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✍️ [ 5 個你可以記住的執行數據分析專案的關鍵步驟 ]

這與是不是技術人員無關，只要你做的事情需要透過 #數據驅動成果，那你就需要了解這個流程。
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如果你剛好是以下的角色，那讀完肯定對你有幫助：
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🧑‍🦰數據分析專案經理
➡️ 你可能需要理解所謂的數據分析產品與服務要經過哪些流程，以便於拆解管理專案工作計畫與專案時程，並找到合適職能的工作者一起來完成這個專案。

👩‍🦰參與數據分析專案的數位行銷人
➡️ 我在猜已經不少數位行銷的人已不知不覺跨界到數據分析領域了，不論你是用 google sheet/Excel ，或是已經開始學習商業智慧報表工具 (Data Studio/Tableau/PowerBI)，那你就更方便可以完成數據分析題目，因為使用商業智慧工具的操作過程也需要有數據分析流程的 mindset 喔。

🧑‍🦱參與數據分析專案的技術人
➡️ 那就更不用說了，你要開始用大局的角度思考數據分析專案，要知道你演算法跑到天荒地老到底是在解決什麼問題，讓你花的心力可以真正跟老闆或其他 stakeholder 看得懂的成效成正比。

👧你還沒工作，或想要開始轉換到數據分析領域，需要一些經歷來證明自己
➡️ 很多人都會問我，我都沒相關工作經驗那怎麼辦？我要如何走向數據分析領域？
✔️這就是最好的解答 - 「#累積數據作品集」，不要責怪周遭沒有真實的數據，現在已經有太多外部的公開數據可以使用，只要拿到你有興趣的數據，你就可以試著站在這些流程來做成作品集，切記，「定義商業問題」很重要！就算你下載的數據本身沒告訴你他的 #商業痛點 是什麼，你也可以 #試著自己想像商業痛點，並針對商業痛點對症下藥，那即使你沒有任何相關工作經驗，你也有機會讓面試官知道你有很紮實的數據分析思維與技術了。
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課程已於 2021 年 7 月更新

完整的資料科學訓練 : 數學、統計、 Python、 用 Python 實現進階統計、機器學習和深度學習

從這 28.5 小時的課程，你會學到

✅這門課程提供了你成為一名資料科學家所需的整個工具箱
✅將資料科學技能寫入你的履歷中 : 統計分析，使用 NumPy、pandas、matplotlib 和 Seaborn 做 Python 程式設計，進階的統計分析，Tableau，以 統計模型(stats models ) 和 scikit-learn 做機器學習，用 TensorFlow 做深度學習
✅通過展示對資料科學領域的理解給面試官深刻印象
✅學習如何預先處理資料
✅理解機器學習背後的數學原理(其他課程絕對沒有教授的)
✅開始用 Python 編寫程式碼，學習如何使用它進行統計分析
✅在 Python 中執行線性和邏輯迴歸
✅實踐叢集( cluster )和因子( factor )分析
✅能夠在 Python 使用 NumPy、統計模型( stats models ) 和 scikit-learn 創建機器學習演算法
✅把你的技能應用到現實生活中的商業案例中
✅使用最先進的深度學習框架，如 Google 的 Tensorflow，開發出商業直觀，同時寫程式並以大數據完成任務。
✅展開深層神經網路的力量
✅改進機器學習演算法，透過研究欠彌合( underfitting )、過度彌合( overfitting )、訓練( training )、驗證( validation )、n-折疊交叉驗證( n-fold cross validation )、測試( testing )，以及如何超參數( hyperparameters ) 可改善性能
✅從你的手指熱身起來，因為你會渴望把你在這裡學到的一切都應用到越來越多的真實生活中

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在這個速成課程中，你將學習如何使用真實資料建立一個 COVID-19 (新冠狀病毒/武漢肺炎)視覺化看板，並將其釋出到網路上

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數據科學概論-以Tableau為例(通訊數據)-04.其他常用的視覺化分析，資料分析目的，瞭解資料轉置與樞紐的差別。轉置的使用時機，使用功能操作，不用寫複雜函數，相信人人都可以理解。

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數據科學概論-以Tableau為例(通訊數據)-03.自動關聯與聯合，資料分析目的，瞭解資料轉置與樞紐的差別。轉置的使用時機，使用功能操作，不用寫複雜函數，相信人人都可以理解。

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數據科學概論-以Tableau為例(通訊數據)-02.視覺化分析.函數應用，資料分析目的，瞭解資料轉置與樞紐的差別。轉置的使用時機，使用功能操作，不用寫複雜函數，相信人人都可以理解。

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00:10:00 資料轉置
00:20:00 樞紐分析
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