Data Science & AI: Python Pro
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關於這個應用程式
掌握資料科學、人工智慧和機器學習原理—2026 年終極學習指南。
這款應用程式專為大學生和科技從業人員打造，遵循結構化的課程體系，引導您從資料收集逐步深入高階人工智慧領域。無論您是數據科學專業的學生，還是商科、金融、醫療保健或工程專業的學生，這都是您的數位教材和 Python 程式設計實驗室的完美結合。
📊 第一單元：資料收集與準備
基礎知識：什麼是數據科學？使用真實資料集進行練習。
現代方法：學習網路爬蟲、問卷設計和社群媒體資料收集。
資料清洗：掌握大型資料集的預處理和處理方法，以便進行分析。
📈 第二單元：統計與迴歸分析
描述統計：集中趨勢、變異性、位置和機率論的量測。
推論統計：假設檢定、信賴區間和變異數分析 (ANOVA)。迴歸分析：線性迴歸和相關性分析，用於預測洞察。
🤖 第三單元：預測建模與人工智慧基礎
預測：時間序列分析、組成部分和評估方法。
機器學習：分類、決策樹和迴歸建模。
深度學習與人工智慧：神經網路、反向傳播、卷積神經網路 (CNN) 和自然語言處理 (NLP) 簡介。
⚖️ 第四單元：職業道德與視覺化
資料倫理：深入探討資料收集、分析和報告中的倫理問題。
視覺化：使用 Python 對資料進行時間序列編碼、熱圖和地理空間圖繪製。
報告撰寫：模型驗證、撰寫資訊豐富的報告和執行摘要。
🌟 核心學習工具：
✔ 章節複習：關鍵術語、批判性思考和定量問題。
✔ Python 整合：技術圖示和 Python 程式碼的直接連結。
✔ 真實世界資料：分析納斯達克和聯準會 (FRED) 資料集。
✔ 小組專案：協作場景，讓您在真實情境中應用技能。
🎯 完美適用於：
電腦科學專業的學生：適合 1 或 2 個學期課程的完整配套教材。
職業轉型者：打造包含就業所需人工智慧技能的專業作品集。
商業分析師：掌握數據驅動的決策與預測。
立即下載《資料科學與人工智慧：Python 專業版》，開啟資料未來之旅！
這款應用程式專為大學生和科技從業人員打造，遵循結構化的課程體系，引導您從資料收集逐步深入高階人工智慧領域。無論您是數據科學專業的學生，還是商科、金融、醫療保健或工程專業的學生，這都是您的數位教材和 Python 程式設計實驗室的完美結合。
📊 第一單元：資料收集與準備
基礎知識：什麼是數據科學？使用真實資料集進行練習。
現代方法：學習網路爬蟲、問卷設計和社群媒體資料收集。
資料清洗：掌握大型資料集的預處理和處理方法，以便進行分析。
📈 第二單元：統計與迴歸分析
描述統計：集中趨勢、變異性、位置和機率論的量測。
推論統計：假設檢定、信賴區間和變異數分析 (ANOVA)。迴歸分析：線性迴歸和相關性分析，用於預測洞察。
🤖 第三單元：預測建模與人工智慧基礎
預測：時間序列分析、組成部分和評估方法。
機器學習：分類、決策樹和迴歸建模。
深度學習與人工智慧：神經網路、反向傳播、卷積神經網路 (CNN) 和自然語言處理 (NLP) 簡介。
⚖️ 第四單元：職業道德與視覺化
資料倫理：深入探討資料收集、分析和報告中的倫理問題。
視覺化：使用 Python 對資料進行時間序列編碼、熱圖和地理空間圖繪製。
報告撰寫：模型驗證、撰寫資訊豐富的報告和執行摘要。
🌟 核心學習工具：
✔ 章節複習：關鍵術語、批判性思考和定量問題。
✔ Python 整合：技術圖示和 Python 程式碼的直接連結。
✔ 真實世界資料：分析納斯達克和聯準會 (FRED) 資料集。
✔ 小組專案：協作場景，讓您在真實情境中應用技能。
🎯 完美適用於：
電腦科學專業的學生：適合 1 或 2 個學期課程的完整配套教材。
職業轉型者：打造包含就業所需人工智慧技能的專業作品集。
商業分析師：掌握數據驅動的決策與預測。
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更新日期
新功能
👨💻 Initial release
應用程式支援
開發人員資訊
Muhammad Saad
czain6540@gmail.com
HOUSE NO 1 KHALAFAT RASHIDA COLONY KHANPUR
RAHIM YAR KHAN
KHANPUR, 64100
Pakistan
