隨選隨學！Let's have fun with this MOOC: FM-資料科學方法!
（本課程隨選隨學，僅提供課程影片，無授課教師與助教參與，也不開放測驗、討論區、與證書等功能。）
來學習資料科學家如何思考吧！ 在這門課程中，我們將學習對於一個資料科學的問題，要如何一步一步地抽絲剝繭來找尋脈絡。我們會使用有趣的真實案列，逐步學習解決資料科學問題的主要步驟：從形成一個具體的具商業性或研究性的議題、收集與分析資料、到模型建構與部署之後，再解讀資料所呈現的結果。
#數據分析
本課程適合所有對資料科學有興趣的初學者，使學員能夠學習到資料科學家是怎麼想的，也會讓學員學到在進行資料科學的分析時要採取的各個步驟。
John B. Rollins博士，是一位資料科學家，目前服務於IBM的分析部門。
他是美國德州農工大學的石油工程與經濟學博士，除了有有豐富的工程顧問的經驗外，他也是出色教授與研究人員。他擁有多項專利、也出版了書籍，並發表了多篇論文，曾經獲得IBMSecond Plateau Inventor的殊榮，在資料科學分析方面有很深的造詣。
單元 1:From Problem to Approach將問題轉為作法
單元 2:From Requirements to Collection資料收集與整理
單元 3:From Understanding to Preparation了解並準備資料
單元 4:From Modeling to Evaluation模型建立與分析
單元 5:From Deployment to Feedback將分析結果轉為回饋
單元 6:Final Exam期末考
Module 1: From Problem to Approach 將問題轉為作法
1.了解商業(5:50)
2.分析方法 (3:35)
3.實作練習
4.小測驗
Module 2: From Requirements to Collection 資料收集與整理
1.對資料的要求 (3:30)
2.資料收集 (3:05)
3.實作練習)
4. 小測驗
Module 3: From Understanding to Preparation 了解並準備資料
1.了解資料 -概念介紹與案例分析 (3:22)
2.準備資料 - 概念介紹 (3:05)
3.準備資料 - 案例分析 (4:20)
4.實作練習
5.小測驗
Module 4: From Modeling to Evaluation 模型建構與評估
1.模型建構 - 概念介紹Modeling - Concepts (3:00)
2.模型建構 - 案例分析 (4:00)
3.模型評估 - 概念介紹與案例分析 (4:00)
Module 5: From Deployment to Feedback 模型部署與取得反饋
1.模型部署 -概念介紹與案例分析 (3:35)
2.反饋 - 概念介紹與案例分析 (3:15)
本課程無須背景知識，適合所有對資料科學有興趣的學習者修習
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