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不寫程式也能玩資料分析II:Orange Da..

是一個支援視覺化、圖示化介面的資料探索工具。使用Orange就可以像積木一...

  Orange 資料探勘(Orange Data Mining,舊稱Orange 3) 是一個支援視覺化、圖示化介面的資料探索工具。使用Orange就可以像積木一樣,透過堆疊功能模組進行資料探勘( Data Mining)、機器學習 (Machine Learning)、圖像分析 (Image Analysis)、文字探勘 (Text Mining),方便使用者可以專注於探索性數據而不是編碼工作。因此Orange這種視覺化程式設計工具(Visual Programming Tools)........

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課程代號:2322050057 智慧資通訊
不寫程式也能玩資料分析II:Orange Data Mining

(1)學習到資料探勘技術(Data Mining)與機器學習(Machine Learning)方法
(2)建立自己的數據分析流程(Data Pipeline),並使用這些數據建構所需要的機器學習模型
(3)透過視覺化編程(Visual Programming)進行資料分析

課程型態/ 雲端自學
時  數/ 7.35 小時
起迄日期/ 三個月內無限次觀看
聯絡資訊/ 紀凱翔   0425604084


2024/12/29 報名截止

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課程介紹

Orange 資料探勘(Orange Data Mining,舊稱Orange 3) 是一個支援視覺化、圖示化介面的資料探索工具。使用Orange就可以像積木一樣,透過堆疊功能模組進行資料探勘( Data Mining)、機器學習 (Machine Learning)、圖像分析 (Image Analysis)、文字探勘 (Text Mining),方便使用者可以專注於探索性數據而不是編碼工作。因此Orange這種視覺化程式設計工具(Visual Programming Tools)可提供開發人員和資料科學家各式各樣的模組,讓資料處理、模型建置、訓練及部署機器學習模型更加快速且視覺化更容易上手!


Orange
視覺化界面

課程特色/目標

上完本課程可以

  1. 透過視覺化編程(Visual Programming)進行資料分析。
  2. 學習到資料探勘技術(Data Mining)與機器學習(Machine Learning)方法。
  3. 建立自己的數據分析流程(Data Pipeline),並使用這些數據建構所需要的機器學習模型。

 

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課程對象

  1. 大專以上,無需特別背景,適合研發工程師、生產製造、品保等相關工程師/資料分析人員及各管理階層;
  2. 研究單位工程師、學生或對對於數據分析 與機器學習感興趣者;
  3. 具電腦基本操作或有基礎程式語言基礎者為佳。


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講師簡介

吳博士

學經歷

  • 國立清華大學 工業工程與工程管理 博士
  • 高雄空中大學 科管系 兼任助理教授
  • IBM Almaden Research訪問學者
  • 台灣人工智慧學校Taiwan AI Academy講師

認證

  • MIT Professional Education, Smart Manufacturing: Moving from Static to Dynamic Manufacturing Operations
  • IBM Cognitive Class, Python for Data Science & Text Analytics
  • Project Management Professional (PMP)

專書

  • 專利分析與智慧財產管理:以資訊技術與知識管理方法為手段(2)

 

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課程大綱

 

項目

單元名稱

課程介紹

課程大綱

時長

單元1

Orange Data Mining安裝與基本功能介紹

介紹orange data mining 工具箱安裝,基本功能模組:資料匯入、資料清理、基礎統計分析、圖表呈現等案例說明。

Tool installation

Basic function introduction

Basic data visualization

1:20 hr

單元2

資料可視化與機器學習之分類模型

透過案例,實際演練資料處理流程,特徵分析,與分類模型建構,決策樹、隨機森林等模型解釋,學習模型訓練與解讀模型結果。

Description analysis

Classification model

Model training and confusion matrix

1:30 hr

單元3

機器學習之迴歸模型與分群模式

講述回歸模型與其案例,搭配模型解釋工具,分析各特徵值之權重,從訓練到預測結果之解釋,並講述分群模型,與降維的實作演練。

Regression model

Clustering model

Principal Component Analysis

1:20 hr

單元4

機器學習之模型解釋與影像分析

模型解釋工具SHAP之操作與講解,搭配案例進行說明,了解參數貢獻值,並針對圖形資料,講述遷移學習與圖形建模分析等步驟。

Model explainability

Image analysis

Transfer learning

1:45 hr

單元5

文字探勘分析

文字探勘,說明如何透過orange 進行文字資料的解析,如何計算詞頻、繪製詞彙雲,透過前處理進一步搭配模型對案例進行操作說明

Text mining

Hierarchical clustering

Corpus with classification

1:30 hr

 

 

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價格

 

課程

原價

早鳥或兩人同行優惠價(9)

全系列(8)

單元1

1099

990

3,960

(原價4,950)

單元2

1099

990

單元3

1099

990

單元4

1099

990

單元5

1099

990

 

 

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貼心提醒

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報名截止日:2024/12/21

開課日:2024/08/01結束日:2024/12/29定價: $3,960

時數:7.35 (小時) 時段:線上學習

地點:線上 | 線上同步學習 | 線上直播 [看地圖]

簡介


產業學院緣起
  依據行政院「挑戰2008:國家發展重點計畫」下之「國際創新研發基地」與「產業高值化」兩計畫,首重產業科技人才的效能。

•911216經科字第09103373120號函:經濟部將本院籌設工研院產業學院之工作,列為因應產業結構轉型,提 ... more

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