目錄
章節說明:Chapter 1 資料分析工程師的職責
1.1 資料分析的世界
1.2 機械學習的定位與流程
1.3 資料分析主要會用到的套件
Chapter 2 Python與環境
2.1 建構執行環境
2.2 Python的基礎
2.3 JupyterLab
Chapter 3 基礎數學
3.1 讀懂公式的基礎知識
3.2 線性代數
3.3 基礎解析
3.4 機率與統計
Chapter 4 運用函式庫實作資料分析
4.1 NumPy
4.2 pandas
4.3 Matplotlib
4.4 scikit-learn
Chapter 5 應用：蒐集、處理資料
5.1 網頁抓取
5.2 自然語言的處理
5.3 處理圖像資料
章節說明:Chapter 1 資料分析工程師的職責
1.1 資料分析的世界
1.2 機械學習的定位與流程
1.3 資料分析主要會用到的套件
Chapter 2 Python與環境
2.1 建構執行環境
2.2 Python的基礎
2.3 JupyterLab
Chapter 3 基礎數學
3.1 讀懂公式的基礎知識
3.2 線性代數
3.3 基礎解析
3.4 機率與統計
Chapter 4 運用函式庫實作資料分析
4.1 NumPy
4.2 pandas
4.3 Matplotlib
4.4 scikit-learn
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5.3 處理圖像資料
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