《資料科學入門指南：資料的處理、分析與觀念》書籍範例

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書籍章節

Ch01資料的概念

• 1.1 資料的價值
  • 資料的成長趨勢
  • 資料的影響力
  • 資料的應用方式
• 1.2 資料的型態
  • 這個世界是由系統 + 變數所組成的
  • 常見變數類型介紹
  • 如何儲存 & 處理這些變數
• 1.3 資料的尺度
  • 資料尺度
  • 常見資料尺度介紹
  • 不同尺度的差別

Ch02 Python 基礎

• 2.2 Python 環境
  • 安裝 Conda 虛擬環境管理器
  • 安裝 VS Code 編輯器
  • 撰寫你的第一個程式
• 2.3 基本運算
  • 變數
  • 基本輸入輸出
  • 運算符號
  • Python 資料型態
• 2.4 流程與控制結構
  • 條件控制
  • 迴圈
  • 函數
  • 套件與引用

Ch03 基本數值資料處理

• 3.1 numpy
  • 簡介
  • NumPy 陣列基礎
  • 基本運算
  • 線性代數運算
  • 廣播機制
  • 向量化函數操作
• 3.2 pandas
  • Pandas 簡介
  • Pandas 數據結構
  • Pandas 數據讀取與清理
  • Pandas 數據選擇與操作

Ch04 各式資料處理

• 4.1 影像資料原理
  • 引言
  • 影像與視覺
  • 影像資料的基本原理
  • 影像資料的進階理解
  • 影像資料的分析方向
• 4.2 影像資料處理實作
  • 簡介
  • 讀取與顯示
  • 圖片基本操作
  • 影像特徵提取
  • 基本影像處理
• 4.3 音訊資料原理
  • 引言
  • 音訊與聽覺
  • 音訊資料的基本原理
  • 音訊資料的進階理解
  • 音訊資料的分析方向
• 4.4 音訊資料處理實作
  • 簡介
  • 讀取與處理
  • 音訊特徵提取
  • 音訊基本處理
• 4.5 文字資料原理
  • 引言
  • 文字與語義
  • 文字資料的基本原理
  • 文字資料的進階理解
  • 文字資料的分析方向
• 4.6 文字資料處理實作
  • 文字前處理
  • 關鍵詞提取
  • 文字向量嵌入模型

Ch05 資料前處理

• 5.1 資料清理
  • 簡介
  • 資料過濾
  • 缺失值處理
  • 重複值處理
  • 離群值處理
• 5.2 資料轉換
  • 前言
  • 特徵選擇
  • 資料類型轉換
  • 資料編碼
  • 資料縮放
  • 資料分佈轉換
  • 資料增強
• 5.3 資料視覺化
  • 資料視覺化
  • 資料視覺化實作

Ch06 其他專題補充

• 6.1 探索式分析(EDA)
  • 探索式資料分析(EDA)
  • 實作:用 AutoEDA 對資料做初步探索
• 6.2 網頁爬蟲
  • 爬蟲概念介紹
  • 網頁爬蟲實作
  • 爬蟲限制與應注意事項
• 6.3 機器學習與模型評估
  • 機器學習
  • 模型評估
  • 實作:紅酒品質分類
• 6.4 用 ChatGPT 建立 QA 回答系統
  • OpenAI API
  • 提示工程的注意事項
  • 實作:使用自有知識庫建立 QA 問答系統
• 6.5 Hugging Face
  • 簡介
  • 實作:使用 Hugging Face 上的預訓練模型做情緒分類
• 6.6 資料管線
  • ETL 概念介紹
  • Dagster 簡介
  • 實作:用 Dagster 管理 IThome 文章瀏覽數爬蟲結果
• 6.7 常見誤區
  • 前言
  • 常見誤區
  • 結語 - 成為更優秀的資料分析師