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線上課程｜如何成為資料分析師：從問題解決到行動方案
1. 透過LINE購物進入蝦皮後禁止再透過蝦皮直播下單，避免訂單認列異常
2. 請務必「清空」蝦皮購物車，再透過LINE購物連結至蝦皮商店進行購買 ；先把商品加入購物車，再從LINE購物連結至蝦皮結帳，將無法獲得點數回饋。
3. 請避免連續下單，若您完成交易後，想下第二張訂單，請重新從LINE購物連結至蝦皮商店進行購買
4. 電子票券及繳費服務類別：回饋０％。
5. 請留意，蝦皮超市內的商品（蝦皮超市、蝦皮直送美妝、蝦皮免運直送）不隸屬於蝦皮商城，點數回饋請依照「蝦皮超市」商店頁為主。
6. 蝦皮商城之訂單適用於部分點數紅包，規範請依該紅包頁說明為主。
7. 點數回饋將依照蝦皮提供扣除折價券、運費與蝦幣後之最終金額進行計算。
8. 同一商品品項(即便不同尺寸規格)，皆會計入同一筆返點上限進行計算
9. 用戶需於同一瀏覽器進行交易（若自動跳轉 APP，請在 APP交易）。
10. 若使用不同物流或付款方式，將拆分成不同筆訂單編號發送通知。
11. 若使用折價券折抵，可能會有攤提折抵導致訂單金額些微落差
12. 蝦皮會將LINE的導購跳轉紀錄與蝦皮的會員ID進行綁定，若後續七天內未透過其他媒體來源導入蝦皮官網，則七天內於該蝦皮帳號下訂的首筆訂單會被蝦皮認列為該LINE用戶導購跳轉時所成立之訂單。
13. 若同一用戶使用一個以上蝦皮帳號透過LINE購物進行導購，將可能導致無法收到導購通知，亦可能無法收到點數，再請留意。
[注意事項]
1.如導購途中用戶由網頁版(電腦版/手機版網頁)切換為 App 會造成追蹤中斷而無法進行 LINE Points 回饋
2.若購買過程中關閉蝦皮APP，則需重新透過LINE購物前往蝦皮商城，否則無法進行LINE POINTS 回饋。 / 3.如用戶先前往蝦皮商城將商品加入購物車，後續透過LINE購物前往至蝦皮商城將購物車結清，此方案將不列入 LINE Points 回饋
4.若因系統異常無法追蹤訂單，致使消費者無接收到點數回饋，蝦皮保有更改條款與法律追訴之權利
5. LINE購物商品價格若與蝦皮賣場實際價格有異，以蝦皮賣場價格為準商品描述
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此商品屬「例外商品類別」，不適用七天鑑賞期法規非以有形媒介提供之數位內容或一經提供即為完成之線上服務，經消費者事先同意始提供
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課程資訊
【 課程名稱 】：如何成為資料分析師：從問題解決到行動方案
【 課程簡介 】
資料分析師養成課程，跟著資深資料分析師，透過資料分析的思維，帶你走過實際解決問題的框架。教你理解爬取與載入、清理與轉置等資料分析流程，讓你具備資料驅動的思維，解決職場或求學所遇到的問題。運用課程的問題解決案例，你也能逐步規劃出自己的資料分析師養成步驟。
【 課程大綱 】
章節一：在回答「如何成為資料分析師」之前
單元 1 - Bazinga！我沒有打算直接跟您講答案唷
單元 2 - 泛用的問題解決（Problem Solving）框架
單元 3 - 資料科學的前世今生：什麼是資料科學
單元 4 - 關於資料的爬取、載入、清理與處理
單元 5 - 關於資料的探索與視覺化
單元 6 - 關於資料的預測
單元 7 - 關於資料的溝通
單元 8 - 該怎麼回答「如何成為資料分析師」這個問題
章節二：問題解析：「如何成為資料分析師」
單元 1 - 解析「如何成為資料分析師」這個問題
單元 2 - 我們打算如何勾勒「資料分析師」的輪廓樣貌
單元 3 - 擬定「如何成為資料分析師」的行動方案
章節三：資料蒐集與分析：「技能供給」
單元 1 -「技能供給」資料的來源
單元 2 - 檢視 Kaggle Survey 問卷題目
單元 3 - 理解 Kaggle Survey 問卷題目
單元 4 - 檢視 Kaggle Survey 問卷內容
單元 5 - 檢視受訪者組成
單元 6 - 資料分析師的技能供給（上）
單元 7 - 資料分析師的技能供給（下）
章節四：資料蒐集與分析：「職缺需求」
單元 1 -「職缺需求」的資料來源
單元 2 - 如何進行「資料爬取」
單元 3 - 擷取 Indeed 網站資料分析師職缺的工作描述
單元 4 - 擷取 CakeResume 網站資料分析師職缺的工作描述
單元 5 - 資料分析師的職缺需求
章節五：擬定「如何成為資料分析師」的行動方案
單元 1 - 行動方案概觀與研究方法
單元 2 - TL; DR 摘要
單元 3 - 驗證「資料分析師」的輪廓 ① Jack
單元 4 - 驗證「資料分析師」的輪廓 ② 文哥
單元 5 - 驗證「資料分析師」的輪廓 ③ 君綺
單元 6 - 驗證「資料分析師」的輪廓 ④ David
單元 7 - 驗證「資料分析師」的輪廓 ⑤ Kenny
單元 8 - 驗證「資料分析師」的輪廓 ⑥ Nova
單元 9 - 驗證「資料分析師」的輪廓 ⑦ 黃小姐
單元 10 - 驗證「資料分析師」的輪廓 ⑧ Eric
單元 11 - 理解「現況」與「目標」之間的差距
單元 12 - 行動方案時程
【 老師介紹 】：郭耀仁
我是郭耀仁，一位資料分析師、也是資料科學的專業講師。創立「數據交點」基於「慢慢變強，克服程式設計與資料分析的學習焦慮」的核心理念，提供個人服務以及企業服務。
【 需要準備的工具/軟體 】
- 電腦與網路連線
- 作業系統不限，Mac、Windows 或 Linux 皆可
- Microsoft Excel
- 課程並沒有規定學員需要在自己的環境中執行範例程式碼，想執行輸出結果的學員可以選擇自行安裝 Python 的資料科學開發環境，可以參考：https://medium.com/datainpoint/python-essentials-quick-start-fc0062bf0daf；或者使用課程建置好的 BinderHub 環境：https://mybinder.org/v2/gh/yaojenkuo/hahow-dainaction/f757dd4c3791aa4a1af5afdd013759f2ac0acc89。
【 需要具備的背景知識 】
這堂課適合對資料分析完全沒有涉獵的學生。課程中，您只需要有以下背景知識：
- 高中基礎英文程度：因應撰寫程式、擷取英文求職網站等需求
- Microsoft Excel 試算表的操作知識
【 上完課後，學生可以學到並做出的東西 】
在能力上，能夠：
- 理解爬取與載入、清理與轉置等資料分析流程
- 具備資料驅動的思維，解決職場或求學的問題
- 運用課程的問題解決案例，歸納出自己的「成為資料分析師」行動方案
【 哪些人適合這堂課？】
這門課程的教學影片會涵蓋資料分析從零到一的所有過程，也會提供完整的 .ipynb 檔案讓學員實作，重現分析結果，因此非常適合：
- 沒有程式基礎，但想探索資料的學員
- 具有 Python 基礎程式設計的學員
此外，課程過程中會涉及問題解析、問題解決框架、資料分析實作，因此也非常適合有以下問題的學員：
- 在職場上想運用資料分析協助業務發展的學員
- 具有基礎資料分析能力，卻不知道怎麼應用的學員
上完課後，你將會得到「如何成為資料分析師」行動方案與學習路徑，因此也非常適合：
- 所有想成為資料分析師的學員
但如果你希望從課程中學會 Python 語言，這堂課就不那麼適合你喔！