第三天:Python 資料處理及探索分析
第四天:機率與統計
第五天:機器學習基礎與演算法 Chapter1 機器學習概論、Chapter2 回歸(Linear Regression)
第六天:機器學習基礎與演算法 Chapter3 KNN、Chapter4 Logistic Regression、Capter5 支持向量機(Support vector machines)
第七天:機器學習基礎與演算法 Chapter6 決策樹系列(Tree Based Model)
第八天:機器學習基礎與演算法 Chapter7 集成學習(Ensemble learning)、Chapter8 Practical concerns、Chapter9 非監督式學習(Unsupervised Learning)、Chapter10 總結(Summary)