In-person Data Science course
Master Data Science
Python 數據科學入門
Powered by MasterData.AI
從零開始學數據科學。透過這四個星期的面授課程，你將會了解數據和人工智能時代的一些必備技能和概念。本課程會帶領你進入數據科學的世界，並理解機器學習模型背後的原理和如何透過Python運用數據科學。你亦會學習到數據科學的三大入門技能：預測模型、自然語言處理、計算機視覺，以及如何在現實世界中應用它們。
4.7 (38 reviews)
- 學習數據科學的捷徑
- 20 多個實踐練習和小項目
- 200+ 滿意學生
Coming Soon
你會學到什麼
關於這個面授課程
- 理解數據科學項目和機器學習建模的流程
- 理解流行的機器學習算法，例如梯度提升和人工神經網絡
- 如何使用 Python的 數據分析工具，例如Pandas
- 如何使用 Python 建立機器學習模型，例如Scikit-Learn
- 理解深度學習及其 Python 工具 – Tensorflow & Keras
- 了解數據科學的核心概念，例如泛化和正則化
- 培養良好的代碼風格和編程習慣
- 建立三個小項目以實踐所學
- 了解數據科學家業界的常用工具
- 了解如何利用探索性數據分析去獲取洞見
- 了解後續自學所需要的學習資源
About this In-Person Course
- 4 個星期
- 每節 4 小時，總共 16 小時
-
數據科學初學者
及具有 Python 基礎知識 - 3 個實踐項目
- 3 份作業
- 廣東話授課，輔以英語
- 完課後將獲得證書
-
HKD
$8880$6880 (78折優惠) - 請聯絡我們以獲取 「$600 二人同行優惠」，每人各減HKD $300 。有任何查詢，請致電或WhatsApp: 5245 4904
付款方式
or FPS
時間及地點
- 開課日期：2021 年 10 月 9 日
-
時間： 2:30pm – 6:30pm, 星期六
日期： 2021年10月9日； 10月16日； 10月23日；10月30日 - 地點: 尖沙咀梳士巴利道3號星光行, 12樓1226A室
面授課程 - Python 數據科學入門
Master Data Science - 課程內容
【Master Data Science: Python 數據科學入門】會教授數據科學和人工智能的核心概念，帶領你認識數據科學領域的版圖。你將會在4星期課程（共16小時）內，學習核心概念和建立模型的流程，並掌握如何使用Python建模。你亦會學到常用的機器學習模型及其背後的原理。之後，透過三個小型實踐項目，你會知道數據科學如何在現實世界中應用，並掌握三個實踐技能：預測模型、自然語言處理、計算機視覺。
01.
核心知識 +
Data & AI 技能 +
- 數據科學核心概念
- 機器學習建模流程
- 數據科學的Python工具
- 數據處理及可視化工具
- 流行的機器學習算法
- 等..
02.
入門技能
自然語言處理 NLP
預測模型
Predictive Model
計算機視覺
Computer Vision
= 應用場景
提取並分析客戶的意見，例如他們對產品的反饋
透過歷史數據提供的證據進行預測及決策
利用物件識別、人體姿態估計和人臉識別等技術進行VIP識別及再行銷
03.
機器學習模型
+ Gradient Boosting
+ Random Forest
+ Decision Tree
+ Neural Network
+ Convolutional Neural Network
+ Word Embedding
+ TFIDF
+ Dimension Reduction (PCA)
+ Time Series
+ Recommendation Engine
+ K-means
+ Logistic Regression
+ Linear Regression
你會跟誰一起學習？
認識你的導師 - 國際企業資深數據科學家
Kin Tse
作為一名資深數據科學家，Kin 多年來一直使用 Python 為亞洲、歐洲及美洲的國際企業進行開發和建模。 他從十年前就熱衷於教學。
- 波士頓諮詢公司 (BCG) 前資深數據科學家
- 瑞士再保險前數據科學家
- 有+10年教學經驗，香港浸會大學兼職講師
- 擁有 Computer Science 碩士學位
LP Cheung
LP Cheung 是一位經驗豐富的數據科學家，他使用 Python 構建了各種可擴展的機器學習系統並服務於數百萬用戶。
- 瑞銀 (UBS) 前數據科學家
- 中國銀行（香港）前數據科學家
- 香港浸會大學 & CUSCS兼職講師
- 擁有 Computer Science 碩士學位
數據競賽專家
本課程的導師不但是資深的數據科學家，更在各大型數據競賽中獲取佳績
- 全球最大型的數據科學競賽平台 Kaggle 中獲得獎牌
- 全球最負盛名的數據挖掘競賽 KDD Cup 中獲得前3%
教學大綱*
【Master Data Science: Python 數據科學入門】專為初學者而設，內容包括數據科學的核心概念及如何用Python實踐，目標是令你成為一名實踐者，有能力在不同環境下應用數據科學的思維及技能。
完課後，你將能在真實場景裏，使用數據科學及Python 處理數據及建立機器學習模型。
*課程內容只供參考，內容有可能根據進度微調。然而，所有核心內容都會保留，以確保你完課後有實際操作數據科學的能力。
Session 1: 數據科學核心概念
這一部分會講授數據科學的核心概念，並介紹 Python 的各種工具
- 數據科學的流行 (Trend of Data Science)
- 機器學習及人工智能入門 (Introduction to ML & AI)
- Generalization 泛化
- Regularization 正則化
- Underfitting & Overfitting 欠擬合 及 過擬合
- Cost/Objective function 目標函數
- Optimization & Gradient Descent 優化及梯度下降
- Feature Engineering 特徵工程
- Hyper-parameter Tuning 超參數調校
- Numpy
- Pandas
- Matplotlib & Seaborn
- Scikit-learn
- Tensorflow & Keras
- Problem Definition 定義問題
- Exploratory Data Analysis (EDA) 探索性數據分析
- Evaluation Setup 設定評估標準
- Data Processing 數據預處理
- Modeling 建立模型
- Experiments & Result Interpretation 實驗及分析結果
Session 2: 數據的本質
這一部份會講授理解數據的基本特徵，並介紹如何利用數據科學工具去理解、分析、處理及圖像化數據
- Numeric 數值
- Categorical 類別
- Unstructured 非結構化
- Array and its operations – Array 及其操作
- Series & Dataframe
- Descriptive statistics 描述性統計
- Correlation 相關性
- Bar chart 條型圖
- Histogram 直方圖
- Boxplot 箱型圖
- Correlation Heatmap 相關系數矩陣和熱力圖
- Scatter plot 散佈圖
- Line graphs 折線圖
- Side-by-side bar graphs 並列條型圖
- Data processing 數據處理
- Data modeling 建立模型
Session 3: 機器學習的本質
這一部份會介紹常見的機器學習算法，包括背後的原理及如何衡量模型的性能。你將會學懂如何使用Python建立模型
- Logistic Regression 邏輯迴歸
- Train, Validation and Test 訓練集、驗證集和測試集的劃分
- Confusion Matrix, Recall, Precision 混淆矩陣、準確率和精確率
- Linear Regression 線性迴歸
- Metrics 性能指標
- K-means – K均值聚類
- Collaborative Filtering 協同過濾
- Facebook Prophet
- PCA (Principal Component Analysis) 主成分分析
- TF-IDF
- Word embedding 詞嵌入
- Decision Tree 決策樹
- Random Forest 隨機森林
- Gradient boosting model 梯度提升樹
- Explainability in Machine Learning 機器學習的可解釋性
- Tensorflow
- Keras
- Convolutional Neural Network 卷積神經網絡
Session 4: 數據科學入門技能
這一部份會透過三個入門項目，讓你掌握利用機器學習解決現實世界問題的過程
這個實踐項目讓你掌握和應用自然語言處理的一些核心技巧，包括TF-IDF和文字處理。你會用Python建立一個情感分析模型去處理客戶的反饋，並判斷客戶對你的產品的取態，究竟是正面、負面、還是中性
這個實踐項目讓你掌握利用Python建立機器學習模型的整個過程。你會建立一個房價預測模型，透過面積、地區等等的歷史數據，預測不同單位的房價
這個實踐項目讓你應用深度學習技術，建立一個物件識別模型。這個物件識別模型能夠像人類一樣把不同物件分類
獲取證書
讓你的技能得到認證
完成課程後，你將會得到由MasterPython和MasterData共同頒授的證書。這證明你已學習到數據科學的核心概念，Python數據科學的工具及其應用范疇。
我們的滿意學員
面授課程 - Python實戰數據科學
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Python 基礎先修課
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報讀數據科學課程前必備的編程技能 (選修)
Python 基礎先修課
(選修)
Master Data Science 入門課程對編程技能有一定要求。如你對Python 編程完全沒有認識，我們建議你先報讀Python 基礎先修課，以銜接Master Data Science。
註：此先修課會於Master Data Science 開課前兩星期開班
內容包括：
- Python 編程核心概念
- Python 環境
- 變量和表達式
- 數據類型
- 函數
- 條件執行
- 循環和迭代
- 模組和套件
- 等..
先修課優惠詳情
-
以優惠價錢HKD
$2400$1200 (5折優惠) 報讀Python 基礎先修課 - 2 個星期
- 8 小時
- 開課日期：2021 年 9 月 25 日
-
時間： 10am – 2pm, 星期六
日期： 2021年9月25日； 10月2日 - 地點: 尖沙咀梳士巴利道3號星光行, 12樓1226A室
常見問題 (FAQ)
關於課程
你需要對 Python 編程有一定認識，例如數據類型(data types)，模組(package & module)。如果你對Python 沒有認識，可以連同我們的Python 基礎先修課一起報讀，便會掌握所有基礎知識。
你需要帶你的個人電腦、充電器、紙和筆。
可以。請預先透過電郵 contact@MasterPython.co 告知我們，因為我們上課前會點名。
我們暫時沒有網上課程。
在八號風球或以上及黑色暴雨的情況下：
- 如果在上課前兩小時信號仍然懸掛，課堂將會改期。
- 如果天文台預警將會於課堂時間內懸掛八號風球，課堂將會改期。
你必須出席所有課堂並完成所有項目，才能拿到完課證書。
關於付款
你可以用 FPS (轉數快) ，Visa，Mastercard，或 Paypal 付款。我們的FPS識別碼是169242617 。請於付款前先註冊課程，以便留位。
如你使用 FPS，以下是付款流程 (如你使用信用卡或 PayPal 則可直接網上付款)：
如有查詢，歡迎透過電郵 contact@MasterPython.co 聯絡我們。
如你使用FPS，請根據以下流程付款：
請於付款後提供交易收據（銀行轉賬收據及姓名），以便我們跟進。我們會於收到款項後以電郵確認。如有查詢，歡迎透過電郵 contact@MasterPython.co 聯絡我們。
如你使用信用卡或 Paypal，你將收到電郵確認。
抱歉，除非課程被取消，否則我們不提供退款服務。
面授課程 - PYTHON實戰數據科學
你的下一步
After completing Master Python I, you can finish your journey with the second & the last course of From Beginners to Practical Users series – Master Python II to gear yourself up for future’s challenges with more advanced topics of Python in a fast pace with us.
PYTHON實戰數據科學
Master Data Science II(Coming Soon)
學習進階機器學習技巧。深度理解人工智能並成為數據科學實踐者
- 6 週，共 24 小時
- 中級 - 完成 Master Data Science I 之後
- 4 個實踐項目
為何要選MasterPython?
我們的面授課程專為想進入科技世界的初學者而設
學習編程的路上充滿陷阱。大部份選擇線上課程自學的人都無法完成課程。由於缺乏指導，當學生遇到困難時，往往充滿挫敗感，很容易就放棄。所以MasterPython 設計了一系列課程，專為幫助我們的學員克服學習旅程上的難關。
MasterPython 面授課程的優勢
01.
帶領學員打通關卡
每個人學新事物時都需要指導，尤其學編程。MasterPython 的線下課程專為讓你克服學習旅程上的難關而設計。
02.
有趣的學習經驗
學習 ➭ 通關 ➭ 應用
一般的編程課既困難又枯燥。MasterPython 的課程設計方針是「學習，通關，應用」三步曲，能使你高效、有趣地學習。
03.
隨時發問，緊貼進度
一開始學 Python 時常常要花幾個小時去解決一些小問題，使挫敗感不斷累積。在MasterPython 課上你可以向資深的開發者發問，高效消滅小問題。
Walk you through the learning Threshold with us.
從零開始，網上自學編程的壞處
- 一開始就被太多的編程障礙卡住，無法完成進度
- 缺乏積極性，沒有動力追上進度及完成課程
- 沒有機會發問，無法清掃概念誤區
我們曾在這些地方授課
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