課程簡介

挑戰 6,000+ 筆真實大數據！打造 97% 高精準度預測與地緣商圈探勘作品集！

處理 6,000+ 筆大數據，提煉關鍵特徵，將隨機森林車資預測準確率拉升至 97%。並結合公開真實數據進行字串處理與地緣探勘，產出一流的履歷鍍金專題。

課程目標

• 掌握大數據特徵工程：學會提煉與轉化雜亂數據，抓出提升預測力的關鍵特徵。

• 打造 97% 精準度預測專題：完成 NYC Taxi 6,000+ 筆數據模型訓練，達成 97% 車資預測準確率。

• 分析特徵重要性：運用特徵重要性排行榜，剖析行程距離（貢獻度達 92.64%）等商業 KPI 因子。

• 實作真實商業地緣探勘：處理台南市商業新設登記真實數據，產出地理與行業密度探索報告。

課程亮點
用真實大數據與地緣探勘報告，產出能放進作品集的硬核成果。 

【AI協作資料分析】系列全課程

與 AI 聯手解決問題，獲得大數據資料統整的解方！

一、概論丨AI 協作思維與Colab實作 (3 小時)

建立 Colab 免安裝環境與 AI 協作心法。

你可以獲得實際產出:

➤ 前端 HTML 任務分工矩陣
➤ 計算機
➤ 圖案繪製程式

二、基礎丨自動化數據清理 (2.5 小時)

掌握 Pandas 結構，自動化清理髒數據。

你可以獲得實際產出:
➤ 資料自動化清理
➤ 標準化 CSV / Excel 報表腳本

三、應用丨圖表資料解析與 API 串接 (2.5 小時)

繪製商業 EDA 圖表並串接。

你可以獲得實際產出:
➤ EDA 商業洞察報告與圖表

四、進階丨精準提問與數據資安治理 (2.5 小時)

運用 5W2H 精準提問與去識別化治理。

你可以獲得實際產出:
➤ 智慧穿著與帶傘決策系統

五、延伸丨機器學習預測模型 (2.5 小時)

掌握資料集切分與隨機森林預測模型。

你可以獲得實際產出:
➤ 自動分類預測模型

六、專題丨商業大數據特徵工程 (2.5 小時)

提煉大數據特徵工程與商業地緣探勘。

你可以獲得實際產出:
➤ 大數據預測模型
➤ 商業探索報告

七、轉型丨知識點精華與數位員工管理 (3 小時)

盤點全球 AI 生態，設計數位員工與 KPI。

你可以獲得實際產出:
➤ 網頁小遊戲
➤ 數據多模態知識庫
➤ 數位員工履歷與 KPI 績效考核設計規範

其他課程傳送門

一、概論丨AI 協作思維與Colab實作
二、基礎丨自動化數據清理
三、應用丨圖表資料解析與 API 串接
四、進階丨精準提問與數據資安治理
五、延伸丨機器學習預測模型
七、轉型丨知識點精華與數位員工管理