

*以Julia實現資料工程、資料探索與機器學習
* Julia為資料科學而生→課程介紹
預購達標430%
課程五大特色
★ 台灣 第一個中文版Julia機器學習課程
★上完課就能完成股價預測、受眾輪廓、產品推薦三個機器學習模型,成為轉職加薪的利器與程式能力大幅提升
★ 課堂中獨家提供補充資料-原始資料集、程式碼下載
★特別聘請Julia Taiwan創辦人杜岳華為課程總顧問,回答學員課程問題,並可加入社團與Julia使用者互相交流討論
★提供入門課《 Julia 為資料科學而生:一起來追程式語言新女神》教學 ,讓即 使之前沒有Julia程式語言的基礎,也能透過這兩門課快速掌握此程式語言
用Julia做機器學習可以解決什麼痛點
Julia 在執行速度以及大數據的處理及運算上有驚人的效果,可以不經由分散式處理框架,例如 Hadoop 或Spark,直接處理資料,再加上機器學習的應用, 可以說是如虎添懿翼!
全世界的知名公司都在用Julia
你想要成為一流的工程師?
你想要獲得高薪並被國外知名企業挖角?
那就一定要學會現在最熱門、高需求的程式語言-Julia
MIT發布史上最強的科學計算程式語言,被喻為Python、R、C++三合一。
且Julia 已實際應用於自動駕駛汽車、機器人和 列印機、精準醫療、AR擴增實境、基因組學及風險管理。
各大媒體大篇幅報導Julia近年的熱門程度
GitHub 最近公佈的 2018 機器學習排行榜Julia榮登第六名
(點擊圖片看完整新聞報導)
Python 早就落伍了!AI 權威 LeCun 直言:深度學習需要更靈活的程式語言
深度學習「三巨頭」之一的 Yann LeCun認為有其他程式語言更符合當代的使用條件更快、更準、更方便。Python 已是過去式,新的程式語言的需求越來越大,Yann LeCun 表示:「深度學習可能需要一種新的程式語言了。」
谷歌、Facebook 和其他一些公司已經開展了新程式語言的設計工作,雖然各家的研究成果還未成熟,但有一點可以確定,新語言主要為提高深度學習任務的效率而生, 其中最受矚目的新程式語言就是 Julia,在 GitHub 最近公佈的 2018 機器學習排行榜 , 發布不到一年就榮登第六名,更狠狠擠下R語言。(科技報橘報導)
免費大數據語言Julia受關注 下載次數比去年提高近8成
2012年上路的開源(open-source)、完全免費大數據語言Julia,引起愈來愈多人的矚目,資料顯示,其今(2019)年1月使用者人數,比去年同期多出78%。
美國《ZDNet》報導,雖然目前Julia的人氣,尚不及另一款免費大數據語言Python,但它已經名列全球50大程式語言。
根據報導,Julia創造者們建立的公司Julia Computing表示,該語言融合了免費大數據統計語言R及Python等高階語言的功能,以及Java和C++等低階語言的速度,讓使用者能更輕鬆解決大數據及數學解析問題。
《ZDNet》報導,Julia今年1月的總下載次數,比去年同期多出78%,而其套件也多了46%,相當驚人。
另外,網友在知名程式語言網站StackOverflow上,詢問Julia相關問題的次數,比去年同期增加90%,而媒體報導也增加了172%,顯示外界關注不斷升高。(台灣英文新聞報導)
這堂課適合給哪些人?

有上過入門課的學員

R使用者:因效能需求開始使用Julia,雖Python也可達到一定的效能,但是需要對程式碼做一定程度修改,導致可讀性下降。

公司團隊的工程師:在快速開發以及效能需求下,通常在快速開發的需求會挑選像Python這樣的語言,而在效能需求則會挑C這樣的語言,但這樣團隊就需要專精兩種語言的人或是兩個團隊,造成人力需求成本上升,但用Julia可以只需要會一種語言,並能大幅提升個人在職場的競爭力。

其他語言的程式使用者:通常套件管理器都是獨立於語言之外,但Julia的套件管理器是語言內建的,並官方自行維護,有良好的套件安裝或是移除體驗,不需要為了安裝依賴煩惱。
授課講師
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東吳大學巨量資料管理學院 副教授
胡 筱薇
Data Lab 創辦人,為中央大學資訊管理所博士,美國普渡大學克蘭納特管理學院訪問學者;現為東吳大學巨量資料管理學院副教授,且擔任台灣人工智慧學校專任講座師資;機器學習、資料探勘、社群網路、智慧商業為主要研究項目;近年來,致力於協助企業建立數據團隊並培育資料科學人才。 -
杜 岳華
Julia Taiwan 發起人,陽明大學生物醫學資訊所碩士,成功大學醫學檢驗生物技術學系及資訊工程學系雙主修,工研院人才培訓中心機器學習課程講師。熱愛數學、電腦科學及自然科學,希望成為計算生物學家,為開源軟體貢獻者。
課程內容
-
1
Part 1:資料科學簡介
-
2
Part 2:資料工程
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3
Part 3:探索式資料分析
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4
Part 4:機器學習模型
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5
程式碼下載區
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6
舊版討論區備份
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01. 這堂課你將學到什麼? (03:25) 免費試聽 02. 什麼是資料科學 (10:35) 免費試聽 03. 什麼是機器學習 (08:10) 免費試聽 04. 資料科學和機器學習的關係 (08:31) -
05. 資料的操作-DataFrame 1 (20:15) 06. 資料的操作-DataFrame 2 (14:28) 07. 題目-實作練習-1(DataFrame) (01:36) 07. 解答-實作練習-1(DataFrame) (06:44) 08. 進一步的資料處理-1 (05:50) 09. 進一步的資料處理-2 (08:27) 10. 範例說明-1:社群互動資料處理 (05:10) 11. 範例說明-2:社群文章內容處理 (07:55) 12. 實作練習-2 (06:56) -
13. 看看資料 (20:47) 14. 有用的統計圖表 (12:31) 15. 題目-實作練習-1 (基本圖表繪製) (01:46) 15. 答案-實作練習-1 (基本圖表繪製) (10:00) 16. 了解資料的意義 (11:11) 17. 敘述統計 (10:05) 18. 實作練習-2 (資料視覺化與統計量) (01:21) 19. 用資料做推論 (36:07) 20. 實作練習-3 (統計推論) (00:44) -
21. 回歸模型 (06:28) 22. 實作練習-1 (股價預測) (01:34) 22.解答-實作練習1-(股價預測) (02:19) 23. 分類模型 (07:32) 24. 題目-實作練習-2 (產品推薦) (03:41) 24.解答-實作練習-2(產品推薦)(12:17) 25. 分群模型 (04:09) 26. 題目-實作練習-3 (受眾輪廓) (01:24) 26. 解答-實作練習-3 (受眾輪廓) (07:38) -
程式碼資料包1 程式碼資料包2 程式碼資料包3 -
舊版討論區備份
常見課程問題說明
Q1. 我已經報名了,要如何觀看課程呢?
課程開通將於購買並“完成官網註冊24小時內(工作日)完成課程開通”,開通時會寄通知信通知。進入官網後,請於右上角點登入完成帳號註冊,且註冊信箱「務必」與下訂單填寫的信箱相同,才可進行資料核對與開通
Q2. 課程有時間地點限制嗎?
這堂課是線上課程,沒有時間地點限制哦!課程上線後就可以無限觀看了!
Q3. 我什麼時候可以觀看課程呢?
課程已上線,購買後一個工作天內會完成課程開通課程,並email通知學員
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