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課程已於 2021 年 8 月更新
學習資料科學、資料分析、機器學習(人工智慧)和 Python 與 Tensorflow、Pandas 和更多 !
本課程的主題包括 :
資料探索與視覺化
神經網路和深度學習
模型評估與分析
Python 3
Tensorflow 2.0
Numpy
Scikit-Learn
資料科學與機器學習專案和工作流程
在 Python 用 MatPlotLib 和 Seaborn 做資料視覺化
轉移學習( Transfer Learning )
影像辨識和分類
訓練/測試並交叉驗證
監督學習 : 分類、迴歸和時間序列
決策樹和隨機森林
整體學習( Ensemble Learning )
調整超參數( Hyperparameter Tuning )
採用 Pandas 資料框解決複雜任務
採用 Pandas 處理 CSV 檔
採用 TensorFlow 2.0 和 Keras深度學習 / 神經網路
使用 Kaggle 並進入機器學習競賽
如何呈現你的發現並讓你的老闆印象深刻
如何為你的分析清理並準備你的資料
K 最近鄰( K Nearest Neighbours )
支援向量機( Vector Machines )
迴歸分析( Linear Regression/Polynomial Regression )
如何運用 Hadoop、Apache Spark、Kafka 和 Apache Flink
如何用 Conda、MiniConda 和Jupyter Notebooks 設定你的環境
配合 Google Colab 採用 GPUs
https://softnshare.com/complete-machine-learning-and-data-science-zero-to-mastery/
同時也有10000部Youtube影片,追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル,也在其Youtube影片中提到,...
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[如何讓回歸測試有效率呢?]
回歸測試 (Regression test) 是指當程式有修改時, 要確定其他部分是否有被影響, 所進行的測試
因此, 當你程式有修改, sprint 結束前, 或者要 release 時, 你都可能進行回歸測試.
一般進行回歸測試時, 大多數的人會重跑所有 test cases, 這個是很耗時的工作, 尤其是用手動方式進行時, 這時間花得更久, 工程師老是會抱怨這很無聊, 在浪費他們的生命.
因此, 每次面試, 或者和其他公司交流時, 我都會問對方如何處理這個事情, 有沒有什麼有效率的測試.
但是, 得到的答案大多如下
1. 其實我的 test cases 幾十個, 不到 1 小時就跑完了
2. 我其實只有測修改或新增地方, 所以沒這個困擾
3. 我沒有開 test cases, 所以沒有這問題
4. 我聽不懂什麼是 regression test
5. 我的 code 切的很乾淨, 不會影響到別人
更有趣的, 有人回答我:
你們這種上千上萬的 test cases, 一定是 waterfalls, 不是 agile. Agile 流程所開發出來的系統, 不會需要這麼多的 test cases.
不知你是哪一種?
如果你真的有很多 test cases,你會怎麼做讓 regression tests 會有效率一點? 不用全跑, 但是品質或風險不會差.
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[探索性測試業界狀況調查 2020]
這是我在 2020 年初所做的調查, 因為是大家出力填寫資料, 所以結果也回饋給大家 以下是結果的摘要.
(1) ET 大多數人用在測試複雜的 UI
(2) ET 可以在 integration testing, regression testing, acceptance testing, 和 system testing 等階段使用
(3) 受測軟體的特性 會影響使用 ET 的意願. 可惜這邊沒再問下去是哪些特性
(4) ET 的優點: 有趣, 可適用在很多狀況, 促進創意
(5) ET 的缺點: 吃執行者的功力, 很難文件化, 過程不好管理
(6) 對 ET 下一步會做什麼: 針對某些地方才用探索測試, 找工具輔助, 提高文件化程度
https://www2.slideshare.net/ssusere62027/exploratory-testing-survey-in-2020
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