Python 資料科學應用

成為初級資料分析師 | Python 資料科學應用

Python 是一種物件導向、直譯式電腦程式語言,在 NumPy、pandas、matplotlib、Sckit-Learn 與 TensorFlow 等框架的大力支援下,躍升成為資料科學家最喜愛的程式語言,在 2017 年 IEEE 程式語言調查、Kaggle 使用者調查都榮登第一名。

修習本課程必須具備 Python 程式設計基礎,暸解變數型別、容器、流程控制、迴圈與函數這幾項主題,我們將討論如何應用 Python 作網站爬蟲、資料處理與資料視覺化。

除了授課以外,我們預計在課堂上穿插練習 Coursera 或 Kaggle 的資料科學專項課程作業,提升同學的實戰應用能力。

課程大綱

關於
起步走
Python 程式設計常用技巧
網頁資料擷取
NumPy 101
Pandas 101
Pandas 專題:資料處理
Matplotlib PyPlot 101
Seaborn 101

適合對象

- 必須具備 Python 程式設計基礎
- 暸解資料類型、資料結構、流程控制、函數與物件導向這幾個主題

開發環境

- Google Colaboratory
- Miniconda

近期班次

注意事項

  • 上課地點:台灣大學資訊工程學系系館 詳細位置;教室號碼將於開課前一日公佈於官網"最新消息"中。
  • 上課教材:開課後將公布教學網站給同學查閱。
  • 結業狀況:請上官網”結業名單”查閱是否合格及可領取證書進度。

講師介紹

國立台灣大學商學研究所碩士學位

國立台灣大學工商管理學系學士學位

(一) 經歷:

  • Coupang Senior Data Analyst
  • SAS Analytical Consultant
  • 中國信託個金事業處襄理
  • McKinsey & Company Research Intern

(二) 專長:

  • Python、R、Data Science

(三) 著作

(四) 教學經驗:

授課時數累計至2020年2月5日為2283小時