作品簡介
本書以分析師視角，帶領讀者從基礎統計到先進機器學習，系統性建構完整的數據科學流程。涵蓋資料蒐集、清洗、探索、建模、評估與部署，並重視倫理、治理與實務案例，讓讀者能以科學方法將海量資料轉化為可執行的商業洞察。
章節列表
共 13 章
1
第一章：資料的呼喚——從原始訊號到可用資訊
2026-02-21
2
第二章：資料的起點 — 從蒐集到清洗的實務流程
2026-02-21
3
3. 資料前處理：清洗、轉換與特徵工程
2026-02-21
4
4. 可視化與探索性資料分析 (EDA)
2026-02-21
5
5. 特色工程：把原始數據轉化為模型的語言
2026-02-21
6
第6章 無監督式學習與深度學習
2026-02-21
7
第 7 章：模型部署與雲端服務
2026-02-21
8
第 8 章 模型治理與倫理：在自動化浪潮中守護信任
2026-02-21
9
9.1 從模型到商業價值：部署與運營
2026-02-21
10
第十章：從洞察到決策——數據驅動的商業智慧
2026-02-21
11
第十一章：從洞察到行動的交付：資料科學與產品化之路
2026-02-21
12
第十二章：模型從實驗到生產—資料科學的持續迴圈
2026-02-21
13
第十三章：智慧治理與持續優化：從洞察到決策的閉環
2026-02-21