作品簡介
本書以系統化的方式帶領讀者從數據科學基礎概念、統計方法、程式實作，到機器學習與深度學習模型，最後結合實務案例與業務決策，協助工程師、分析師與決策者掌握完整的數據科學流程。書中強調數據倫理、可解釋性與可擴展性，並以實際資料集和Python、R、SQL 3 種語言為例，讓讀者能夠即學即用，快速落地。
章節列表
共 10 章
1
第 1 章 數據科學概論
2026-02-26
2
第二章：數據科學流程的第一步 — 問題定義與數據收集
2026-02-26
3
第三章 資料前處理：將原始資料轉化為模型友好結構
2026-02-26
4
2026-02-26
5
第五章：模型部署與監控 — 從實驗室到商業環境
2026-02-26
6
第六章 深度學習與高階模型
2026-02-26
7
第七章：模型部署與監控：從實驗室到生產環境
2026-02-26
8
第八章：MLOps、監控與解釋性 - 將模型推向生產
2026-02-26
9
第九章 持續合規與倫理：從資料蒐集到模型解釋的完整生命週期
2026-02-26
10
第10章 未來趨勢與職涯發展
2026-02-26