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不用會寫程式,也不必有分析背景。本課程透過免費的 Google 試算表、以及介紹能處理較大量資料的商用軟體免費版,讓學員能對資料處理、分析有初步概念之外,也能快速上手相關工具。透過實際案例演練及小組分享,讓在非政府組織工作的你,也能快速掌握資料分析的關鍵! 我們相信在數位化時代,NGO 資料處理能力的提升,能讓倡議及公民教育的工作更精進,也有助於台灣公民社會進一步的民主深化。
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2017年開始撰寫數位貨幣的相關內容,順勢搭上「比特幣」、「區塊鏈」等產業的興起。帶著網站一同成長,根據Alexa網站排名,2017年最終台灣地區排名為12,414名,文章透過Google的傳播與收錄,共711組字詞收錄於Google自然搜尋排行第一頁(前十名),同時間於32個國家排行在Google搜尋第一頁。
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Big-data analytics: challenges and opportunities
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資料科學的第一堂課 Data Science Orientation
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第 1 章. 機率統計簡介 第 2 章. 機率的概念 第 3 章. 隨機變數 第 4 章. 機率分布 第 5 章. 期望值與動差生成函數 第 6 章. 聯合分布 第 7 章. 抽樣與敘述統計 第 8 章. 中央極限定理 第 9 章. 平均值的估計與檢定 第 10 章. 再論估計與檢定 第 11 章. 變異數分析 第 12 章. 迴歸分析 第 13 章. 主成分分析與因子分析
機率統計 -- 使用 R 軟體
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R統計軟體簡介
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國立臺灣大學電機所博士生,平時致力於推廣 R 語言,曾主辦多場 R 語言推廣講座,並經常於 Taiwan R User Group 分享 R 的使用心得。有豐富的 R 語言實務經驗,包含資料的收集、整理、分析到報告製作。擅長根據專案需求,量身打造 R 的資料分析系統,以及運用 R 和 C++ 撰寫高效能演算法。
吳齊軒/漫談 R 的學習挑戰與 R 語言翻轉教室
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在這資料科學逐漸成為顯學的年代,無論面對的是資料的幾個 V,其中最重要的永遠都是 Value (價值) 這個 V,而資料探勘正是一種透過系統化的方式釐清資料的脈絡、找出其中有價值的特徵與相關性的技術。這門六小時的課程,將從最實務的角度切入,與大家分享如何將現實中極待解決的問題,轉換成可以利用資料探勘技術處理的問題,並且運用 R 語言中各種強大的工具,進行關聯性分析、迴歸分析以及叢聚分析,以達成將資料中隱藏的資訊挖掘出來的最終目標。
[DSC 2016] 系列活動:許懷中 / R 語言資料探勘實務
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台灣資料科學年會
陳君厚 (Chun-Houh Chen) 中央研究院統計科學研究所研究員兼副所長 中華機率統計學會理事長 國際統計計算學會亞洲分會主席 美國加州大學洛杉磯分校數學博士,專長為 Bioinformatics, Data/Information Visualization, Dimension Reduction。
Collaboration with Statistician? 矩陣視覺化於探索式資料分析
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曾韵小姐從企業風險管理議題開始投入資訊管理顧問產業,透過營運流程與資料流分析,協助客戶辨識流程間之風險,同時規劃控管流程與預警通報機制,使客戶能有效建立一整套完善的風險管理機制;在舞弊與鑑識調查服務中,協助客戶規劃內部舞弊偵測機制,或者針對懷疑之舞弊情況進行調查,並將相關證物以適當方式進行蒐證協助客戶提供後續訴訟使用。 經過十多年的管理顧問、舞弊偵防分析與數位資料鑑識分析經驗後,她開始思考,在會計師事務所下的風險管理顧問部門,是不是有更多提供客戶資料應用的機會,特別是針對會計師事務所主要面對的金融業、高科技、製造業、零售業等產業客群,透過對產業、流程的了解,將企業內部分散四處的小數據整合起來,發揮最大的數據應用價值。
曾韵/沒有大數據怎麼辦 ? 會計師事務所的小數據科學
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引導R語言初學者的投影片。
初學R語言的60分鐘
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Opening Keynote for HadoopCon 2014 我們的身邊、網路上,圍繞著太多的 Big Data 論述與技術,Hadooper 今天聚集在這裡,都已經是 Big Data 的相關利益者,然而, 今天我們所理解的 Big Data,大部分都是透過自身的體驗而來,但 Hadoop Ecosystem 太過龐雜,Use Case 不同,必須取不同的 OSS 專案來完成,如此想來,我們哪一個人何曾看過所有的 Big Data 風景呢? 此 Talk 告訴我們如何透過更多的風景之窗,將 Big Data 的不同天地,看得更多更透。
那些你知道的,但還沒看過的 Big Data 風景 ─ 致 Hadooper
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主持人: 張俊盛 JASON S. CHANG 賴靖玟 MONICA LAI 陳冠伶 K-LING CHEN
「資料視覺化」有志一同場次 at 2016 台灣資料科學年會
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李育杰教授於 2001 年於美國威斯康辛大學麥迪遜分校取得電腦科學博士後,回台於中正大學資訊工程系任教一年,轉任臺灣科技大學資訊工程系任教,2016 年二月至交通大學應用數學系擔任教授。2012 年起,於 Intel- 臺大創新研究中心擔任分項計畫主持人。李教授之研究主要在資料科學、資料探勘與機器學習。在過去十多年間,李教授在監督式學習、半監督式學習與非監督式學習 ( 線性 / 非線性維度縮減 ) 等領域中已發展了相當多的有效率的學習演算法,並將其應用於網路入侵偵測、網路異常檢測、惡意網址檢測與合法用戶識別等領域。李教授近年則利用 Online Learning 技術,處理巨量資料、物聯網安全問題與巨量資料之異常檢測需求等問題。
李育杰/The Growth of a Data Scientist
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Session4 case-studies
[系列活動] 資料探勘速遊 - Session4 case-studies
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機器學習旨在讓電腦能由資料中累積的經驗來自我進步,近年來已廣泛應用於資料探勘、計算機視覺、自然語言處理、生物特徵識別、搜尋引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA 序列測序、語音和手寫識別、戰略遊戲和機器人等領域。它已成為資料科學的基礎學科之一,為任何資料科學家必備的工具。 這門課程將由 Appier 首席資料科學家林軒田利用短短的六個小時,快速地帶大家探索機器學習的基石、介紹核心的模型及一些熱門的技法,希望幫助大家有效率而紮實地了解這個領域,以妥善地使用各式機器學習的工具。此課程適合所有希望開始運用資料的資料分析者,推薦給所有有志於資料分析領域的資料科學愛好者。
[系列活動] Machine Learning 機器學習課程
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在此課程中將帶領對資料分析感到陌生卻又充滿興趣的您,完整地學會運用 R 語言從最初的蒐集資料、探索性分析解讀資料,並進行文字探勘,發現那些肉眼看不見、隱藏在資料底下的意義。此課程主要設計給對於 R 語言有基本認識,想要進一步熟悉實作分析的朋友們,希望在課程結束後,您能夠更熟悉 R 語言這個豐富的分析工具。透過蘋果日報慈善捐款的資料集,了解如何從頭解析網頁,撰寫爬蟲自動化收集資訊;取得資料後,能夠靈活處理資料,做清洗、整合及探索;並利用現成的套件進行文字探勘、文本解析;我們將一步步實際走一回資料分析的歷程,處理、觀察、解構資料,試著看看人們在捐款的決策過程中,究竟是什麼因素產生了影響,以及這些結果又是如何從資料中挖掘而出的呢?
[系列活動] 手把手教你R語言資料分析實務
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張毓倫 Helen Chang 中央研究院資訊科學研究所 / 研究助理 清大材料所畢,學生時期受的是微觀層級的訓練,後來到傳統產業當 PM,做的卻都是巨型產品;每天都比昨天更明白資源的有限,想盡辦法維持動態平衡。現栽入資料海裡載浮載沉,學著觀測人類行為的同時,也藉以修剪自己的偏見謬誤。覺得一切事物都關乎設計,希望世界的冗餘或浪費降到最低。推理迷,不喜歡沒有謎題的故事,也很愛玩拼圖;唯一不可或缺的是音樂,最近都在聽山形瑞秋的歌。 陳柏亨 Po-Heng Chen ( Henry ) 中央研究院資訊科學研究所 / 研究助理 現任中央科學院資訊所擔任研究助理,並將於 2016 年秋季前往美國密西根大學攻讀碩士學位。畢業於臺灣大學工商管理學系,畢業後前往北京 RedAtoms, Inc. 移動社交遊戲公司任職運營專員。分析玩家行為模式的過程中,意外發現資料背後潛藏的價值與分析的樂趣,於是決心轉向資料分析領域發展,一路自學 R 語言與 Python。目前研究範圍包含健保資料庫分析、遊戲市場分析。
手把手教你 R 語言資料分析實務/張毓倫&陳柏亨
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台灣資料科學年會
「統計學」,是一個大家都熟悉卻可能又陌生的名詞。做為傳統上最接近資料科學、藉由分析資料去探索事實真相的一門學問,統計學遍佈在大專院校的各個系所中,在以往是許多學生最大的惡夢之一,現在卻又在大數據的時代,被許多人宣稱統計學已死。到底什麼是統計學?統計學包含資料分析,還是資料分析包含統計學?統計學能做到什麼,又不能做到什麼?會算平均數跟標準差之後,如果懂機率學,還能多做些什麼?這門課程將由臺大資管系孔令傑助理教授主講,用一天的時間對統計學與資料分析做一個入門的介紹。時間雖短,內容雖淺,相信仍可以幫大家釐清一些概念,也讓初學者學到一些可以實戰的技術。更重要的是,這門課希望能給大家在未來繼續學習進階知識的動機與基礎。
[系列活動] 給工程師的統計學及資料分析 123
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Exploratory data analysis is the process of quickly looking at data, formulating hypotheses, and testing those hypotheses. In practice, two of the most important components of this process are transforming data and visualizing it. This tutorial will be a hands-on, practical introduction to using R for data exploration, with an emphasis on data transformation and visualization. I will focus on using modern R packages like ggplot2, dplyr, and tidyr for this tutorial.
[系列活動] Data exploration with modern R
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資料科學 (Data Science) 與工業 4.0(Industry 4.0) 是近幾年來廣為討論的主題,本課程以製造現場為實證對象,從資料的視角來尋求改善的契機。在複雜的製造現場環境裡,存在著各式各樣的議題,諸如品質、成本、交期、創新、彈性等,皆需持續改善以提升公司核心競爭力。事實上,製造業在台灣經濟發展上也扮演著舉足輕重的角色,在製造業的轉型過程中,如何以資料科學的角度,整合自動化實務和管理經驗,導入方法論以累積製造智慧 (Manufacturing Intelligence),相信是這個世代關注的焦點之一。 這門課程由國立成功大學資訊系暨製造所李家岩副教授主講,希望以深入淺出的方式,對製造資料科學作一整體性的介紹。課程專注於「問題本質的探索與觀念的釐清」,並輔以案例介紹工程資料分析時會遭遇的困難與挑戰。此外,對於機器學習或資料探勘強調的預測性分析 (Predictive Analytics),課程更進一步地延伸到處方性分析 (Prescriptive Analytics),以連結到管理者視角下,風險評估與決策制定的過程。希望課程內容能引起大家的興趣,並帶給大家在未來繼續學習進階知識的基礎。
[系列活動] 智慧製造與生產線上的資料科學 (製造資料科學:從預測性思維到處方性決策)
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[系列活動] 機器學習速遊
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自然語言處理 (Natural Language Processing) 技術專門對付非結構性、沒有整理成欄位值的資料,這也是資料分析時的燙手山芋之一。能夠理解語意,讓機器使用自然語言溝通,就能夠通過人工智慧的終極測試 — 圖靈測試 (Turing Test),可見這個問題的確是個極大的挑戰。即使是自然語言的基礎技術,例如怎麼樣從文章中抽取出重要的資訊?怎麼樣分析句子的結構?怎麼樣找到語言中所表達的語意?怎麼樣處理不同的語言?這些技巧在資料分析時不僅必備,想要做得好更需要訣竅。本課程先從基礎介紹開始,希望能帶大家認識自然語言處理這個在資料分析與資料探勘時非常有用的技術,並燃起對自然語言處理的興趣及熱情。
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台灣資料科學年會
資料科學 (Data Science) 與工業 4.0(Industry 4.0) 是近幾年來廣為討論的主題,本課程以製造現場為實證對象,從資料的視角來尋求改善的契機。在複雜的製造現場環境裡,存在著各式各樣的議題,諸如品質、成本、交期、創新、彈性等,皆需持續改善以提升公司核心競爭力。事實上,製造業在台灣經濟發展上也扮演著舉足輕重的角色,在製造業的轉型過程中,如何以資料科學的角度,整合自動化實務和管理經驗,導入方法論以累積製造智慧 (Manufacturing Intelligence),相信是這個世代關注的焦點之一。 這門課程由國立成功大學資訊系暨製造所李家岩副教授主講,希望以深入淺出的方式,對製造資料科學作一整體性的介紹。課程專注於「問題本質的探索與觀念的釐清」,並輔以案例介紹工程資料分析時會遭遇的困難與挑戰。此外,對於機器學習或資料探勘強調的預測性分析 (Predictive Analytics),課程更進一步地延伸到處方性分析 (Prescriptive Analytics),以連結到管理者視角下,風險評估與決策制定的過程。希望課程內容能引起大家的興趣,並帶給大家在未來繼續學習進階知識的基礎。
[系列活動] 智慧製造與生產線上的資料科學 (製造資料科學:從預測性思維到處方性決策)
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台灣資料科學年會
機器學習旨在讓電腦能由資料中累積的經驗來自我進步,近年來已廣泛應用於資料探勘、計算機視覺、自然語言處理、生物特徵識別、搜尋引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA 序列測序、語音和手寫識別、戰略遊戲和機器人等領域。它已成為資料科學的基礎學科之一,為任何資料科學家必備的工具。 這門課程將由 Appier 首席資料科學家林軒田利用短短的六個小時,快速地帶大家探索機器學習的基石、介紹核心的模型及一些熱門的技法,希望幫助大家有效率而紮實地了解這個領域,以妥善地使用各式機器學習的工具。此課程適合所有希望開始運用資料的資料分析者,推薦給所有有志於資料分析領域的資料科學愛好者。
[系列活動] 機器學習速遊
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台灣資料科學年會
自然語言處理 (Natural Language Processing) 技術專門對付非結構性、沒有整理成欄位值的資料,這也是資料分析時的燙手山芋之一。能夠理解語意,讓機器使用自然語言溝通,就能夠通過人工智慧的終極測試 — 圖靈測試 (Turing Test),可見這個問題的確是個極大的挑戰。即使是自然語言的基礎技術,例如怎麼樣從文章中抽取出重要的資訊?怎麼樣分析句子的結構?怎麼樣找到語言中所表達的語意?怎麼樣處理不同的語言?這些技巧在資料分析時不僅必備,想要做得好更需要訣竅。本課程先從基礎介紹開始,希望能帶大家認識自然語言處理這個在資料分析與資料探勘時非常有用的技術,並燃起對自然語言處理的興趣及熱情。
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LinkedIn:專業社群巨擎 文章發表在Rendezvo: http://rendezvo.wordpress.com 許多專有名詞和產品都翻為中文以利溝通方便,如有翻譯錯誤或是不專業敬請指教。 我並不擁有原版簡報:「"faberNovel, LinkedIn, The Serious Network, June 2013」 你可以在Slideshare上檢視英文原版簡報: http://www.slideshare.net/faberNovel/a-fabernovel-study-linkedin-the-serious-network I do not own the original version: "faberNovel, LinkedIn, The Serious Network, June 2013" You can view the original English version on Slideshare: http://www.slideshare.net/faberNovel/a-fabernovel-study-linkedin-the-serious-network
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【眾創基地】創業智庫拉力營–2小時直播短講 —詳情請參見眾創基地官網或粉絲頁 直播短講Agenda 〉創業智庫介紹,30分鐘 〉創業智庫圓桌,30分鐘 〉創業智庫短講,60分鐘 舉辦地點與時間 〉每週二晚上,PM 7:00-9:00,亞東技術學院創新育成中會議室 〉每週三下午,PM 2:00-4:00,眾創基地辦公室-桃園青埔(富聯達數位)
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修改自於北科大的分享,對象是互動設計的學生,所以純講概念不操作。
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John Sie share some experiences about building startup team in different stages. There exist lots of opportunities accompany with challenges. So how to face the reality and change thinking is the main point when a leader deal with the most complicated thing. If the leader can integrate all the members and make them trust in you, the team will start getting power to fight and grow up. Always remember members are the most valuable treasured!
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新手村-資料探索
1.
• NING CHEN •
Ning Chen是台北R-Laides的創辦⼈人及 營運⼈人之⼀一,她擅⻑⾧長網站、產業分析及 社群經營,並相信資料可以讓世界變得 不⼀一樣。她嘗試將時間及精⼒力花在創造 ⼀一個對於初學者及專家都友善的協作環 境 • ⺫⽬目前曾辦Go,Kaggle 活動 • http://kaggletw.azurewebsites.net/ • 經歷: • 17 MS MVP • Yahoo 分析師 • 16 選舉輿情分析團隊Lead
2.
TAKE AWAY • 產出資料分析報告 •
上⼿手試算表 • Google Spreadsheet/Excel/Number • 上⼿手PowerBI
3.
常⾒見圖
4.
圓餅圖 請問2013年與2012年相⽐比 哪⼀一年撥款次數較多?
5.
直⽅方圖 請問2013年與2012年相⽐比 哪⼀一年撥款次數較多?
6.
折線圖
7.
HIGHLIGHT TABLE
8.
TREE MAP
9.
散布圖 看關聯
10.
常⾒見分析⼿手法
11.
按時間畫折線圖 + 平均線
12.
以表格呈現平均數 + 標準差 每篇捐款⾦金額
補充 2010 1,000 ± 20 2011 50,000 ± 30,000 有特殊狀況 2012 1199 ± 50 2013 1300 ± 45
13.
背後有麼 端倪?
14.
資料來源http://slidesplayer.com/slide/11505928/
15.
有例外狀況 https://uploadfiles.nowcoder.com/images/ 20160904/910143_1472959854382_E8C8DF79C02BF6FE97F3613901749A0E
16.
第⼀一步 了解你的資料
17.
資料格式 • 數字 • ⽂文字 •
類別 • 時間
18.
由⼤大到⼩小 • 年份 • ⽉月份 •
⽇日
19.
確認資料完整性 • 個數不⼀一致 ->
平均 個數
20.
資料合併 • 找到⼀一對⼀一對 應(Key) • Count •
Vlookup
21.
資料合併 • Left Join •
Inner Join • Right Join
22.
常⽤用敘述統計 • 平均數 • 中位數 •
眾數 • 標準差
23.
同時 整理你的資料
24.
通常你拿到的資料..... • 不夠完整及正確來做分析 • 需確認來源正確性(相同資料,來源⾃自客服單位或業務單位) •
與主題相關 • 缺值
25.
如何整理成夠好的資料 • 沒有錯誤 • 沒有遺漏值 •
適當編碼 • ⼀一致性 • 測量單位 • 資料標準化
26.
延伸參考資料 • 商⽤用統計學⼊入⾨門 ISBN: 9789862416556
作者: 豐⽥田裕貴 • 誰說菜⿃鳥不會數據分析⼊入⾨門篇 ISBN: 9787121187803 作者: 張⽂文霖
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