Python 機器學習全攻略：從理論到應用|

詳細課程內容:

你對資料科學、人工智慧和機器學習有興趣嗎？本課程將帶你從零開始，循序漸進學習資料分析、視覺化、監督式與無監督學習等主題，並深度了解多種主流演算法（如線性迴歸、決策樹、KMeans、PCA 等），同時強調理論應用並重，讓你能用 Python 及主流套件（NumPy、Pandas、Matplotlib 等）將理論落實到實際應用。

課程設計 7 個實作 Lab，讓你以真實資料集練習資料清理、特徵工程、模型訓練與評估，全面提升資料思維與解決問題的能力。無論你是新手還是進階學習者，都能在這門課獲得紮實的 AI 與機器學習知識，現在就加入我們，開啟你的 AI 之旅吧！

這堂課適合誰?
我可以在這堂課獲得什麼?

1. 熟悉資料科學與機器學習的核心理論，能獨立進行資料分析、視覺化與模型建構。
2. 深度認識主流監督式與無監督學習演算法（如線性迴歸、決策樹、KMeans、PCA等），並理解其數學原理與應用場景。
3. 使用 Python 及主流套件（NumPy、Pandas、Matplotlib等）處理資料、訓練模型與評估效能。
4. 完成 7 個真實資料集 Lab，從資料清理、特徵工程到模型訓練與優化，提升資料思維與實戰能力。
5. 掌握正則化、交叉驗證、特徵工程、模型評估等機器學習實用技巧，能解決常見問題。

1. 對資料科學、機器學習、人工智慧有興趣的學習者
2. 希望用 Python 做資料分析與機器學習的工程師或學生
3. 剛入門 AI 領域，想建立完整基礎的初學者
4. 想強化資料處理與模型應用能力的進階學習者