AI職業訓練課程: AI資料科學家（Data Scientist） 職業訓練課程
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AI資料科學家（Data Scientist） 職業訓練課程

AI 資料科學家 (AI Data Scientist) 職業訓練課程 — 三小時精華班

 

課程簡介：
AI 資料科學家是將數據轉化為商業洞察與 AI 模型洞見的關鍵專家。本課程於三小時內濃縮實務精華，帶領學員從探索性資料分析、機器學習建模到 AI 結果解釋與部署應用。透過案例導向教學，學員將學會如何在 AI 專案中發掘價值、優化模型並提供可行動建議，適合希望進入高薪 AI 資料科學領域的專業人士。

 

課程特色

  • 洞察導向：強調數據故事化與商業應用解釋

  • AI 整合實務：結合傳統資料科學與生成式 AI 分析

  • 快速上手：三小時內掌握端到端分析流程與工具

 

課程時長

共 3 小時 (180 分鐘)
理論講解 40%、工具實作 45%、案例解析 15%

 

課程大綱

第一階段：AI 資料科學家角色與分析思維 (30 分鐘)

  • AI 資料科學家職能定位：探索、建模、解釋與資料科學家/ML 工程師差異

  • AI 專案分析生命週期：問題定義、資料探索、模型洞察、部署應用

  • 核心技能矩陣：統計分析、ML 演算法、視覺化、可解釋 AI (XAI)

  • 產業應用案例：預測分析、A/B 測試、生成式 AI 效能評估

第二階段：資料探索與特徵洞察實務 (60 分鐘)

  • 探索性資料分析 (EDA)：
    使用 Pandas、Seaborn 進行分佈分析、相關性探索與異常偵測

  • 特徵工程與選擇：

    • 自動化特徵生成、重要性排序 (SHAP、LIME)

    • AI 資料增強技巧：合成資料、時間序列特徵

  • 模型建模與初步評估：
    Scikit-learn、XGBoost 快速建模，交叉驗證與超參數調優

  • 實作示範：分析一個商業資料集並提取關鍵洞察

第三階段：AI 模型解釋與進階應用 (45 分鐘)

  • 可解釋 AI (XAI) 工具：SHAP 值視覺化、LIME 本地解釋

  • 生成式 AI 分析：LLM 輸出評估、RAG 效能指標

  • 模型部署與監控：Streamlit 儀表板、Drift 偵測基礎

  • 簡易實作：為黑箱模型生成解釋報告與視覺化圖表

第四階段：職涯發展與資料科學策略 (30 分鐘)

  • 進階技能路徑：深度學習解釋、因果推斷、AutoML

  • 推薦工具生態：Jupyter、Tableau、Hugging Face、Weights & Biases

  • 作品集建構：商業案例報告、互動儀表板與 GitHub 展示

  • Q&A 與業界轉職經驗分享

 

預期學習成果

完成課程後，學員將能：

  • 掌握 AI 資料科學家的分析思維與完整工作流程

  • 熟練資料探索、模型建模與結果解釋技巧

  • 運用 XAI 工具提供商業可解釋的 AI 洞察

  • 制定個人職涯規劃與高品質作品集策略

**以上AI課程由知名香港AI教學先行者 「香港AI學院」 提供課程內容及技術的支援，以確保 「AI課程」 高性價比的品質水平。