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SAS 資料分析與機器學習

師資研習營

【提供老師機器學習之教學與研究資源】

  SAS 為服務全校授權老師,將在寒假開始(1/21-22),舉辦為期2天免費的資料分析與機器學習師資營。讓您了解如何實際建立機器學習的模型,從前資料處理與分析,到建置機器學習模型的不同方法:決策樹、類神經網路、邏輯斯迴歸,並且進行模型的預測與比較。我們也會提供參與老師教材,讓您進行研究與教學使用,皆為原廠教師編輯,教學更可以多一份參考資源可以使用!。  

   在人工智慧時代中,「機器學習」是之中相當熱門的一個部分,在不同領域中,都可以利用機器學習提高效率與品質。SAS 也在這條航道上扮演著重要的角色,服務許多不同的產業如金融、流通、製造業等的客戶,我們也一直期望著能將這些產業經驗帶往校園,能跟老師交流這些最新技術與思維,亦或是SAS能提供更多的教學、研究資源給予校園師生。

  SAS打造適合理工學系老師的資料分析與機器學習師資課程,SAS將帶著豐富業界應用經驗淬煉之趨勢洞察,與老師共同學習與成長。隨著巨量資料浪潮持續席捲全球,SAS 透過業界與學界的緊密合作,提升台灣人才在巨量資料分析的競爭力。「巨量資料分析」已經成為企業創新的關鍵能力,在校園中致力於陶成未來優秀「資料科學家」的您,或是對「大數據」有無限嚮往的你,必然也期待能認識更多業界實際應用之頂尖技術。

參加對象:已有SAS全校授權老師報名參加 * 限受邀老師本人參與,助教/助理無法以代理老師方式參與課程

活動議程

 1/21 (一)1/22 (二)

時間

課程內容

課程內容

08:30~08:55

報到

報到

09:00~10:20

資料科學淺談

資料整備上篇:

SAS EG讀入資料來源CSV, TXT

SAS EG欄位新增(資料重編碼)

機器學習模型建置概論:

SAS EM建立機器學習模型之步驟

建模前的資料前處理(篩選、補值、資料分區、變數轉換)

10:20~10:40

休息時間

休息時間

10:40~12:00

資料整備中篇:

SAS EG資料彙總歸戶

SAS EG資料排名

機器學習模型建置方法:

邏輯斯迴歸模型( Logistic Regression)

決策樹模型( Decision Tree )

12:00~13:30

午餐時間

午餐時間

13:30~14:50

資料整備下篇:

SAS EG資料轉置

SAS EG檔案合併

機器學習模型建置方法:

類神經網路( Neural Network )

模型比較

14:50~15:10

休息時間

休息時間

15:10~16:30

探索性資料分析:

單變數分析(頻率分析、分配分析)

遺漏值處理

兩變數分析(交叉分析、表格分析)

統計檢定

SAS工具結合開源:

SAS EM 與R之模型整合

SAS EM 與Python之模型整合

 

2019年1月21日 (一) -1月22日(二)

台北大學台北校區資訊大樓一樓 105教室

(臺北市中山區民生東路三段 67 號 )

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