機器學習入門（Hahow課程）

[資料分析&機器學習] 第1.1講：Python懶人包 Anaconda 介紹＆安裝

[資料分析&機器學習] 第1.2講：Jupyter Notebook介紹

[資料分析&機器學習] 第1.3講：Kaggle介紹

Kaggle是全世界公認最大的資料科學社群，在Kaggle上隨時都有各種資料分析的比賽正在進行，由於這些比賽都會提供高額的獎金，因此會吸引全世界優秀的資料科學家前來比賽，並有許多熱愛分享的科學家在比賽過後再討論區留下他們的當初…

[資料分析&機器學習] 第1.4講：資料科學領域的大神、網站

為什麼要關注這些人？就像你打籃球會看NBA關注Kobe Bryant, Lebron James, Stephen Curry一樣，雖然比起去籃球場練投籃或是去健身房做重訓，關注這些球星對於你的籃球技巧完全沒有直接的幫助。但長期來說關注這些大神可以讓你對這整個產業的近況更了解（像是籃球或是AI產業），在你不想打球時看幾場比賽之後又會燃起你心中的熱情，繼續努力練習、學習新知，也會有話題跟身旁的朋友聊。

大神們

[資料分析&機器學習] 第2.1講： 如何獲取資料？ Sklearn內建資料集

接下來一系列的文章我們會開始說明要如何在Jupyter notebook裡面做簡單的資料分析。

分為：

第2.1講： 如何獲取資料？ Sklearn內建資料集

第2.2講： 如何獲取資料？ Google Map API

[資料分析&機器學習] 第2.2講： 如何獲取資料？ Google Map API

2018/08/10更新：

由於近期Google map api更新的關係，導致”[資料分析&機器學習] 第2.2講： 如何獲取資料？ Google Map API “ 的內容跟程式有些微變化

原本google提供的places_radar…

[資料分析&機器學習] 第2.3講：Pandas 基本function介紹(Series, DataFrame, Selection, Grouping)

[資料分析&機器學習] 第2.4講：資料前處理(Missing data, One-hot encoding, Feature Scaling)

資料的品質、特徵的選取決定了機器學習的上限，模型(Model…

[資料分析&機器學習] 第2.5講：資料視覺化(Matplotlib, Seaborn, Plotly)

資料視覺化除了最後一步呈現你的成果之外，還可以在分析的過程中用資料視覺化來看出一些insight，比方說用熱點圖來看你的Deep learning的model是對圖片中哪一部分的看得較重要，或是可以降維之後將資料視覺化去看資料在空間中的分佈，來決定下一步的分析要怎麼做。

Python資料視覺化主要有三大套件：

1. Matplotlib