作品簡介
本書以資料科學為核心，從統計學基礎、資料前處理、機器學習算法到實務部署，逐步引導讀者從零開始建立完整的資料分析思維與技術實力。結合實際案例與程式碼示範，讓讀者能夠立即應用於商業決策、產品優化與預測模型建構。
章節列表
共 10 章
1
第一章 資料科學的思維框架
2026-02-28
2
第 2 章 統計學基礎：概率與推論
2026-02-28
3
第 3 章：資料前處理的藝術與科學
2026-02-28
4
第 4 章：機器學習模型實戰 — 從線性到樹模型
2026-02-28
5
第 5 章：模型部署與監控
2026-02-28
6
第六章：模型解釋性與可追溯性
2026-02-28
7
第七章 模型評估、選擇與解釋
2026-02-28
8
第 8 章：從模型到部署——CI/CD 與雲端實踐
2026-02-28
9
第9章 資料科學的倫理與治理
2026-02-28
10
10. 走向實務：組織化資料科學策略與持續優化
2026-02-28