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大數據和拔蘿蔔剁排骨能有什麼關係？讓小馬兒來告訴你！
專業且完整的【大數據】資料處理過程與【人工智慧】各角度詮釋，竟能以一碗最貼近人心的蘿蔔排骨湯和瘋狂外科老師，做深入淺出的最佳解釋？
作者筆觸幽默、風格獨特，生動的譬喻方式與再真實不過的職場閒聊篇，常令人深有同感地會心一笑。最後還有面試實戰大解析，讓你知道面試官到底在想什麼！
☛本書獻給☚
▶常聽到新聞或親朋好友口中的大數據、機器學習、人工智慧，卻總是搞不懂到底在講什麼？那你該看看小馬兒寫的這本書。
▶老闆滿口大數據、人工智慧，公司卻連wifi都會斷線，身處專業領域的你，更該看看將資訊人員心中之苦盡述的這本書。
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Day-0 前言與基本框架
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小馬開場白
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基本框架
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Day-1 資料匯入（ETL）
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原始作法
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經驗改良
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什麼是資料庫（Database）
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小節摘要
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Day-2 資料清洗（Data Cleansing）
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實際案例
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處理說明
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指定為null很重要
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cleaning vscleansing
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小節摘要
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Day-3 資料採礦（Data Mining）
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歸納定義
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實際範例
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推薦商品
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精準行銷的迷思
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條件定義釐清
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清洗與採礦的差別
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小節摘要
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Day-4 資料分析（Data Analysis）
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歸納定義
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分類分析（Classification）＆ 群集分析（Clustering）
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先群集後分類
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迴歸分析（Regression）
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廣告是種藝術、促銷是門科學
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關聯分析（Associative Analysis）
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資料分析完只是個開始
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大家想看到的分析
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小節摘要
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Day-5 資料處理回顧與起源
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資料處理的完整回顧
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起源：資料誕生與成長過程
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先有資料才有資料處理
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Day-6 大數據（Big Data）
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眾人眼中的大數據
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登登登登場啦
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以數學公式定義大數據
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從硬體的角度看大數據
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大數據，此專有名詞的濫用
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Day-7 商業智慧（Business Intelligence）
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什麼是商業智慧（BI）？
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工程師的模糊界線
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跨世代BIS的微妙關係
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我要的不是這個數字
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Day-8 機器學習（Machine Learning， ML）
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機器學習（ML）與人工智慧（AI）的恩怨糾葛
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機器學習的簡易理解法
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定義「機器學習」
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值得累積的訊息
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並不是讓機器重現人類動作就叫機器學習
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讓我們保留一點懸念
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Day-9 人工智慧（Artificial Intelligence， AI）
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現代眾人眼中的人工智慧
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人工智慧的起源歷史
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弱人工智慧vs強人工智慧
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AI會「覺得尷尬」嗎？
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AI的外顯行為
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AI的實作架構
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AI該做到什麼事？
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癥結點在於切入角度
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AI取代人類
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結語與致謝
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- 出版地 ： 臺灣
- 語言 ： 繁體中文
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