SAS 資料分析與機器學習
師資研習營
【提供老師教學研究使用之教材】
SAS 為服務全校授權老師，將在暑假開始(7/6-7/7)，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。連續7年被 Gartner 選為資料科學與機器學習平台領導者的 SAS，服務許多不同的產業如金融、流通、製造業等客戶，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」、「人工智慧」有無限嚮往的您，必然也期待能認識更多產業應用數據分析技術。
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。以未參加過本課程之老師為優先
活動議程
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7/6(一) | 7/7(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 |
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 | |
休息時間 | 休息時間 | |
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 |