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資料科學入門完全指南：資料分析的觀念．處理．實作
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資料科學入門完全指南：資料分析的觀念．處理．實作

分類導覽 > 電腦科技 > 作業系統
  • 出版日期： 2023/09/20
  • 語言：繁體中文
  • 檔案大小：18.8MB
  • 商品格式：固定版面 EPUB
  • ISBN: 9786267273852
  • eISBN: 9786267383001
  • 頁數： 308
紙本書定價：NT$ 700
電子書定價：NT$ 700
電子書售價：NT$ 560
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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。

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    • 詳細資訊

    "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）、HuggingFace（6.5）、資料管線（6.6）、常見誤區（6.7） 等。"

    目錄列表

  • 資料科學入門完全指南：資料分析的觀念．處理．實作
    1. 目錄
      1. Chapter 01 資料的概念
        1. 1.1 資料的價值
          1. 1.1.1 資料的成長趨勢
          2. 1.1.2 資料的影響力
          3. 1.1.3 資料的應用方式
        2. 1.2 資料的型態
          1. 1.2.1 這個世界是由系統＋變數所組成的
          2. 1.2.2 常見變數類型介紹
          3. 1.2.3 如何儲存＆處理這些變數
        3. 1.3 資料的尺度
          1. 1.3.1 資料尺度
          2. 1.3.2 常見資料尺度介紹
          3. 1.3.3 不同尺度的差別
      2. Chapter 02 Python基礎
        1. 2.1 Python語言
          1. 2.1.1 Python語言特性與歷史
          2. 2.1.2 Python的生態與常用資料分析套件介紹
        2. 2.2 Python環境
          1. 2.2.1 安裝Conda虛擬環境管理器
          2. 2.2.2 安裝VS Code編輯器
          3. 2.2.3 撰寫你的第一個程式
        3. 2.3 基本運算
          1. 2.3.1 變數
          2. 2.3.2 基本輸入輸出
          3. 2.3.3 運算符號
          4. 2.3.4 Python資料型態
        4. 2.4 流程與控制結構
          1. 2.4.1 條件控制
          2. 2.4.2 迴圈
          3. 2.4.3 函數
          4. 2.4.4 套件與引用
      3. Chapter 03 基本數值資料處理
        1. 3.1 numpy
          1. 3.1.1 簡介
          2. 3.1.2 NumPy陣列基礎
          3. 3.1.3 基本運算
          4. 3.1.4 線性代數運算
          5. 3.1.5 廣播機制
          6. 3.1.6 向量化函數操作
        2. 3.2 pandas
          1. 3.2.1 Pandas簡介
          2. 3.2.2 Pandas數據結構
          3. 3.2.3 Pandas數據讀取與清理
          4. 3.2.4 Pandas數據選擇與操作
      4. Chapter 04 各式資料處理
        1. 4.1 影像資料原理
          1. 4.1.1 引言
          2. 4.1.2 影像與視覺
          3. 4.1.3 影像資料的基本原理
          4. 4.1.4 影像資料的進階理解
        2. 4.2 影像資料處理實作
          1. 4.2.1 簡介
          2. 4.2.2 讀取與顯示
          3. 4.2.3 圖片基本操作
          4. 4.2.4 影像特徵提取
          5. 4.2.5 基本影像處理
        3. 4.3 音訊資料原理
          1. 4.3.1 引言
          2. 4.3.2 音訊與聽覺
          3. 4.3.3 音訊資料的基本原理
          4. 4.3.4 音訊資料的進階理解
          5. 4.3.5 音訊資料的分析方向
        4. 4.4 音訊資料處理實作
          1. 4.4.1 簡介
          2. 4.4.2 讀取與處理
          3. 4.4.3 音訊特徵提取
          4. 4.4.4 音訊基本處理
        5. 4.5 文字資料原理
          1. 4.5.1 引言
          2. 4.5.2 文字與語義
          3. 4.5.3 文字資料的基本原理
          4. 4.5.4 文字資料的進階理解
          5. 4.5.5 文字資料的分析方向
        6. 4.6 文字資料處理實作
          1. 4.6.1 文字前處理
          2. 4.6.2 關鍵詞提取
          3. 4.6.3 文字向量嵌入模型
      5. Chapter 05 資料前處理
        1. 5.1 資料清理
          1. 5.1.1 簡介
          2. 5.1.2 資料過濾
          3. 5.1.3 缺失值處理
          4. 5.1.4 重複值處理
          5. 5.1.5 離群值處理
        2. 5.2 資料轉換
          1. 5.2.1 前言
          2. 5.2.2 特徵選擇
          3. 5.2.3 資料類型轉換
          4. 5.2.4 資料編碼
          5. 5.2.5 資料縮放
          6. 5.2.6 資料分佈轉換
          7. 5.2.7 資料增強
        3. 5.3 資料視覺化
          1. 5.3.1 資料視覺化
          2. 5.3.2 資料視覺化實作
      6. Chapter 06 其他專題補充
        1. 6.1 探索式分析（EDA）
          1. 6.1.1 探索式資料分析（EDA）
          2. 6.1.2 實作：用AutoEDA對資料做初步探索
        2. 6.2 網頁爬蟲
          1. 6.2.1 爬蟲概念介紹
          2. 6.2.2 網頁爬蟲實作
          3. 6.2.3 爬蟲限制與應注意事項
        3. 6.3 機器學習與模型評估
          1. 6.3.1 機器學習
          2. 6.3.2 模型評估
          3. 6.3.3 實作：紅酒品質分類
        4. 6.4 用ChatGPT建立QA回答系統
          1. 6.4.1 OpenAI API
          2. 6.4.2 提示工程的注意事項
          3. 6.4.3 實作：使用自有知識庫建立QA問答系統
        5. 6.5 Hugging Face
          1. 6.5.1 簡介
          2. 6.5.2 實作：使用Hugging Face上的預訓練模型做情緒分類
        6. 6.6 資料管線
          1. 6.6.1 ETL概念介紹
          2. 6.6.2 Dagster簡介
          3. 6.6.3 實作：用Dagster管理IThome文章瀏覽數爬蟲結果
        7. 6.7 常見誤區
          1. 6.7.1 前言
          2. 6.7.2 常見誤區
          3. 6.7.3 結語－成為更優秀的資料分析師

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