Python商業分析決策(主修)
開課日期 | |
2026-05-04 |
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線上課程 |
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課程資訊
適用對象
課程特色
詳細內容
師資介紹
課程資訊
開課日期
2026-05-04
學習時程
48
上課時間
週一,週三
上課時段
晚上
適用對象
熟電腦基礎操作者
課程特色
以培養具備市場競爭力的商業分析師為目標，強調將技術轉化為實際商業價值的核心職能。課程跳脫了單純的語法學習，深度整合了 NumPy 的向量化思維與 pandas 的複雜資料整併技術，並要求學員具備紮實的 Python 語法與版本控管基礎。
其最大亮點在於「實戰導向」的教學體系，從 EDA 方法論、統計直覺（如 Bootstrap 與假設檢定）到 A/B Test 實戰，完整覆蓋了資料科學家的工作流程。課程不僅要求技術上的精準度，更重視資料敘事能力，指導學員如何將數據洞察轉化為決策建議，並透過建立機器學習流水線（Pipeline）與交叉驗證（Cross-Validation）來確保結果的重現性與可解釋性。最終，課程以期末實作專題與面試作品集的交付為重點，確保學員能擁有具體的實作經驗，並能自信地展示其專案成果。
詳細內容
理解 DS 工作樣貌 + 課程專案骨架。
NumPy 核心與向量化思維、pandas 資料清洗與進階處理
資料整併：merge/join、多表分析。
SQL 基礎與進階：資料品質與偵錯：資料品質、偏誤、資料洩漏（概念）。
EDA 方法論：從問題到假設。
視覺化：圖表選型與基本表達、分佈、關係、分群對比。
統計直覺：抽樣、信賴區間、bootstrap、假設檢定與效果量。
A/B Test 實戰：指標、分組、常見陷阱。
資料敘事：把洞察寫成決策建議：Baseline ML：回歸/分類入門。
Pipeline + Cross-Validation：概念與最小可用流程、比較與重現：可解釋性與錯誤分析。
交付與作品集：Demo 簡報，把專案變成面試可展示作品。
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