鐵人檔案
從校園畢業走到職場，用自身剛畢業的新鮮人角度來看待資料科學這個技術的發展與演進。過去在學校，往往會陷入一個特定的角度解問題。然而，在面對真實的世界，有許許多多的事情需要被考慮。所以，試圖從最務實的角度開始，結合理論與實作去探索資料科學的真實世界。
資料爬蟲 Data Crawler 前一篇有講到，資料爬蟲是用在沒有以檔案或是 API 釋出資料集的情況下。這個時候就只能捲起袖子，自己想要的資料自己爬！我會分...
動態網頁 動態網頁有別於靜態網頁產生資料的方式。靜態網頁是透過每一次使用者請求，後端會產生一次網頁回傳，所以請求與回傳是一對一的，有些人把他們稱為同步。在動態網...
存取資料 了解到電腦如何存放資料，及如何取得想要的資料之後。接下來，我們要試著用程式化的方法去存取資料。所謂的存取指的是怎麼將資料轉到程式中的變數裡，如此一來，...
資料前處理 資料是資料科學中的基石，沒有好的資料，就難以產生好的資料價值。在資料分析中有一句諺語：「Garbage In Garbage Out」，意思就是髒的...
資料視覺化是什麼？ 資料視覺化將資料用圖表/圖像化的方式表現資料。運用這樣的手法，能夠將複雜的資料做簡單的呈現，讓我們對資料有了更多的認識。通常如果使用 Pyt...
Matplotlib Matplotlib 是 Python 中主流的繪圖函式庫，類似 Matlab 的 API 操作。如果想使用 Python 做資料視覺化的...
ggplot2 ggplot2 是 R 語言中主流的繪圖函式庫，提供了基本的畫圖工具，產出的圖也看起來相當專業。ggplot2 的將圖表與資料分離，這樣一來同一...
D3 D3 是 Data-Driven Documents 的縮寫，他是基於 JavaScript 開發的一套視覺化工具。D3 是基於 Data-Driven...
機器學習 與 統計模型 在資料科學的團隊中，一般分析者來自兩種不同的背景流派： 機器學習/資料探勘派 統計分析模型派 機器學習與統計模型有什麼不同？ 一...
