無監督學習與推薦演算法實作
本文探討無監督學習技術，包含 K-means 分群、LDA 主題模型和協同過濾推薦演算法，並提供 PySpark 實作範例。同時，文章也詳細介紹了距離度量方法，如歐幾裡得距離、曼哈頓距離、切比雪夫距離和 Jaccard 相似度，以及資料正規化和標準化的應用，幫助讀者理解如何在實際應用中運用這些技術。
資料科學
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Pandas 資料處理技巧與效能最佳化實務
深入探討 Pandas 資料處理的實務技巧，涵蓋資料載入與檢視、大型資料集的分塊處理、記憶體最佳化策略、Excel 與資料庫整合應用，以及效能調校的最佳實踐
Pandas進階IO與SeriesDataFrame運算
本文探討 Pandas I/O 系統的進階應用，包含從 HTML 表格讀取資料、使用 Pickle 序列化 Python 物件，以及第三方 I/O 函式庫的整合。此外，文章也詳細介紹了 pd.Series 和 pd.DataFrame 的基本算術運算，包括向量化運算、索引對齊、缺失值處理以及不同長度和索引的
Pandas資料分組與眾數計算
本文探討 Pandas 中資料分組操作的眾數計算挑戰，提供自定義函式解決多值眾數問題，並深入解析 Group By、Apply 與視窗操作的應用與注意事項，以及如何有效結合這些技術進行時間序列分析和資料視覺化。
DuckDB Polars 高效能資料處理
本文探討如何結合 DuckDB 和 Polars 進行高效能資料處理，並整合 FugueSQL 進行分散式計算。DuckDB 的內嵌式設計和向量化引擎使其具備出色的效能，Polars 則以其高效能的 DataFrame 函式庫和與 DuckDB 的無縫整合，提供更全面的資料分析和操作生態系統。文章涵蓋了 DuckDB
Neo4j 圖資料函式庫應用於知識圖譜與資料科學實踐
本文探討 Neo4j 圖資料函式庫在知識圖譜和資料科學中的應用。首先介紹知識圖譜的基本概念和 Neo4j 的優勢，接著說明如何使用 Neo4j 構建和查詢知識圖譜，並結合自然語言處理技術從非結構化資料中提取資訊。最後，討論了 Neo4j 在推薦系統、問答系統等領域的應用，以及圖資料函式庫在資料科學中。
資料倉儲模型演進與應用策略
本文探討資料倉儲模型的演進趨勢，涵蓋分散式維度模型、Data Vault 模型、統一星型結構模型等，並深入探討如何管理模型生命週期，以及如何構建 AI-Ready 的資訊架構，以實作知識驅動的資料管理，最終提升企業競爭力。
多目標超參數優化：平衡效能與資源效率的實戰策略
現代AI系統開發已超越單一指標優化，需在模型精準度、資源消耗與執行效率間尋求平衡。本文探討多目標超參數優化的核心理論，包含帕累托最適概念，並分析高計算成本、龐大搜索空間等實務挑戰。文章介紹多保真度優化、代理任務等解決策略，結合實例說明如何建構評估框架以找到最佳權衡解。最終展望AutoML與動態適應機制如何引領下一代AI系統的發展。
Pandas資料重塑轉換與分組聚合
本文深入探討Pandas的資料重塑與轉換技術，包含JSON資料處理、資料爆炸、合併與轉置等操作。同時也涵蓋了Pandas的資料分組與聚合分析，包含多欄位分組、自訂聚合函式以及使用apply進行更進階的資料處理技巧。文章提供多個實用範例與程式碼說明，幫助讀者理解並應用這些Pandas功能。
資料科學驅動商業決策：實務框架與案例分析
深入探討資料科學如何驅動商業決策的實務框架，涵蓋 KPI 定義、資料管線建構、預測模型應用、ROI 分析與決策支援系統，並提供完整的 Python 程式碼實作範例。
Delta Live Tables 資料品質管理
本文探討如何使用 Delta Live Tables (DLT) 管理資料品質，包含定義資料驗證規則、處理失敗預期、套用多個資料品質預期以及將資料驗證規則與 DLT 管道分離等技巧。文章以計程車行程資料為例，示範如何使用 DLT 的 expectations 功能實作資料品質管理，並提供程式碼範例和詳細說明。
Python時間序列分析技術
本文介紹使用 Python 進行時間序列分析的技術，涵蓋資料操作、視覺化和預測，並使用 Pandas、NumPy 和 Matplotlib 等函式庫示範如何處理和分析時間序列資料，包含 ARIMA 模型的應用與實際案例探討。
卡方檢定與 ANOVA 在資料科學應用
本文探討卡方檢定和 ANOVA 在資料科學中的應用，包含自由度的概念、ANOVA 的執行步驟、排列檢驗、F 統計量、變異數分解以及多因素方差分析。文章也深入介紹卡方檢定的原理、重抽樣方法、統計理論基礎，以及費雪精確檢定在小樣本和稀疏資料中的應用，並以網頁黏著度和廣告點選率比較等實際案例說明。
Pandas資料聚合轉換技巧
本文探討Pandas在資料分析中的聚合運算、資料轉換與對映技術，以及如何應用這些技術進行資料分組、編碼和分箱操作。文章涵蓋了`.agg`、`.transform`、`.map`、`pd.cut` 和 `pd.get_dummies` 等常用方法，並以實際案例說明如何使用這些方法簡化資料處理流程，提升資料分析效率。
NumPy陣列操作技巧與應使用案例項
本文深入探討 NumPy 陣列操作的技巧與應用，涵蓋條件篩選、元素插入、刪除、合併、分割、排序、搜尋以及矩陣運算和線性代數等核心功能，並佐以程式碼範例和圖表說明，幫助讀者快速掌握 NumPy 在資料科學和科學計算中的應用。
機器學習特徵工程與貝氏分類別器應用
本文探討機器學習中特徵工程與貝氏分類別器的應用，涵蓋資料預處理技巧如多項式特徵擴充套件、缺失值處理，並深入介紹 Pipeline 機制簡化機器學習流程、高斯與多項式貝氏分類別器原理及應用於文字分類別例項，同時比較不同貝氏分類別器優缺點及應用場景。
Python程式設計應用案例與技術解析
本文深入淺出地講解 Python 的基本語法、資料結構以及在自動化、資料分析和網頁開發等領域的應用案例，並搭配程式碼範例和圖表說明，讓讀者快速掌握 Python 的核心概念和應用技巧。同時也涵蓋了影像處理、資料視覺化、正規表示式等進階主題，適合不同程度的 Python 學習者。
機器學習資料分割混淆矩陣模型評估
本文探討機器學習中資料分割的重要性，說明如何利用訓練、驗證和測試資料集有效評估模型效能。同時，詳細介紹了混淆矩陣及其應用，包含準確率、精確率、召回率和F1分數等指標的計算方法，並以實際案例展示如何運用這些指標評估模型的分類別效果。此外，本文也涵蓋了交叉驗證、損失函式（如 MSE、MAE、Huber
NumPy陣列操作與布林遮罩技巧
本文深入探討 NumPy 陣列操作的各種技巧，包含比較運算、布林遮罩、高階索引以及 ufunc 的應用。文章涵蓋瞭如何使用布林遮罩進行資料篩選、結合多個條件進行篩選、以及如何使用隨機索引選擇陣列中的點等實用技巧，並輔以程式碼範例和圖表說明，幫助讀者更有效地操作和分析 NumPy 陣列。
Python 資料科學核心技術與應用
本文深入探討 Python 資料科學核心技術，涵蓋 Scikit-Learn 與 Pandas 的資料表示與操作、時間日期處理、模型驗證與除錯技巧。同時，文章也介紹了決策樹、核密度估計 (KDE)
Python環境設定與資料科學函式庫應用
本文介紹 Python 環境設定，包括在 Windows、macOS 和 Linux 系統安裝 Python 和 Anaconda 的步驟，以及 Jupyter Notebook 和 VS Code 的使用，涵蓋基本操作、快捷鍵和程式碼範例。此外，文章也介紹了 Python 資料科學函式庫，如
資料框架合併與重塑技巧
本文探討 Pandas 中資料框架的合併與重塑技巧，涵蓋 pd.merge 處理不同合併鍵與多重合併鍵的策略，以及 pd.DataFrame.stack、pd.DataFrame.unstack 和 pd.melt 等方法實作資料格式轉換，並輔以程式碼範例與詳細說明，幫助讀者有效運用 Pandas 進行資料處
Python資料視覺化工具深入解析
本文深入探討 Python 資料視覺化工具 PyGWalker Visual、dataprep、autoviz 和 pandas_visual_analysis 的應用，涵蓋各工具的優勢、使用方法、實際案例以及程式碼範例，並提供資料預處理和特徵工程的實務技巧，協助讀者提升資料分析和視覺化能力。
機器學習資料前處理與模型評估
本文探討機器學習中資料前處理與模型評估的重要性，涵蓋資料探索、監督與非監督學習、資料清理、特徵工程、模型訓練、驗證與測試、過度擬合的避免以及實際案例應用。藉由西羅克斯伯裡房屋價值預測案例，示範如何應用這些技術於實際問題。
線性迴歸模型建立評估與應用分析
本文深入探討線性迴歸模型的建立、評估與應用，涵蓋單變數與多變數分析，並闡述決定係數、標準誤差、F統計量等關鍵指標的計算與實際應用。此外，文章也探討了模型引數估計、預測準確性評估以及在商業養成系統中的應用。
Python 與 SAS 資料的日期時間處理
在資料科學的世界裡，時間的掌握至關重要。本文將引領您探索 Python 和 SAS 在時間處理方面的精妙之處，從基礎概念到進階技巧，助您成為時間管理大師。
資料科學倫理與法規遵循：從理論到實踐的完整指南
深入探討資料科學實務中的倫理挑戰與法規遵循策略，涵蓋演算法公平性、隱私保護、偏見檢測等關鍵議題，透過金融業與醫療業的實際案例展示如何建立符合倫理的資料處理流程，並提供完整的技術實作方案與最佳實務建議
Pandas資料重塑轉換與分組操作
本文探討Pandas資料操作技巧，包含`pivot`、`pivot_table`、`explode`等函式進行資料重塑與轉換，並解析如何使用`groupby`進行分組聚合、多欄位分組、多重聚合以及自定義聚合函式，有效提升資料分析效率。