現今環保意識抬頭,但科技進步亦變相致使廢棄物的增加,宣導廢棄物減少、淨化排放物治標不治本,如何讓廢棄物重新再利用值得探討!因此此次專題尋找垃圾焚燒發電相關的資料集,探討其中關鍵因子,以評估是否垃圾越多可以有更多的發電量,是否可以因此達成再利用效果。
課堂上學習如何使用python清洗資料集、統計以及尋找相關性,進而預測未來,此次專題自己開始從頭寫code時,才真正開始統合老師課堂所教,製作專題時整理數據更有種自己在讀研究所的錯覺。
課程老師提供工具,如何運用在個人!能以一個專題為這堂課程做結束,不僅讓我熟悉應用python,更可藉由這個工具來判斷資料集,避免在沒有數據佐證的狀況下,被網路資訊誤導。
1.清洗資料集時,可運用老師上課所教的code。然而資料集的不同以及題目設計的不同,清洗時才發現自己有更多疑問,慶幸老師曾在課堂中表示可以使用Claude AI,因此清洗資料集過程中,也藉由AI的協助才能完成,且老師亦提供聯絡方式隨時給予支援。
2.尋找關鍵因子時,我比較不會判斷要使用什麼模型。在結業時老師鼓勵下,把數據集丟入多種模型嘗試,若跑不出來再尋找原因。出了社會後,工作不允許出任何差錯,但這一次的專題讓我重新找到越挫越勇,學習並且製作成果的快樂!
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