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課程大綱
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第一單元：數據科學是什麼？
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第二單元：KNIME 基本介紹及工具準備
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2.1 KNIME 安裝
(1:59)
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2.2 KNIME 介面介紹
(6:40)
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2.3 執行第一個Workflow
(3:56)
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2.4 Node節點紅綠燈
(4:23)
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2.5 Node節點顏色與功能的關聯
(6:39)
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2.6 一個經典案例熟悉數據科學家工作流程
(32:48)
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2.7 數據科學家工作流程 VS 米其林大廚工作流程
(3:49)
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2.8.1 下載 KNIME Hub 免費學習資源庫 - 方法1 (KNIME 軟體)
(3:27)
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2.8.2 下載 KNIME Hub 免費學習資源庫 - 方法2 (KNIME 網站）
(3:40)
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2.9 Import & Export Workflow
(1:27)
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2.10 Extension 延伸插件安裝
(0:48)
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2.11 狀況排除 (Missing Extension, Uninstall Extension, KNIME Update)
(2:41)
第三單元：數據源讀取與整合
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3.1 數據來源
(3:48)
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3.2 檔案類型大全
(12:05)
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3.3 讀取 Excel檔案(.xlsx .xls)
(5:05)
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3.4 讀取 TXT 檔案(.txt)
(0:48)
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3.5 檔案編碼 Encoding (遇到亂碼問題，請看這集！)
(6:21)
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3.6 讀取 CSV檔案(.csv)
(5:54)
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3.7 【進階】JSON 網路爬蟲
(21:33)
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3.8 讀取 線上Google Sheet
(2:11)
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3.9 資料型態 Data Type
(2:48)
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3.10 特殊數據型態：時間序列 Time Series (Coming Soon!)
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3.11 Kaggle - 數據科學家的集散地
(8:17)
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3.12 【進階】讓Google Sheet成為你收集資料的利器
(28:01)
第四單元：數據ETL (Extract-Transform-Load)
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4.1 ETL是什麼？為什麼要做數據ETL？
(2:32)
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4.2.1 Column欄處理 - Filter (Column Filter、Reference Column Filter、Column Rename、Column Resorter)
(14:12)
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4.2.2 Column欄處理 - Missing Value 缺失值
(8:08)
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4.2.3 Column欄處理 (String Manipulation、Math Formula、Rule Engine、Column Expression)
(11:36)
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4.2.4 Column 欄處理的更多技巧 (持續更新內容!!)
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4.3.1 Row列處理 - Filter (Duplicate Row Filter、Row Filter、Reference Row Filter、Rule-base Row Filter)
(15:16)
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4.3.2 Row列處理 (Nominal Value Row Filter、Splitter、Sorter）
(7:31)
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4.3.3 Row 列處理的更多技巧 (持續更新內容!!)
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4.4 數據來源整合 (Concatenate、Joiner)
(14:42)
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4.5【綜合練習】 - 終極產業 ETL 案例
(2:28)
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4.6 Table表格處理 (GroupBy、Pivoting)
(5:28)
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4.7 數據分割 Training/ Testing Set：Partitioning ＆ Splitter、Row Filter 運用
(10:53)
第五單元：視覺化圖表與報告
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第六單元：演算法模型與評估 (即將新增更多單元內容！)
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第七單元：輸出 (Coming Soon!)
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《Bonus》(Coming Soon!)
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