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內容簡介
資料科學入門完全指南:資料分析的觀念.處理.實作
l Chapter1 資料的概念:在最開始的地方,以一系列的案例讓讀者認識到資料的價值(1.1),並且學習透過資料的型態(1.2) 和尺度(1.3) 來認識資料。
l Chapter2 Python 基礎:對於沒有程式基礎的讀者,會從 Python的介紹和環境安裝(2.1 ∼ 2.2) 開始,並且介紹一些基礎的程式語法與邏輯(2.3 ∼ 2.4),讓讀者可以快速上手Python。
l Chapter3 基本數值資料處理:分別介紹在資料分析中最常用到的NumPy(3.1) 和Pandas(3.2),讓讀者可以對各種基本的資料進行處理與分析。
l Chapter4 各式資料處理:除了基本的數值資料以外,更進一步介紹對於影像(4.1 ∼ 4.2)、音訊(4.3 ∼ 4.4)、文字(4.5 ∼ 4.6) 類型資料的觀念與實作。
l Chapter5 資料前處理:專門介紹各種拿到資料後要先做的前處理方式,包含資料清理(5.1)、資料轉換(5.2),以及如何進行合適的資料視覺化(5.3)。
l Chapter6 其他專題補充:針對本書無法展開的內容,透過一個個小實作專題進行補充介紹,包含探索式分析(6.1)、網頁爬蟲(6.2)、機器學習與模型評估(6.3)、ChatGPT API(6.4)、HuggingFa
l Chapter2 Python 基礎:對於沒有程式基礎的讀者,會從 Python的介紹和環境安裝(2.1 ∼ 2.2) 開始,並且介紹一些基礎的程式語法與邏輯(2.3 ∼ 2.4),讓讀者可以快速上手Python。
l Chapter3 基本數值資料處理:分別介紹在資料分析中最常用到的NumPy(3.1) 和Pandas(3.2),讓讀者可以對各種基本的資料進行處理與分析。
l Chapter4 各式資料處理:除了基本的數值資料以外,更進一步介紹對於影像(4.1 ∼ 4.2)、音訊(4.3 ∼ 4.4)、文字(4.5 ∼ 4.6) 類型資料的觀念與實作。
l Chapter5 資料前處理:專門介紹各種拿到資料後要先做的前處理方式,包含資料清理(5.1)、資料轉換(5.2),以及如何進行合適的資料視覺化(5.3)。
l Chapter6 其他專題補充:針對本書無法展開的內容,透過一個個小實作專題進行補充介紹,包含探索式分析(6.1)、網頁爬蟲(6.2)、機器學習與模型評估(6.3)、ChatGPT API(6.4)、HuggingFa
作者簡介
劉弘祥
作者簡介
劉弘祥
出身於物理與電機背景,在資料科學領域打滾了五年,累積了許多不同類型資料的處理經驗。同時也擅長將各種內容用簡單易懂的方式清楚的說明,在IThome上的資料分析與Notion系列文章總共已超過15萬次的瀏覽。
曾參與合作過的對象及專案:
•司法院:量刑趨勢資訊系統
•Gogoro:輿情分析系統
•中研院:Audioviz音樂分析工具
•聯詠科技:語音訊號處理
•Positive Grid:自動伴奏系統
•其他尚有工研院、國衛院、WordBranch、浪LIVE、Garmin、中華電信…等。
劉弘祥
出身於物理與電機背景,在資料科學領域打滾了五年,累積了許多不同類型資料的處理經驗。同時也擅長將各種內容用簡單易懂的方式清楚的說明,在IThome上的資料分析與Notion系列文章總共已超過15萬次的瀏覽。
曾參與合作過的對象及專案:
•司法院:量刑趨勢資訊系統
•Gogoro:輿情分析系統
•中研院:Audioviz音樂分析工具
•聯詠科技:語音訊號處理
•Positive Grid:自動伴奏系統
•其他尚有工研院、國衛院、WordBranch、浪LIVE、Garmin、中華電信…等。
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