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『認真回，學Python，然後
1. 把Excel資料丟到google spreadsheet上當關聯式資料庫用，
2. 用python pandas整理資料
3. 用datastudio做視覺化分析或定期觀察儀表板
這是我最推薦新手入門數據分析的工具組合。
你要做數據整理跟分析，重點只有三個：
資料存放的地方、整理資料工具語言、視覺化套件
一般來說，正規的方式是資料放sql、整理資料用sql code，
然後視覺化再用ggplot、shiny(R)， Matplotlib、plotly(Python)，
但初學者沒辦法一次搞懂這麼多東西，直接用現成的東西就好，
唯一需要學習的是python pandas跟如何用python串接google spreadsheet，
但這我覺得根本比VBA好學兩萬倍，code也比較好管理...』
Re: [問卦] EXCEL VBA值得花時間去學嗎 https://disp.cc/b/163-e8Nl ｜問卦原文 https://disp.cc/b/163-e8Gh
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1⃣不會寫程式、不會Python✅基礎+進階一起打包!
2⃣會程式但沒有學過AI辨識 ✅基礎+進階一起打包!
3⃣有一點基礎但沒有很熟悉 ✅基礎+進階一起打包!
#學習的問題我一率建議TibaMe穩紮穩打
🧬基礎班
🔹NumPy / Pandas / Matplotlib：分析病歷資料
🔹OpenCV：胸腔影像去雜訊、銳利化、邊緣偵測等
🔹Keras深度學習建模：分析基礎影像
🔹CNN 模型：辨識手寫數字
🔹CNN 影像辨識 + 遷移學習優化：新冠肺炎X光分類
🔹實作：視網膜糖尿病病程分級
🧬進階班
🩹CNN 語意切割、萃取影像特徵
🔸辨識腦腫瘤組織影像
🔸視網膜糖尿病病程分級
🔸進行不同細胞之分類
🩹應用物件偵測 Yolo 模型
🔸標註物件範圍進行血球偵測
🩹創建 VGG 模型
🔸心電圖波型影像分類
🩹優化創建 EfficientNet 模型
🔸分類肺炎影像分析
🩹創建 ResNet 模型
🔸3D 胸腔醫學影像分類輔助診斷
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🔷 基礎班：6種資料視覺化分析作品
🔑 運用NumPy / Pandas / Matplotlib進行病歷資料分析
🔑 運用OpenCV進行胸腔影像去雜訊、銳利化、邊緣偵測、特徵萃取
🔑 利用Keras深度學習建模進行影像分析
🔑 創建CNN模型進行手寫數字辨識
🔑 CNN影像辨識 + 遷移學習優化新冠肺炎X光分類
🔑 優化經典 CNN 影像辨識進行糖尿病視網膜病變病灶嚴重度分級
🔷 進階班：7種資料視覺化分析作品
🔑 運用CNN 語意切割、萃取影像特徵進行辨識腦腫瘤組織影像
🔑 用CNN 語意切割，辨識影像進行糖尿病視網膜病變病灶嚴重度分級
🔑 以語意切割偵測影像進行細胞分類
🔑 應用物件偵測Yolo模型進行標註物件範圍進行血球偵測
🔑 創建VGG模型進行心電圖波型影像分類
🔑 以資料擴增優化創建EfficientNet 模型進行分類肺炎影像分析
🔑 創建ResNet模型3D胸腔醫學影像分類輔助診斷
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面對日新月異的大數據工具，有時候很難跟上這節奏。Microsoft Power BI讓大家可以簡易的製作大數據分析。用Power BI 做大數據分析，課程大綱有認識大數據、大數據分析、視覺化呈現結果，提升管理品質，有效提升工作效率。另外；大數據分析還應該包含許多學習到的知識，回饋給資料，再重新計算，不是僅畫出視覺化圖後，就說做好了大數據分析。期待大家將了解應用這些工具使用，將大數據分析導入您的工作中。
孫在陽老師主講，[email protected]
範例、講義下載：https://goo.gl/ytzRxT
01.認識大數據分析.環境介紹
02.認識大數據分析.Excel的樞紐分析
03.Power BI環境介紹.取得資料.同期比較.
04.交叉分析篩選器.瀑布圖.類別分析.散佈分析.動態分析
05.瀑布圖.跨工作表關連
06.Related.分群.預測
07.關聯.DAX.Power Query.發生率
08.多檔合併.新聞資料下載.Python爬蟲程式.文字雲
08.多檔合併.新聞資料下載.Python爬蟲程式.文字雲
大數據分析與聲量和輿情分析-02.文字雲.資料表關聯.Join.比率分析
大數據分析其實早就存在，只是因為數據越來越大，需要更好的計算方法、更快的設備、更強的呈現結果方式，形成另一種視覺化分析。探索數據的行為模式，視覺化呈現結果，讓我們進一步分析並擬訂可能行為。
聲量與輿情，如何瞭解民之所欲？本課程是以PTT最近對警察的發言，做為資料分析依據，所以還要學習如何用Python爬蟲程式抓PTT資料。
01.認識大數據分析、連續性分析
02.連續性分析.同期比較.散佈圖
03.類別分析.散佈分析.動態分析.占比例分析.連動分析
04.04.資料整理.DAX函式.新資量值.新增資料行
05.DAX函數.重新整理.取得資料來自資料夾
06.重新整理.多檔整合分析
07.爬蟲程式
大數據分析與聲量和輿情分析-02.文字雲.資料表關聯.Join.比率分析
大數據分析其實早就存在，只是因為數據越來越大，需要更好的計算方法、更快的設備、更強的呈現結果方式，形成另一種視覺化分析。探索數據的行為模式，視覺化呈現結果，讓我們進一步分析並擬訂可能行為。
聲量與輿情，如何瞭解民之所欲？本課程是以PTT最近對警察的發言，做為資料分析依據，所以還要學習如何用Python爬蟲程式抓PTT資料。
01.認識大數據分析、連續性分析
02.連續性分析.同期比較.散佈圖
03.類別分析.散佈分析.動態分析.占比例分析.連動分析
04.04.資料整理.DAX函式.新資量值.新增資料行
05.DAX函數.重新整理.取得資料來自資料夾
06.重新整理.多檔整合分析
07.爬蟲程式
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