成為數據分析師的第一把鑰匙：用Python實作三個資料分析專案

節目介紹
  • 1-1.大數據及常見分析工具的介紹
    約5 分鐘
  • 1-2.數據分析師的專業技能
    約2 分鐘
  • 1-3.數據分析師的職場定位&工作夥伴
    約3 分鐘
  • 1-4.學習資源介紹
    約2 分鐘
  • 2-1.Python – Anaconda安裝
    約9 分鐘
  • 2-2.Python – Spyder啟用
    約1 分鐘
  • 2-3.Python – 介面介紹
    約7 分鐘
  • 2-4.Python – 套件安裝
    約4 分鐘
  • 2-5.Python – Pandas、sklearn套件介紹
    約2 分鐘
  • 2-6.Python – 函式介紹與使用
    約4 分鐘
  • 3-1.資料整理 vs 資料清理
    約1 分鐘
  • 3-2.Pandas – data格式簡介&檔案讀取與輸出
    約10 分鐘
  • 3-3.Pandas – 行列整理、篩選
    約8 分鐘
  • 3-4.Pandas – 排序、移除重複、取代
    約8 分鐘
  • 3-5.Pandas – 格式轉換
    約4 分鐘
  • 3-6.Pandas – 合併、串接
    約8 分鐘
  • 3-7.Pandas – 字串取代、篩選、合併
    約4 分鐘
  • 3-8.Pandas – 樞紐
    約6 分鐘
  • 4-1.常用統計量的應用說明
    約5 分鐘
  • 4-2.資料探索(EDA)
    約9 分鐘
  • 4-3.資料清洗 – NA值處理
    約7 分鐘
  • 4-4.資料清洗 – 離群值處理
    約5 分鐘
  • 4-5.資料視覺化
    約8 分鐘
  • 4-6.資料探索結論
    約9 分鐘
  • 5-1.分析需求確認
    約7 分鐘
  • 5-2.資料探勘
    約11 分鐘
  • 5-3.資料探勘
    約8 分鐘
  • 5-4.特徵篩選
    約2 分鐘
  • 5-5.特徵壓縮
    約5 分鐘
  • 5-6.隨機抽樣
    約7 分鐘
  • 5-7.模型調參
    約7 分鐘
  • 5-8.模型診斷
    約4 分鐘
  • 5-9.模型結果說明
    約4 分鐘
  • 6-1.特斯拉股價預測
    約12 分鐘
  • 6-2.預測盲點補充
    約5 分鐘
  • 6-3.模型準確度不佳怎麼辦?
    約4 分鐘
  • 300%解鎖1：安裝套件by終端機
    約2 分鐘
  • 300%解鎖2：文字資料介紹&整理 – jieba斷詞
    約9 分鐘
  • 300%解鎖3：文字資料清洗 – stopword
    約4 分鐘
  • 500%解鎖1：文字常用統計量 – TF-IDF
    約10 分鐘
  • 500%解鎖2：文字資料視覺化
    約3 分鐘
  • 500%解鎖3：文字資料探索結論
    約4 分鐘
  • 700%解鎖1：文字資料探勘 – 風向者偵測
    約7 分鐘
  • 700%解鎖2：文字資料探勘 – 主題挖掘LDA演算法
    約8 分鐘
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