、Function、Dictionary語法、Module模組使用、物件導向概念以及Pandas函式指令
2.熟悉資料前處理與機器學習模型，尤其是隨機森林預測模型
3.已建置起Python資料分析開發環境，包含Anaconda與JupyterNotebook
4.高中程度數理概念，如座標、向量、統計與非常粗淺的與積分

所需工具
1.搭載MacOSX/Windows/Linux任一作業系統的電腦
2.本課程使用免費開源的Python資料分析開發環境Anaconda與JupyterNotebook，可依照課程單元影片指引下載並安裝

哪些人適合這堂課？
1.已有Python程式基礎，希望使用資料分析進行組織商業決策的主管
2.已有Python程式基礎，希望使用資料分析輔助主管階級進行商業決策的員工
3.擔任工程、研發相關職位，未來希望發展為資料分析師、資料科學家的員工與主管

講師介紹
講師在資料科學領域深耕多年，曾協助台積電提升奈米晶片製造良率，擁有豐富實戰經驗，教學風格強調實戰而非紙上談兵。
課程內容:
001_鐵達尼號生存預測競賽簡介與資料概覽.mp4
002_乘客資料初步觀察.mp4
003_乘客資料特徵工程1.mp4
004_乘客資料特徵工程2與遺漏處理1.mp4
005_乘客資料遺漏處理2與類別資料轉換.mp4
006_訓練RandomForest隨機森林模型並進行乘客生存預測.mp4
007_共享單車需求預測競賽簡介與資料概覽.mp4
008_共享單車資料前處理與特徵工程1.mp4
009_共享單車資料前處理與特徵工程2.mp4
010_訓練RandomForest隨機森林模型並進行單車需求預測.mp4
011_Kaggle競賽神器XGBoost.mp4



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