從異世界歸來發現只剩自己不會Kubernetes：初心者進入雲端世界的實戰攻略！（iThome鐵人賽系列書）【平裝】 (1版)

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【簡介】 佳評如潮！熱銷再版（平裝版） ★☆★ 銷售排行榜冠軍 TOP 1 ★☆★ 　　▍覺得 Kubernetes 門檻太高？那你找對地方了！ 　　▍九大核心主題，由淺入深逐一擊破！ 　　本書內容改編自第 14 屆 iThome 鐵人賽 DevOps 組的優選系列文章《從異世界歸來發現只剩自己不會 Kubernetes》。此書是一本綜合性的指南，針對想要探索認識 Kubernetes 的技術人員而生。無論是初涉此領域的新手，還是已有深厚經驗的資深工程師，本書都能提供你所需的知識和技能。 　　本書致力於使讀者可以由淺入深，全面了解 Kubernetes 的各個面向。從基礎的概念開始，逐步深入至進階技術和策略，每一章都根據主題進行有組織的切分，以確保讀者不僅能建立堅固的基礎，還能進一步掌握要點。 　　在這本書中，作者展示自己在業界的實戰經驗，並精心策劃九大核心主題，引領讀者從 Kubernetes 的初步探索邁向深入的實戰應用。不僅涵蓋初學者的基礎知識，更延伸至實務部署策略，進階的權限管理，以及資源分配的技巧。每一頁都充滿了真實世界的寶貴經驗，等待著你來發掘和學習。 　　四大重點 　　☑ 漸進式學習 　　艱澀觀念都能迎刃而解 　　☑ 主題式攻略 　　專題深度剖析，策略全面掌握 　　☑ 提供實作範例 　　大量實作範例，讓你寫得順看得懂 　　☑ 過來人甘苦談 　　記錄從學廢到學會的心路歷程 　　目標讀者 　　● 想要快速掌握 Kubernetes 概念和技巧的初學者。 　　● 已經有 Docker 或是微服務基礎的後端工程師。 　　● 想要在 Kubernetes 部署和管理應用程式的 DevOps 工程師。 　　● 想要了解 Kubernetes 原理和架構的軟體工程師。 專業推薦 　　「這本書不僅提供了豐富的範例程式碼和操作指南，讓身為工程師的我們能實際操作來加深認知；更重要的是，它教會我如何從後端工程師的角度去思考和應用 Kubernetes。從容器的生命週期、資源管理到部署管理，每一章都與我們的日常開發工作息息相關。」──── 雷N │ 後端工程師 / iThome 鐵人賽戰友 【目錄】 Part 1 萬丈高樓平地起，開始爬吧！ 第1章 Kubernetes 是什麼？ 1.1 網路部署的演變 1.2 Kubernetes 的定位 第2章 Kubernetes 的元件 2.1 Kubernetes 設計原理 2.2 Kubernetes 叢集中包含哪些元件？ 2.3 Kubernetes Control Plane Part 2 一定要安裝些什麼的吧！ 第3章 安裝 Kubernetes（Docker Desktop） 3.1 下載 Docker Desktop（macOS） 3.2 開啟 Docker Desktop 內建的 Kubernetes 3.3 查看 Kubernetes 狀態 第4章 安裝 Kubernetes Dashboard GUI 4.1 Kubernetes Dashboard 是什麼？ 4.2 設定 Kubernetes Dashboard Part 3 老闆總說先可以 Run 就好… 第5章 Kubernetes — 實戰做一個 Pod 5.1 建立容器（Container） 5.2 建立 Kubernetes 設定檔 5.3 在 Kubernetes 中建立 Pod 5.4 使用 kubectl port-forward 與 Local 端接軌 第6章 Kubernetes — 實戰做一個 Service 6.1 Service 是什麼？ 6.2 那什麼是邏輯上的一群 Pod？ 第7章 Kubernetes — 實戰做一個 Deployment 7.1 使用案例 7.2 實戰演練 7.3 更新 Deployment 實現水平擴展 7.4 使用 Rollout 查看歷史版本並回滾 第8章 Kubernetes — 實戰做一個 StatefulSet 8.1 StatefulSet 是什麼？ 8.2 StatefulSet 中的有序命名及網路 ID 8.3 StatefulSet 中的穩定儲存 8.4 StatefulSet 中的 Headless Services 8.6 StatefulSet 中的部署及擴縮保證 8.7 StatefulSet 中的更新策略 8.8 實戰演練 8.9 刪除 StatefulSet Part 4 我就知道事情沒有那麼單純 第9章 Kubernetes — Kustomize 是什麼？ 9.1 Kustomize 在 Kubernetes 中的定位 9.2 Kustomize 介紹 9.3 Kustomize 安裝 9.4 基本指令 9.5 實戰演練 9.6 Kustomize 進階功能 第10章 Kubernetes — 路由守護神 Ingress 10.1 Ingress 是什麼？ 10.2 Ingress 的作用 10.3 Ingress 安裝 10.4 實戰演練 第11章 Kubernetes — Pod 的生命週期 11.1 Pod 的生命週期 11.2 Pod Phase（階段） 11.3 重啟策略（Restart Policy） 11.4 初始化容器（Init Container） 11.5 生命週期鉤子（Lifecircle Hook） 11.6 健康檢查（Health Check） 第12章 Kubernetes Kubectl 指令與它的快樂夥伴 12.1 Kubectl 介紹 12.2 Kubectl 安裝設定 12.3 Kubectl 語法 12.4 Kubectl 常用指令 12.5 善加利用 Kubectl Help Part 5 這些花式部署你學會了嗎？ 第13章 Kubernetes Deployment Strategies — 常見的部署策略 13.1 重建部署（Recreate） 13.2 滾動部署（Rolling-Update） 13.3 藍綠部署（Blue / Green） 13.4 金絲雀部署（Canary） 13.5 A / B 測試（A / B Testing） 13.4 影子部署（Shadow） 第14章 Kubernetes Deployment Strategies — 重建部署與滾動部署 14.1 重建部署（Recreate） 14.2 滾動部署（Rolling-Update） 第15章 Kubernetes Deployment Strategies — 金絲雀部署 15.1 Nginx Ingress 金絲雀部署功能介紹 15.2 金絲雀部署（Canary Deployment） 15.3 使用金絲雀部署更新服務 15.4 實戰演練 Part 6 相較之下 Docker Volume 好像遜色了點？ 第16章 Kubernetes Volume — Volume 是什麼？ 16.1 那 Kubernetes 的 Volume 是什麼？ 16.2 Volume 類型 16.3 不同 Volume 的生命週期 第17章 Kubernetes Volume — EmptyDir 17.1 EmptyDir Volume 17.2 實戰演練 第18章 Kubernetes Volume — ConfigMap 18.1 ConfigMap 的特性 18.2 建立 ConfigMap 18.3 實戰演練 第19章 Kubernetes Volume — Secret 19.1 什麼是 Secret？ 19.2 建立 Secret 19.3 實際應用 Secret 19.4 聊聊關於 Secret 看起來並不那麼安全這件事 第20章 Kubernetes Volume — PV & PVC 20.1 Storage Class 20.2 Persistent Volumes（PV） 20.3 Persistent Volume Claims（PVC） 20.4 實戰演練 Part 7 資源監控一定是全新的世界 第21章 Kubernetes Resources — Resource 21.1 Resource 是什麼？ 21.2 Request 和 Limit 關係 21.3 Pod 的服務品質（Quality of Service，QoS） 21.4 Resource 設定的排列組合 21.5 實戰心得分享 第22章 Kubernetes Resources — Namespace 22.1 Namespace 是什麼以及何時使用？ 22.2 實戰演練 22.3 一些 Namespace 的特性 第23章 Kubernetes Resources — Resource Management 23.1 什麼是 LimitRange ? 23.2 什麼是 ResourceQuota？ 23.3 實戰演練 — LimitRange 23.4 實戰演練 — ResourceQuota 第24章 Kubernetes Resources — Metrics Server 24.1 Metrics Server 是什麼？ 24.2 Metrics Server 原理 24.3 安裝 Metrics Server 24.4 顯示資源使用訊息 Part 8 身為 Server 守護者的你是不是也沒辦法睡個好覺 第25章 Kubernetes AutoScaling — AutoScaling 是什麼？ 25.1 Autoscaler 的種類 25.2 Cluster Autoscaler（CA） 25.3 Horizontal Pod Autoscaler（HPA） 25.4 Vertical Pod Autoscaler（VPA） 25.5 Multidimensional Pod Autoscaler（MPA） 25.6 Custom Pod Autoscaler 第26章 Kubernetes AutoScaling — Horizontal Pod AutoScaler 26.1 確認 Metrics Server 是否就緒 26.2 HPA 設定檔範例 26.3 實戰演練 第27章 Kubernetes AutoScaling — Vertical Pod AutoScaler 27.1 確認 Metrics Server 是否就緒 27.2 VPA 元件以及運作流程 27.3 安裝 Custom Resource — VPA 27.4 實戰演練 27.5 移除 VPA 模組 第28章 Kubernetes AutoScaling — Custom Pod AutoScaler 28.1 安裝 KEDA 28.2 KEDA（Kubernetes Event-Driven Autoscaling） 28.3 KEDA CRD — ScaledObject 和 ScaledJob 28.4 KEDA 觸發器 28.5 KEDA 中的防抖動機制 Debouncing 28.6 超越 Kubernetes HPA 的彈性伸縮 28.7 激活階段與縮放階段 Part 9 朕不給的，你不能搶 第29章 Kubernetes Security — 使用 Context 進行用戶管理 29.1 Kubernetes 的認證與授權 29.2 Kubernetes Context 是什麼？ 29.3 用戶管理情境 29.4 實戰演練 29.5 所以說那個 Context 中的 Cluster 跟 User 呢？ 第30章 Kubernetes Security — RBAC Authorization 授權管理 30.1 深入了解 Kubernetes API Server 30.2 實戰使用 RBAC（Role-Base Access Control） 30.3 Role vs ClusterRole 30.4 RoleBinding vs ClusterRoleBinding

產品經理全方位敏捷實踐：從活用 Scrum 到強化 PM 心理素質， 成為 AI 無法取代的產品負責人（iThome鐵人賽系列書）【軟精裝】 (1版)

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內容簡介 前進高薪科技業必備！ 快速掌握「產品經理通識」和「Scrum 敏捷開發」 　　本書內容改編自第 14 屆 iThome 鐵人賽 Agile 組優選系列文章《我們與敏捷的距離－30 天上手產品敏捷專案管理》。全書圍繞在「產品開發敏捷化」這個關鍵核心，帶領讀者了解產品思維、敏捷開發、Scrum 方法以及培養敏捷心理素質等重要主題。本書目標是幫助有志成為優秀產品經理的你，深入學習如何擁有產品思維，實踐敏捷開發以及掌握產品規劃能力，成為 AI 無法取代的產品負責人。 　　目標讀者 　　☑ 想要轉職軟體 PM 的你 　　⇒ 透過本書可學習產品開發的核心通識，以及軟體業界最常使用的敏捷開發模式。 　　☑ 新手產品負責人與 Scrum Master 　　⇒ 告別低效的瀑布式開發，了解敏捷開發的優點，並嘗試導入實際運行。 　　☑ 身處敏捷專案中，但總覺得見樹不見林的工程師及設計師朋友們 　　⇒ 透過本書通盤了解敏捷思維與 Scrum 框架，成為其他夥伴心目中好合作又強大的神隊友！ 　　☑ 想進入理想中高薪科技業的新鮮人 　　⇒ 本書帶你了解如何評估市場機會、依據價值進行優先排序規劃產品，以及與不同職能角色、利害關係人溝通的眉角。 本書特色 　　● 透過豐富實戰案例，快速掌握產品經理職涯中必學的重要知識點與核心通識。 　　● 從零開始學會敏捷開發與 Scrum 方法，即使沒寫過程式、不是工程師背景也能輕鬆理解。 　　● 面對敏捷專案的高度不確定性，從心理學的角度提出可實踐的具體方法，讓你提升心理素質、打造敏捷體質，並能夠幫助團隊培養應對模糊環境的能力。 　　● 活學活用，獨家一人敏捷術！分享如何將敏捷方法改造成最符合自己的型態，靈活地應用於工作與日常生活中。 　　● 「敏捷災難現場錦囊」專欄：提供在實務上可能會遇到的問題錦囊妙計，打開後能夠立即派上用場。 　　● 「敏捷實踐心得」專欄：筆者將實務經驗內化後所進行的歸納總結，供你快速吸收精華。 　　● 「敏捷達人分享」專欄：分享各行各業敏捷達人的視角，幫助參考多元觀點，以在實務中能更加靈活應用敏捷方法。 目錄 Part I 通識篇－PM 職能必備的商業及設計思維 Chapter 01 了解二種 PM 的差異：產品經理與專案經理 1.1 產品經理的角色與工作內容 1.2 專案經理的角色與工作內容 1.3 二種 PM 的差異與相似之處 1.4 從人格特質判斷自己適合從事哪種 PM 1.5 台灣軟體業的 PM 往往能者多勞 1.6 重點摘要 1.7 練習題 Chapter 02 市場機會評估 2.1 什麼是市場機會 2.2 市場機會三要素 2.3 如何估計市場規模 2.4 評估市場機會的步驟 2.5 重點摘要 2.6 練習題 Chapter 03 了解你的使用者－適合 PM 入門的用戶研究方法 3.1 為什麼產品經理更需要做用戶研究 3.2 產品經理如何入門使用者研究方法 3.3 訪談法簡介 3.4 觀察法簡介 3.5 易用性測試簡介 3.6 A/B 測試簡介 3.7 重點摘要 3.8 練習題 Chapter 04 如何提出有價值的解決方案 4.1 尋找可能的機會點 4.2 持續尋找有價值的解決方案 4.3 如何從用戶行為流中尋找需求及洞見 4.4 驗證解決方案 4.5 從情境中找需求，在驗證中做優化 4.6 重點摘要 4.7 練習題 Chapter 05 如何決定產品開發優先順序 5.1 產品失敗常見的原因 5.2 成功的產品須循序漸進，滿足市場適配性 5.3 最小可行產品 5.4 資源有限，依商業價值制定產品功能排序 5.5 資源投入到錯誤的需求中，容易導致產品失敗 5.6 重點摘要 5.7 練習題 Chapter 06 如何與利害關係人及不同職能角色溝通合作 6.1 了解利害關係人 6.2 建立有效的溝通管道 6.3 適應不同職能角色的合作風格 6.4 解決衝突和解決問題的技巧 6.5 重點摘要 6.6 練習題 Chapter 07 軟體專案管理的傳統方法－瀑布式開發 7.1 瀑布式開發法流程 7.2 瀑布式開發法的歷史 7.3 瀑布式開發 7.4 瀑布式開發法的優點及適用場景 7.5 瀑布式開發法缺點 7.6 重點摘要 7.7 練習題 Chapter 08 曙光乍現－更具彈性的敏捷開發 8.1 傳統瀑布式開發的軟肋 8.2 Agile 敏捷宣言 8.3 敏捷開發價值觀 8.4 敏捷開發 12 原則 8.5 不同的二種開發思維 8.6 重點摘要 8.7 練習題 Part II 基礎篇－初探 Scrum Chapter 09 實踐敏捷的具體開發框架－Scrum 簡介 9.1 Scrum 的由來 9.2 Scrum 與敏捷（Agile）的關係 9.3 其他常見的敏捷框架 9.4 Scrum 的優秀之處 9.5 Scrum 流程簡介 9.6 Scrum 的組成元素 9.7 重點摘要 9.8 練習題 Chapter 10 自組織團隊與利益關係人管理 10.1 Scrum 的三種角色 10.2 自組織的開發團隊 10.3 團隊人數建議 10.4 須特別關注的角色－利害關係人 10.5 重點摘要 10.6 練習題 Chapter 11 初探 Scrum 流程與衝刺週期 11.1 固定的衝刺週期 11.2 衝刺週期的長度 11.3 以時間軸了解 Scrum 的四大活動及三種產出物 11.4 Scrum Master 是帶領團隊前進的關鍵角色 11.5 重點摘要 11.6 練習題 Chapter 12 Scrum 產出物－產品待辦清單、衝刺清單與產品增量 12.1 產品待辦清單 12.2 有效表達待辦清單的方式－使用者故事 12.3 好的使用者故事原則 12.4 經過價值排序的待辦清單 12.5 衝刺待辦清單 12.6 產品增量 12.7 重點摘要 12.8 練習題 Chapter 13 Scrum 活動－衝刺規劃會議與點數估算 13.1 衝刺規劃會議 13.2 點數估算 13.3 一個衝刺適合安排的點數 13.4 估算的用途 13.5 估算點數三種常見型式 13.6 衝刺規劃產出物－衝刺清單 13.7 重點摘要 13.8 練習題 Chapter 14 Scrum 活動－每日站立會議 14.1 每天確認是否有朝著目標前行 14.2 進行站立會議的原則 14.3 每日站立會議的內容結構與流程 14.4 避免流於形式 14.5 重點摘要 14.6 練習題 Chapter 15 Scrum 活動－衝刺檢視會議 15.1 衝刺檢視會議目的 15.2 檢視會議的流程與步驟 15.3 讓衝刺檢視會議更成功的關鍵 15.4 效益與挑戰 15.5 重點摘要 15.6 練習題 Chapter 16 Scrum 活動－衝刺自省回顧會議 16.1 回顧過去並且建設性地積極自省 16.2 自省回顧與傳統專案管理結案檢討的差別 16.3 短週期、固定且多次的自省回顧好處 16.4 衝刺自省回顧的基本方法 16.5 如何避免自省回顧淪為批鬥大會 16.6 重點摘要 16.7 練習題 Part III 進階篇－深入理解 Scrum Chapter 17 敏捷故事估點方法與工具－規劃撲克 17.1 規劃撲克介紹 17.2 費氏數列適合用作故事點的估算級距 17.3 規劃撲克的團體估算流程 17.4 導入規劃撲克估點的優點 17.5 重點摘要 17.6 練習題 Chapter 18 掌握團隊速率，看懂燃盡圖與燃起圖 18.1 團隊速率與衝剌燃盡圖 18.2 追蹤團隊的進展和目標達成情況 18.3 燃起圖 18.4 燃盡圖的常見現象 18.5 使用燃盡圖的例子 18.6 重點摘要 18.7 練習題 Chapter 19 把模糊的概念變的更具體－產品待辦清單精煉會議 19.1 產品待辦清單精煉會議目的 19.2 如何進行精煉 19.3 時程和頻率 19.4 典型的產品精煉會議議程 19.5 實際案例 19.6 重點摘要 19.7 練習題 Chapter 20 完成的定義與半成品的危害 20.1 定義什麼是「完成的定義」 20.2 你的完成不一定是我的完成 20.3 如何制定出各方都滿意的完成定義基準 20.4 常見的完成定義項目要求 20.5 團隊及關係人對完成的定義須有共識 20.6 重點摘要 20.7 練習題 Chapter 21 資訊同步利器－一目瞭然的 Scrum 工作看板 21.1 視覺化 Scrum 工作看板 21.2 如何打造 Scrum 工作看板 21.3 讓 Scrum 工作看板清楚易懂 21.4 數位形式的軟體 Scrum 看板 21.5 該選擇實體還是數位形式 21.6 重點摘要 21.7 練習題 Part IV 心理素質篇－為自己與團隊打造敏捷好體質 Chapter 22 霧卡時代，如何強化心理素質 22.1 霧卡時代的特點 22.2 過去曾經有效的方法為何失靈了 22.3 如何強化心理素質，穿越霧卡 22.4 專注在當下最必要之事 22.5 重點摘要 22.6 練習題 Chapter 23 應對敏捷挑戰，培養成長型思維 23.1 心智模式 23.2 支撐敏捷背後的心智模式 23.3 防禦型思維與成長型思維 23.4 脆弱的高自尊，是敏捷人的大敵 23.5 你喜歡被稱讚「努力」還是「聰明」 23.6 轉型敏捷人，就從培養成長型思維習慣開始 23.7 重點摘要 23.8 練習題 Chapter 24 當團隊陷入指責泥沼，溝通如何解套 24.1 互相指責，都是別人的錯 24.2 對錯思維塑造對立關系 24.3 承擔自己能承擔的責任 24.4 討論事情時如何對事不對人 24.5 重點摘要 24.6 練習題 Part V 活學活用篇－工作與生活，靈活用敏捷 Chapter 25 無懼老闆的心七十二變－敏捷極簡工作法 25.1 現代人為什麼事情總是做不完 25.2 建立「最小可行交付」意識 25.3 別瞎忙，得到反饋後再優化 25.4 別妄想多工，同時間做多件事只會效率更低落 25.5 重點摘要 25.6 練習題 Chapter 26 忙而不庸－製造敏捷勝利小循環 26.1 忙不好嗎－內卷化忙碌 26.2 忙好嗎－自我實現式忙碌 26.3 製造敏捷勝利小循環，進化到「自我實現式」忙碌 26.4 重點摘要 26.5 練習題 Chapter 27 生活工作不失衡－善用時間盒平衡人生各面向 27.1 為五斗米折斷腰－失衡的人生 27.2 借鑑敏捷開發平衡各項活動的方式 27.3 衡量人生五大面向時間盒 27.4 奪回人生掌控感－時間盒法 27.5 時間盒不夠用怎麼辦 27.6 重點摘要 27.7 練習題 Appendix A 結語－敏捷教會我的事 A.1 PM 職能教會我的事 A.2 敏捷教會我的事 A.3 產品團隊教會我的事 A.4 iThome 鐵人賽教會我的事 A.5 特別感謝

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Kaggle 競賽攻頂秘笈 - 揭開 Grandmaster 的特徵工程心法，掌握制勝的關鍵技術

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Kaggle 競賽攻頂秘笈：揭開 Grandmaster 的特徵工程心法，掌握制勝的關鍵技術 ISBN13：9789863126379 替代書名：Kaggleで勝つデータ分析の技術/初版 出版社：旗標出版社 作者：門脇大輔;阪田隆司;保坂桂佑;平松雄司 譯者：李彥婷 裝訂／頁數：平裝／480頁 規格：23.5cm*18.3cm*2.4cm (高/寬/厚) 出版日：2021/02/22 中國圖書分類：電腦科學 內容簡介 　　Kaggle 是目前最大的資料科學競賽平台，這裡匯集世界各地超過 10 萬名資料科學家，解決各大企業公開於平台上面的資料及問題。Kaggle 曾經舉辦過總獎金一百萬美金的競賽，尋求各路好手解決癌症影像辨識的問題；也曾經有參賽者因為解決了一家壽險公司在 Kaggle 上發布的問題，因此順利進入該公司工作。因此，Kaggle 無疑是展現高超技術力，同時也是尋求優渥獎金、薪資、更好職位的途徑。 　　對於人工智慧的工程師、學生來說，Kaggle 平台提供了大量免費的資源：真實世界的資料集、各路好手的討論分享、以及累積實際操作的經驗等等。這些資源在一般課堂上幾乎很難取得，卻也是這領域最需要的知識與技能。 　　本書作者為四位 Kaggle 資料科學競賽專家，他們不僅透過實務上的角度解析各種特徵工程技術，超越一般教科書的視野；更重要的是提供各種技術、流程使用心得，讓讀者可以直接跳過嘗試、摸索的階段。試想下列的這些問題，不就是實務上經常會碰到的難處！而作者將會在書中闡述他們如何看待、解決這些事情： 　　● 如何最佳化模型的閾值來獲得最高的評價分數？ 　　● 如何將資料經過編碼、降維等等轉換，以彰顯資料的特性？ 　　● 如何依據問題的型態選擇模型，且依照模型的特性來提取適當的特徵？ 　　● 如何正確進行時序資料的驗證以避免過度配適或資料外洩？ 　　● 如何調整梯度提升決策樹、類神經網路的參數？ 　　● 如何將自己所學的各種技術，進行有效的模型集成？ 　　我們也在書中適時加上小編補充，讓讀者可以完整吸收四位專家的思想精髓，希望讀者閱讀本書之後，不僅可以在 Kaggle 競賽中締造絕佳成績，也相信讀者可以解決工作、研究中複雜且混亂的資料集。 　　讓我們一同走上資料科學的巔峰吧！ 本書特色 　　● 國立成功大學資訊工程學系特聘教授 陳培殷博士 推薦 　　● 本書由施威銘研究室監修，內容易讀易懂，並加入大量「編註」與「小編補充」以幫助理解及補充必要知識。 　　● 集結 4 位 Kaggle 高手累積共 37 面獎牌的實戰經驗 　　● 整理當前實務上各種特徵工程的困難問題以及解決的方法 　　● 分享各種技術使用時機與實踐結果的寶貴心得 　　● 揭露 Kaggle 競賽高人一等的制勝精華 　　● 提供書中 Python 範例程式下載 目錄 第 1 章 數據分析競賽是什麼？ 1.1 什麼是數據分析競賽？ 1.1.1 數據分析競賽的目的 1.1.2 提交預測結果與排行榜 (Leaderboard) 1.1.3 組隊參賽 1.1.4 獎金、獎品 1.2 Kaggle 平台簡介 1.2.1 Kaggle 1.2.2 Rankings (排名、頭銜制度) 1.2.3 Notebooks 1.2.4 Discussion 1.2.5 Datasets 1.2.6 Kaggle API 1.2.7 Newsfeed 1.2.8 實際舉辦過的數據分析競賽類別與案例 1.2.9 數據分析競賽的形式 (format) 1.3 從開始參加數據分析競賽到結束 1.3.1 參加數據分析競賽 1.3.2 同意規定和條約 1.3.3 下載資料 1.3.4 產生預測值 1.3.5 提交預測值 1.3.6 查看 Public Leaderboard 1.3.7 選擇最終預測值 1.3.8 查看 Private Leaderboard 1.4 參加數據分析競賽的意義 1.4.1 獲得獎金 1.4.2 獲得頭銜或排名 1.4.3 使用實際資料進行分析的經驗/技術 1.4.4 建立和其他資料科學家的交流 1.4.5 獲得就業機會 1.5 贏得優勝的秘訣 1.5.1 任務和評價指標 (Metric) 1.5.2 建立特徵 1.5.3 建立模型 1.5.4 評價模型 1.5.5 模型調整 1.5.6 集成學習 (Ensemble Learning) 1.5.7 數據分析競賽的流程 第 2 章 任務與評價指標 2.1 數據分析競賽的任務種類 2.1.1 迴歸任務 (Regression) 2.1.2 分類任務 (Classification)：二元分類與多分類 2.1.3 推薦任務 (Recommendation) 2.1.4 圖像資料任務 2.2 數據分析競賽的資料集 (Dataset) 2.2.1 表格資料 (tabular data) 2.2.2 外部資料 2.2.3 時間序列資料 2.2.4 圖像或自然語言等資料 2.3 任務與評價指標 2.3.1 什麼是評價指標 (evaluation metrics)？ 2.3.2 迴歸任務的評價指標 2.3.3 二元分類任務的評價指標：預測值為正例或負例的情況 2.3.4 二元分類任務的評價指標：預測值為正例機率的情況 2.3.5 多元分類 (Multiclass Classification) 任務的評價指標 2.3.6 推薦任務的評價指標：MAP@K 2.4 評價指標和目標函數 2.4.1 評價指標和目標函數的差異 2.4.2 自定義評價指標與目標函數 2.5 評價指標的最佳化 2.5.1 最佳化評價指標的方法 2.5.2 最佳化閾值 2.5.3 是否該使用 out-of-fold 來最佳化閾值? 2.5.4 針對預測機率的調整 2.6 最佳化評價指標的競賽實例 2.6.1 balanced accuracy 的最佳化 2.6.2 mean-F1 的閾值最佳化 2.6.3 最佳化 quadratic weighted kappa 閾值 2.6.4 最佳化MAE ─ 使用相似的自定義目標函數 2.6.5 MCC 的近似值：PR-AUC 及模型的選擇 2.7 資料外洩 (data leakage) 2.7.1 在無預期的情況下外洩有利於預測的資訊 2.7.2 驗證機制錯誤所造成的資料外洩 第 3 章 特徵提取 3.1 本章結構 3.2 模型和特徵 3.2.1 模型和特徵 3.2.2 初步 (Baseline) 模型 3.2.3 從決策樹 (Decision Tree) 的角度思考 3.3 缺失值的處理 3.3.1 維持缺失值 3.3.2 以代表值填補缺失值 3.3.3 使用其他變數來預測缺失值 3.3.4 由缺失值來建立一個全新的特徵 3.3.5 認識資料中的缺失值 3.4 數值變數的轉換 3.4.1 標準化 (standardization) 3.4.2 Min-Max 縮放方法 3.4.3 非線性轉換 3.4.4 Clipping 3.4.5 Binning (分組) 3.4.6 將數值轉換為排序 3.4.7 RankGauss ...