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由使用 Flask 框架設計 RESTful API 來學習 Python 程式設計。 了解如何使用 MongoDB、 Docker 和 Tensorflow。
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NT 530 特價中
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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一位光線追踨（Ray tracing）技術的程式設計師發現，M1比他的Haswell（Intel第四代Core處理器）舊電腦Cinebench得分高了1.6倍，比Tiger Lake（第11代）新電腦得到的分數高2倍！
於是他又自己動手測了個新的跑分測試，看一看M1純粹的光線追踨性能到底如何？
Deep Learning 介紹示範程式. 這裡的深度學習的基本範例, 都是採用Tensorflow 2 (更精確說是tf.Keras) 的框架。包括標準架構如全連結、CNN、DNN 等等, ... ... <看更多>
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