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2017年9月2日 (星期六) |
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| 今天開始打造人工智慧團隊－給企業主及團隊領導者的經驗談，解析所有你將遇到的已發生，未發生，將發生的問題及陷阱 | ||
| 會議日期：2017/9/2 (六) 09:30-17:00 | ||
| 課程內容：(1) 快速認清資料科學及人工智慧的定義及本質 (2) 資料分析的四個層次 (3) 主管也一定要懂的人工智慧技術概念 (4) 解析所有你將遇到的已發生，未發生，將發生的問題及陷阱 |
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| ◎ 詳細議程介紹請見 http://foundation.datasci.tw/ai-team-170902/ | ||
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| 給工程師的統計學及資料分析 123 | ||
| 會議日期：2017/9/2 (六) 09:30-17:00 | ||
| 課程內容：(1) 總是抽不到大獎的抽樣分佈 (2) 假設檢定與一點都不神秘的 p 值 (3) 沒什麼學問的迴歸分析 (4) 大有學問的迴歸分析 |
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學員需知：
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| ◎ 詳細議程介紹請見 http://foundation.datasci.tw/engineer-statistics-170902/ | ||
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2017年9月3日 (星期日) |
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| 無所不在的自然語言處理—基礎概念、技術與工具介紹 | ||
| 會議日期：2017/9/3 (日) 09:30-17:00 | ||
| 課程內容：(1) 什麼是自然語言處理 (2) 中英文文本處理相關工具與資源介紹 (3) 自然語言處理於網路與社群媒體的挑戰 (4) 自然語言處理發展趨勢與業界應用 |
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學員需知：
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| ◎ 詳細議程介紹請見 http://foundation.datasci.tw/nlp-tutorial-170903/ | ||
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2017年9月2日-2017年9月3日 (兩日課程) |
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| 統計學家教你穩紮穩打 R 語言資料分析 | ||
| 會議日期：2017/9/2-3 (六-日) 09:30-17:00 | ||
| 課程內容：(1) 資料的輸入與輸出，資料處理: 篩選、變數轉換、整合、遺失值處理 (2) 統計圖形及資料視覺化 (3) 機率分佈、假設檢定、變異數分析、模擬 (4) 統計模型與迴歸分析 (5) 探索式資料分析 (I)：維度縮減 (6) 探索式資料分析 (II)：群集分析 (7) 資料探勘 (I)：區別分析、決策樹、隨機森林、支持向量機 (8) 資料探勘 (II)：關聯性分析、案例研究 |
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學員需知：
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| ◎ 詳細議程介紹請見 http://foundation.datasci.tw/statistician-teach-you-r-17090203/ | ||
《兩天共四個課程，皆為全日課程喔！》
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