edu磨課師+ 資料科學家 講師:杜逸寧 輔仁大學統計資訊學系副教授 影音教學 中文發音 繁體中文版(2DVD)
edu磨課師+資料科學家講師:杜逸寧輔仁大學統計資訊學系副教授影音教學中文發音繁體中文版(2DVD)內容說明:
【課程簡介】
開課學校/機構:輔仁大學
課程發展年度:2016
課程類別:資訊工程_電腦

本課程希望透過大數據分析、資料探勘實務應用的例子讓同學們可以了解生活的周遭有許多數據分析的應用。
透過簡單的軟體Excel與免費的資料探勘軟體Weka幫助同學們學習如何使用人工智慧、機器學習、資料探勘的方式來分析數據，其主要的內容如包括了資料探勘的三個主要的演算法：分類法、分群法與關聯分析法。
【先備能力】
高中職以上英語和數理程度、以及電腦基本軟體操作、MSOffice文書處理的基本能力。

【學習目標】
本課程希望深入淺出地從基本的知識開始建構修課同學對於資料分析的看法，甚至有能力對於生活周遭的資料有分析的能力，不管是正在求職需要轉換跑道的人才，或是在選填志願科系迷惘的高中生、亦或是手握資料卻不知道如何分析的大學生，都很適合修習這門課程。

【授課教師】
杜逸寧

任職單位
輔仁大學統計資訊學系副教授

簡述
國立政治大學資訊管理博士。資料採礦之課程已經於大學部、碩士班、在職專班授課多年。課程內容:
001_0.1_課程簡介.mp4
002_1.0_本周內容簡介.mp4
003_1.1_21世紀最吸睛的職業是_.mp4
004_1.2_什麼是資料探勘.mp4
005_1.3_資料探勘的任務內容.mp4
006_1.4_資料探勘與大數據分析的經典案例.mp4
007_1.5_分類分群關聯分析不再傻傻分不清楚.mp4
008_1.6_分類方法的應用案例.mp4
009_1.7_關聯分析的應用案例.mp4
010_1.8_分群法的應用案例.mp4
011_1.9_WEKA的簡介與安裝.mp4
012_1.10_解決中文編碼的問題.mp4
013_1.11_第一週-助教小提醒.mp4
014_2.0_本周內容簡介.mp4
015_2.1_分類問題的定義與適用的資料型態.mp4
016_2.2_決策樹基本介紹.mp4
017_2.3_Hunt’s-演算法.mp4
018_2.4_建構一棵決策樹.mp4
019_2.5_為什麼需要好指標.mp4
020_2.6_如何切割不同屬性的資料集.mp4
021_2.7_如何決定好的分割方法.mp4
022_2.8_吉尼係數(Gini-Index).mp4
023_2.9_名目尺度變數的Gini係數.mp4
024_2.10_第二週-介武的學習筆記簿.mp4
025_3.0_本周內容簡介.mp4
026_3.1_使用Gini係數計算連續型資料的切割點.mp4
027_3.2_用Excel計算連續型資料的切割點.mp4
028_3.3_熵(Entropy).mp4
029_3.4_資訊獲得量(Information-Gain).mp4
030_3.5_用Excel計算Entropy以及Information-Gain.mp4
031_3.6_分類錯誤率(Misclassification-Error).mp4
032_3.7_新的指標真的有升級嗎？.mp4
033_3.8_分類樹的優點與適用情形.mp4
034_3.9_第三週-助教小提醒.mp4
035_4.0_本周內容簡介.mp4
036_4.1_範例資料的簡介.mp4
037_4.2_什麼是ID3,-C4.5,-CART演算法.mp4
038_4.3_四種測試模型的選擇與使用時機.mp4
039_4.4_用WEKA跑出一個決策樹(分類樹).mp4
040_4.5_多采多姿的分析報表.mp4
041_4.6_選擇一顆好樹的依據.mp4
042_4.7_使用另一個測試資料集來測試分類結果.mp4
043_4.8_如何儲存模型，套用在別的資料上.mp4
044_4.9_從頭到尾做一遍易犯錯誤總整理.mp4
045_4.10_第四週-助教小提醒.mp4
046_5.0_本周內容簡介.mp4
047_5.1_範例資料集與資料預處理.mp4
048_5.2_資料離散化的兩種處理方式.mp4
049_5.3_連續型資料的切割方法.mp4
050_5.4_修改資料標籤的方式.mp4
051_5.5_變數挑選的方法.mp4
052_5.6_集體變數挑選與操作.mp4
053_5.7_單一變數挑選與操作（1）卡方分配法.mp4
054_5.8_單一變數挑選與操作（2）資訊獲得法.mp4
055_5.9_第五週-助教小提醒.mp4
056_6.0_本周內容簡介.mp4
057_6.1_是過度配適還是學習不足？.mp4
058_6.2_事後修剪法.mp4
059_6.3_事前修剪法.mp4
060_6.4_好的分析原則.mp4
061_6.5_估計母體的錯誤率.mp4
062_6.6_驗證資料集的評估方法.mp4
063_6.7_模型評估.mp4
064_6.8_過度配適與事前修剪法的Weka操作.mp4
065_6.9_第六週-助教小提醒.mp4
066_7.0_本周內容簡介.mp4
067_7.1_關聯法則的定義與適用的資料型態.mp4
068_7.2_問題在於計算的時間成本.mp4
069_7.3_先驗法則（Apriori）.mp4
070_7.4_把高頻組合變成因果關係.mp4
071_7.5_有的時候我們需要抽樣資料.mp4
072_7.6_原始指標的盲點.mp4
073_7.7_Lift的補救功能.mp4
074_7.8_使用Weka執行關聯法則及分析的報表結果.mp4
075_7.9_第七週-助教小提醒.mp4
076_8.0_本周內容簡介.mp4
077_8.1_集群分析的定義與適用的資料型態.mp4
078_8.2_K-means的基本概念.mp4
079_8.3_用Excel實作k-means概念.mp4
080_8.4_評估分群法的好壞.mp4
081_8.5_使用Weka執行集群分析.mp4
082_8.6_視覺化分析結果.mp4
083_8.7_第八週-助教小提醒.mp4
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