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# System prepended metadata

title: 矽品資料處理規畫(3天共21小時)

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# 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)

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# 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