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大數據不只是數字遊戲，而是驅動決策的核心力量。《大數據分析與應用實戰》揭開統計機器學習的神秘面紗，帶你實戰掌握資料驅動的未來！本篇文章為 分享書本:《大數據分析與應用實戰：統計機器學習之資料導向程式設計》 的閱讀整理
書本資訊
書名：大數據分析與應用實戰：統計機器學習之資料導向程式設計
作者：鄒慶士
出版社：東華書局股份有限公司
出版日期：2019年4月1日
ISBN：9789574363407
頁數：約 688 頁
書本摘要
本書聚焦於統計機器學習與資料導向程式設計的結合，透過 R 與 Python 雙語實作，引導讀者從資料處理基礎進入統計機器學習應用。書中以文字、程式碼與執行結果交叉呈現，幫助讀者快速理解程式設計與數據科學的關聯。
從基礎的資料型態、物件操作、資料匯入與清理，到屬性工程與巨量資料處理（如 Hadoop 與 Spark），書中循序帶領進入機器學習核心主題。內容涵蓋監督式與非監督式學習，包括迴歸分析、支持向量機、決策樹、群集分析、關聯規則與主成分分析等方法。
進階部分則延伸至集成學習、深度學習與強化學習的基礎應用。書中大量實例與案例，讓讀者能夠將演算法與程式設計融會貫通，培養從資料處理到模型實作的完整技能鏈，並呼應 iPAS 巨量
資料分析師考試的評鑑範疇，兼具學術性與實務性，是大數據與資料科學領域的重要參考書籍。
書本精華重點
1. 雙語程式設計（R 與 Python）並行，實用性高。
2. 完整涵蓋資料處理、前處理到機器學習建模流程。
3. 與 iPAS 巨量資料分析師考綱高度對應，具考試與實務參考價值。
10大核心重點概念摘要
1. 資料導向程式設計能有效結合程式語言與統計分析。
2. R 與 Python 各具特色，適合互補學習與應用。
3. 巨量資料處理需掌握 Hadoop 與 Spark 等框架。
4. 資料前處理與屬性工程是機器學習成功的關鍵。
5. 模型效能評估與誤差分析能確保結果可靠。
6. 監督式學習涵蓋迴歸、分類與決策樹等常用方法。
7. 非監督式學習重視資料探索與模式發現。
8. 集成學習可提升預測準確性並降低過擬合。
9. 深度學習與強化學習代表前沿的智能應用。
10. 理論與實作並重，為考試與實務建立橋樑。
內容重點整理 + 技術彙整
本書以資料導向程式設計為核心，將資料科學的理論與實務完整串連，特別適合初學者與有意報考 iPAS 巨量資料分析師者。
作者以 R 與 Python 並行，讓讀者能比較兩大工具的優劣與特性，進而靈活應用於不同場景。
書籍第一部分介紹 R 與 Python的資料結構與物件處理，包括向量、矩陣、資料框等，並示範如何進行資料匯入、清理與除錯。第二部分專注於資料前處理，
強調屬性工程與特徵選取的重要性，並延伸至 Hadoop 與 Spark 等大數據框架，培養讀者大數據處理的基礎能力。
進一步地，書中深入統計機器學習核心，包括監督式與非監督式學習。
監督式學習部分涵蓋線性迴歸、邏輯迴歸、SVM、決策樹等演算法，並透過程式碼範例展示模型建立與效能評估。
非監督式學習則著重於群集分析、PCA 與關聯規則，強調資料探索與模式發現的價值。
最後，書中延伸討論集成學習、深度學習與強化學習等前沿技術，讓讀者理解最新趨勢。
全書在每個章節中均附有案例與程式碼，兼具理論深度與實務導向，是學術研究與產業應用的寶貴參考。
技術彙整
1. 雙語程式設計：R 與 Python 並行學習。
2. 大數據框架：Hadoop 與 Spark 應用。
3. 機器學習基礎：監督式與非監督式方法。
4. 前沿技術：集成學習、深度學習與強化學習。
5. 模型評估：確保預測準確性與泛化能力。
《大數據分析與應用實戰：統計機器學習之資料導向程式設計》完整架構/流程/技術地圖
大數據分析與應用實戰
核心技術地圖：統計機器學習之資料導向程式設計
I. 程式基礎
- R 與 Python 資料結構與物件
II. 資料處理
- 資料清理
- 屬性工程
- 運用 Hadoop 與 Spark
III. 機器學習核心
監督式學習
- 迴歸
- 支援向量機 (SVM)
- 決策樹
非監督式學習
- 群集分析 (Clustering)
- 主成分分析 (PCA)
- 關聯規則
IV. 進階技術
- 集成學習 (Ensemble Learning)
- 深度學習 (Deep Learning)
- 強化學習 (Reinforcement Learning)
V. 應用實戰
- 案例分析
- 程式實作
- 模型評估
附錄：與 iPAS 巨量資料分析師考試對應分析
8.1 初級考試對應
符合初級考試範圍的考點：
- 資料導向程式設計的基本概念
- 資料清理與前處理的重要性
- 監督式與非監督式學習的基礎方法
- 模型效能評估與誤差分析
- R 與 Python 在資料分析中的應用
準備時應重視理論理解與簡單實作。
8.2 中級考試對應
符合中級考試範圍的考點：
- 巨量資料處理框架 (Hadoop 與 Spark)
- 特徵工程與模型調校的實務應用
- 集成學習與前沿技術（深度學習、強化學習）
- 非監督式方法如 PCA 與關聯規則
- 案例分析與跨語言實作能力 (R 與 Python)
準備時需結合理論、程式實作與案例分析。
