參賽目的

哈囉大家，我是Justin。這次參賽最主要的目的是希望能透過寫作來學習寫更多。這次我邀請 Joyce 跟我一起撰寫這次的鐵人賽，一同跟大家分享AI 與 Data的基礎知識。目前還是學生，每天都要發一篇我們怕無法維護文章的品質，因此我們大概兩三天會發一篇（主要還是看文章的內容，也可能一天兩篇)。不過這30篇我們還是會完成的！希望大家看完後能留下評論跟我們說哪裡做得不錯或是哪裡需要改進，也歡迎大家跟我們一起討論！

預備知識

這次的分享除了有理論也有實作，但是理論的不分不外呼是數學。數學的部分我們會撰寫基礎與進階的部分。但是還是需要一定的數學能力。程式方面的話，我們都是用Python來呈現。

Programming:

1. Python

Math:

1. 微積分
2. 線性代數
3. 機率

主題規劃

AI與Data應該很多人都會介紹，不過很多人講解這些主題也代表有更多的資源可以參考! 這邊我會說明一下我們規劃的內容。

• Day1 ~ Day10
  這十天主要會介紹處理資料常用的工具包含Numpy, Pandas, Seaborn（故意不提到 Matplotlib，但是會講XD）。同時也會介紹資料的類型、探索式資料分析 (Exploratory data analysis)、特徵工程的概念（Feature engineering)，最後分享我們在比賽遇到的問題以及經驗分享。
• Day11 ~ Day30
  這十天會接著講拿到資料並做完特徵工程後，可以用什麼樣的方式來做預測或分類並說明機器學習的概念以及做法。並搭配Scikit-learn來實作。主要會介紹監督式學習，非監督事學習，但是不一定包含強化式學習，其中包含各種演算法的數學。