Master Class

Gradio 實戰教學
讓你成為資料分析師

不會前端，也能只用 Python 打造互動式 Demo

從資料分析流程、資料品質檢查到 AI 分析 Demo，帶你把 PoC 變成主管與客戶能理解、能操作、能採用的決策工具。

Python 零前端上手
互動 Demo 實作
提升決策影響力
Gradio 實戰教學 Master Class 主視覺
10+
年資料科學與機器學習實務經驗
4
大核心主題，從分析到產品化
3
個可交付實作成果
AI
GenBI × Python × Gradio 實戰整合
Core Value

不是工具教學，而是把分析變成可被採用的決策產品

建立完整分析架構插畫

建立完整分析架構

從問題定義、特徵工程到建模前思考，建立能被團隊理解與複用的分析流程，不再只是一份孤立報告。

掌握資料品質與穩定性插畫

掌握資料品質與穩定性

學會檢查資料品質、分布變化、模型指標與常見建模地雷，回答主管最常問的：「這個結果穩定嗎？」

把 PoC 變成互動式 Demo插畫

把 PoC 變成互動式 Demo

不會前端也能用 Python 與 Gradio 建立可體驗的 AI 分析 Demo，讓主管、客戶與利害關係人真正試用成果。

Results & Target Audience

學完不只是會做分析，
而是能交付一個可被理解、可被採用的 Demo

RESULTS

你會完成的成果

  • ✓數據分析流程架構圖與建模思考模板
  • ✓可互動的資料品質檢查 Demo
  • ✓Gradio 打造的 AI 分析互動式 Demo
  • ✓ChatGPT 專用分析 Prompt 模板
TARGET AUDIENCE

適合這些學員

  • 011–5 年資料分析師，想提升專案影響力
  • 02想建立可展示作品集的資料與 AI 學習者
  • 03想讓技術成果更容易被採用的資料科學家
  • 04需要建立團隊分析品質與展示標準的技術主管
Expandable Learning Journey

點開章節，查看你會怎麼完成 AI 分析 Demo

01｜數據分析到 AI 建模的完整流程
  • 1-1 數據分析的全流程地圖
  • 1-2 從問題定義到特徵工程
  • 1-3 建模前該思考的三個層次
  • 1-4 實際案例操作：鎳價或菜價預測
02｜資料品質與建模穩定性的關鍵
  • 2-1 數據品質檢查維度
  • 2-2 分布檢查與資料漂移
  • 2-3 瞭解模型指標的意義
  • 2-4 常見建模地雷拆解
  • 2-5 掌握數據品質的實用套件
03｜讓分析變成可被體驗的產品
  • 3-1 為什麼 Demo 比報告更有說服力
  • 3-2 使用 Gradio 建立一個 Web 應用程式
  • 3-3 使用 Streamlit 建立資料分析儀錶板
04｜分析 × GenBI：讓數據能對話
  • 4-1 什麼是 GenBI
  • 4-2 打造 Gradio 結合 Generative AI 的應用
  • 4-3 如何偕同 ChatGPT 進行數據分析
吳彥霖 Tom Gradio 實戰教學
Meet Your Instructor

吳彥霖 Tom
帶你把資料分析成果變成可體驗產品

Tom 具備 10+ 年資料科學、機器學習與深度學習實務經驗，曾跨足電子製造、金融保險、零售與軌道運輸等產業，並具備資料科學團隊主管、Scrum 產品管理、AI 專案管理與顧問導入經驗。

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