自強課程

課程名稱

【竹科管理局線上補助課程】資料視覺化與特徵工程(實作) 熱烈招生中全線上

✨補助優惠價：會員於9/1前(含)報名：✨
　🥇園區內：2,000元/人。
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課程代碼：

15W318

上課時間：

9/4、9/11 ，星期五，09:00-16:00，共二週12小時。

上課時數：

12 小時

上課地點：

網路線上

課程費用： (以下費用已由竹科管理局補助80%)

5000元 (科學園區廠商優惠價格需送出報名表後，系統發出報名成功回函確認金額。)

超值優惠：

科學園區廠商優惠價： 4000 元(★繳費完成才算報名成功喔★)

課程目標：

課程透過理論說明、案例實作、與AI 工具協作，幫助學員理解AI 大數據建模之視覺化與特徵工程技術的機理，掌握人工智慧數據建模的重要基礎。

課程特色：

在大數據與人工智慧的潮流下，資料科學家們透過自動或半自動化的方式，運用資料探勘與機器學習，對關鍵的數據進行探索和分析，期能發覺有意義或決策者有興趣的型態(patterns)，據以擬定符合經營目標的行動方案。
本課程的核心理念為「好的特徵工程能讓簡單的模型勝過複雜的黑盒模型；好的視覺化能讓數據說出最有說服力的故事。」，課程內容專為希望從「只會跑模型」進階到「理解數據靈魂」的學習者設計。
各主題不只教技術，更強調數據直覺的培養，方能將原始數據轉化為具備預測能力的強力變數。

修課條件：

課程大綱：

1. AI資料建模技術(機率與統計、資料探勘、機器學習、強化學習)的關係；
2. 資料視覺化概念與數據素養(data literacy)；
3. Python視覺化虛擬環境架設；
4. 視覺化基礎套件matplotlib；
5. pandas套件簡便繪圖；
6. 多變量繪圖seaborn套件與圖形文法繪圖plotnine；
7. 遺缺值辨識與處理(missing value identification andimputation) ；
8. 離群值分析(outlier analysis)；
9. 機率分佈之視覺化檢驗(QQ plot)；
10. 特徵工程( 編碼encoding 、尺度調整scaling 、分佈調整transformation、裝箱binning、特徵提取extraction) ；
11. 關鍵特徵篩選(feature selection)
12. 特徵學習(feature learning)。

課程師資：

講師：鄒慶士教授
學歷：臺灣科技大學管理學博士
長：機率與統計學習、進化式多目標最佳化、強化學習與控制、賽局與決策智能、時空資料與圖神經網路、貝氏最佳化與建模
現任：臺北商業大學資訊與決策科學研究所教授

主辦單位:

財團法人自強工業科學基金會