Oreilly python 資料科學學習手冊
本課程是Cupoy Oreilly Python資料科學讀書會的影音講解內容，我們透過12堂程式碼講解課程的範例程式，完整帶你了解該書的主要範例程式碼，搭配本課程的詳細講解，你將能將該書的各種範例程式應用於未來的實際問題。
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集數
54集
第一堂-了解Python的資料型態、Numpy陣列基礎
第二堂-在Numpy陣列中計算、聚合操作、Broadcasting、比較、遮罩以及布林邏輯
第三堂-花式索引、排序陣列、介紹Pandas套件、資料索引和選擇
第四堂-在Pandas中操作資料、處理遺漏值、階層式索引
第五堂-資料集的合併、聚合計算與分組
第六堂-樞紐分析表、向量化字串操作、使用時間序列資料、高效率Pandas
第七章-簡單的線條圖形、散佈圖、視覺化誤差、密度圖、等高線圖、直方圖、分箱法及密度、自訂圖例及色彩條
第八堂-多重子圖表、文字和註解、自訂刻度、客製化Matplotlib、Basemap的地理資料
第九堂-什麼是機器學習、介紹 Scikit-learn、超參數與模型驗證、特徵工程
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第九堂 - 精選影片1 - 前提概要
第九堂 - 精選影片1 - 前提概要
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第九堂 - 精選影片2 - 什麼是機器學習
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第九堂 - 精選影片3 - 如何訓練機器學習模型
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第九堂 - 精選影片4 - 介紹Scikit-learn
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第九堂 - 精選影片5 - Bias-Variance
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第九堂 - 精選影片6 - 超參數與驗證
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第九堂 - 精選影片7 - Grid Search
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第九堂 - 精選影片8 - 特徵工程
第十堂-線性迴歸、監督式學習
第十一堂-決策樹和隨機森林、主成分分析、K平均集群法