# 矽品資料處理規畫(3天共21小時) # 課名: Python資料處理實戰與機器學習 ## 初階三天 * ### 1. Python與Python生態系 * ## ‧Python&Anaconda環境建置 * ## ‧Pycharm與Jupyter開發環境 * ## ‧Python與物聯網、雲端，機器學習與深度學習 * ### 2. Python執行應用程式架構 ‧Python的運行、偵錯與測試 ‧模組(Module)與套件(Package) ‧引用(Import)其它模組 ‧Python標準函式庫與PIP * ## 3. 程式語言元件 ‧資料型態、常數變數、內縮註解 ‧序列型態與字串 * ## 4. 集合 ‧List、Tuple、Set、Dictionary * ## 5. 流程控制 ‧迴圈、分支、邏輯判斷、三元運算子 * ## 6. 例外處理 ‧例外與錯誤 ‧例外處理與丟出(Throwing) --- # 以下是之前的討論 ## 資料處理 (1天) ### Numpy的python數值處理 ### Pandas的Python資料處理 * 使用pandas作檔案的讀寫 * 一維Series的生成 * 二維以上DataFrame的生成 * DataFrame的轉換運作與操作 ### Matplotlib作圖形化輸出 ## 人工智慧 (2天) ### 使用sklearn作機器學習 #### 作單變數與多變數的迴歸 #### 從迴歸到高維度迴歸 #### 使用支援向量機support vector machine ### 使用tensorflow作深度學習 #### tensorflow安裝與操作 #### tensorflow基於手寫mnist操作練習