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AI 必修課 - 資料科學家的 12 堂心法養成課

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2021.04.07 (Wed) 20:00 - 07.01 (Thu) 17:00 (GMT+8)加入行事曆
尚未公布
這是一個資料科學與人工智能的時代,人人好像都需要會一點運用資料的能力。本系列課程將從資料科學家的角度來看待資料科學這個技術的發展與演進,結合理論與實作去探索資料科學的真實世界,一步一步的培養資料時代下的思維與技術。 本課程將透過 12 堂課程,內容會談到資料科學的發展脈絡,以及一個資料專案該如何發起,開始後該如何實現,逐步建構全面的資料分析心法。本課程會用白話的方式,在最低限度的數學與程式之下帶你培養資料科學家所需的核心心法。
這是一個資料科學與人工智能的時代,人人好像都需要會一點運用資料的能力。本系列課程將從資料科學家的角度來看待資料科學這個技術的發展與演進,結合理論與實作去探索資料科學的真實世界,一步一步的培養資料時代下的思維與技術。 本課程將透過 12 堂課程,內容會談到資料科學的發展脈絡,以及一個資料專案該如何發起,開始後該如何實現,逐步建構全面的資料分析心法。本課程會用白話的方式,在最低限度的數學與程式之下帶你培養資料科學家所需的核心心法。
活動簡介

■ 活動介紹與進行方式

這是一個資料與人工智能的時代,人人好像都需要會一點運用資料的能力。本系列課程會從一個資料科學家的角度來看待資料科學這個技術的發展與演進,結合理論與實作去探索資料科學的真實世界,一步一步的培養資料時代下的思維與技術。 本課程將透過 12  堂課程,內容將會談到資料科學的發展脈絡,以及一個資料專案該如何發起,開始後該如何實現,逐步建構全面的資料分析心法。本課程會用白話的方式,在最低限度的數學與程式之下帶你培養資料科學家所需的核心心法。

本課程完全採用線上直播的方式進行,將進行 12 次的線上課程帶領同學掌握資料科學家的觀念與心法。

 

■ 課程緣起與目標

資料科學是一種新的研究與工作方法,涵蓋到統計學、資料分析或是機器學習的技術線。資料科學也是一種跨領域的技術,可以應用在各種不同的領域,像是 FinTech、Growth Hacking 、HealthCare 等等都是隨著資料時代下在跨領域整合下而興起的趨勢。換句話說,資料思維需要的是一種跨域的整合,從幾個市場熱門的討論議題來看,都可以看到資料應用扮演的角色。

資料科學的技能養成可以分成實作技術、常用工具與工作心法,許多人入門會學習各種不同的技術與常用工具,但容易忽略工作心法的累積。本課程將結合講師的實務經驗與案例,引導同學在不同的權衡中思考,快速建立資料背後的思維與強化觀念。

 

■ 適合對象

資料科學專案通常會有一個團隊組成,當中可能會包含來自不同背影和領域的夥伴,在學習的路上,你是否曾經有以下問題:

  • 對資料科學有興趣但還在觀望,不確定資料科學到底在做什麼?
  • 有程式基礎與資料分析的實作能力,但常常不知道方法間要如何選擇?
  • 資料科學開發者,需要建立完善的資料思維與合作能力?

從問題本身開始,本課程針對資料科學所需要的能力做設計,適合:

  1. 對資料分析有興趣,但不知道如何開始的人
  2. 學了一堆程式工具,但不知道如何應用的人
  3. 有資料專案的需求,需要與相關的技術人員溝通
  4. 在資料時代下,對資料科學有高度興趣者

 

■ 主題內容

面對巨量成長的資料,人人都需要具有一點關於資料的技能與敏銳度。在這一堂課程中,我們將介紹「一個資料專案的起承轉合」,如何有系統性地開始並實踐一個資料專案。

01 資料時代的過去、現在與未來

  • 資料科學的興起與背景
  • 統計學、資料探勘與機器學習的差異
  • 巨量資料與開放資料
02 資料團隊的組成
  • 資料科學家的技能養成
  • 如何打造資料團隊
  • 資料團隊的工作流程與分工
03 資料專案的思考流程
  • 資料專案的工作流程
  • 資料開發工具鍊與生態系
  • 從資料模型到數據產品
04 資料來源與取得
  • 知識管理:從資料到知識
  • 資料的來源與取得
  • 資料儲存與資料庫系統
05 定義問題與觀察資料
  • 定義一個「資料」專案
  • 資料科學的工作流程
  • 觀察資料的 N 件事
06 資料清理與特徵工程
  • 資料前處理的三個面向
  • 資料清理與型態調整
  • 特徵工程的目的與手法
07 資料探索與視覺化
  • 特徵工程常見手法
  • 探索性資料分析
  • 資料視覺化與呈現
08 資料分析與統計模型 - 因果
  • 統計學與機率分佈
  • 描述統計與推論統計
  • 回歸和因果關係
09 資料探勘與機器學習模型 - 關聯
  • 資料分析與資料探勘
  • 購物籃分析與關聯規則
  • 資料倉儲、OLAP 與 Data Lakes
10 分類法和分群法
  • 機器學習與預測分析
  • 監督式學習的回歸與分類
  • 非監督式學習的分群
11 深度學習與人工智慧
  • 人工智慧的發展演進
  • 計算智慧與遺傳演算法
  • 從類神經網路到深度學習
12 「模型」之外的事 - 評估、量化與優化
  • 從資料科學到人工智慧
  • 資料科學的專案流程
  • 資料專案的優化策略


■ 觀看平台與時間

  • 直播方式:會採用 Youtube 線上影片
  • 直播時間:2021/04 - 2021/07 每週三晚上 20:00 - 21:00(暫定)
  • 課程影片皆可無限期重複播放,直播前也可以預讀去年的直播影片

 

■ 講者資訊

> 張維元 | 資料科學與網站開發雙棲工程師

擅長網站開發與資料科學的雙棲工程師,熟悉的語言是 Python 跟 JavaScript。同時也是程式社群 JSDC 核心成員及 ST2DE 計畫發起人,擁有多次國內大型技術會議講者經驗,持續在不同的平台發表對 #資料科學、 #網頁開發 或 #軟體職涯 相關的分享。

 

■ 延伸學習

本課程安排在 2021/04 - 2021/07 的時間進行,同時也預期會搭配「案例研討」與「程式實作」的課程,全方位的點滿資料科學的技能樹。

■ 常見問題

1. 如果我當天無法參與直播,是否可以事後收看?

=> 這是沒問題的,每堂課程都有「錄影回放」的功能,來不及參與或是想要複習的同學,都可以重複收看!

2. 沒有程式基礎也可以參與嗎?

=> 這堂課主打就是零程式的心法課程,主要是分享「程式實作」之外的心法跟概念。程式能力欠缺的同學可以作為觀念建立,已經有開發經驗的同學也可以做觀念的強化與補充。只要是對資料科學/AI 有興趣的朋友,都是適合的內容。

3. 課程會採用什麼平台?

=> 本課程採用「Youtube 直播」進行,內容搭配「Google Doc」與「Line 群組」共享。這個課程會以「線上直播 + 影片回放」的方式進行。

 

 

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資料科學家的工作日常

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AI 必修課 - 資料科學家的 12 堂心法養成課

2021.04.07 (Wed) 20:00 - 07.01 (Thu) 17:00 (GMT+8)

活動嘉賓

張維元
張維元
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