先備知識:

1. 基本python能力 :

   熟悉各基本型態，認識串列、字典、函式、class

2. 了解深度學習原理:

   需要具有深度學習的基本知識，那需要到什麼程度呢?
   基本上只要看懂李宏毅老師在youtube的Machine Learning (2021) Mandarin Version這播放清單的前8部影片

依照下列順序介紹各套件:

1. numpy:

   認識多維資料及各numpy方法，有利於之後操作pandas的DataFrame。

2. pandas:

   大部分的資料都會使用此套件來操作，檢視資料狀況、資料型態轉換，補充缺失直、範圍切割等。

3. seaborn:

   資料視覺化的強大套件，與pandas配合起來便利又輕鬆，pandas與seaborn的相互操作非常有利於我們對於資料的探勘。

4. sklearn

   在此套件裡提供了許多資料前處理方法及機器學習套件，本篇注重於如何使用sklearn的資料前處理方法，如果30day我寫到沒東西可以寫了，將利用剩餘天數介紹如何使用sklearn機器學習套件，例:SVM、隨機森林、決策樹、clustering等

5. pytorch

   深度學習套件，不多說了 哼~

最後專案實際操作:

最後帶領大家使用以上所學 實際操作Kaggle Titanic 進入排名前5%

作者的話:

第一次參加IT鐵人賽，將盡可能的分享我所學知識
本人依舊還在學習階段，過程可能會有錯誤資訊請多多包涵