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商品描述

Hahow 好學校|線上課程📖 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 📍課程序號發送及兌換詳情請見賣場介紹 課程資訊 【 課程名稱 】:Python 的 50+ 練習:資料科學學習手冊 【 課程簡介 】 學會 Python 程式設計與資料科學應用,能夠讓我們成為擅長寫程式處理數據、挖掘洞見的資料分析師,跟著我完成 50+ 練習把它學起來! 【 課程大綱 】 章節一:簡介 章節二:使用資料類別運算顯示與判斷 章節三:使用資料結構類別管理資料 章節四:使用流程控制管理程式區塊的執行 章節五:使用函數組織程式碼 章節六:使用類別組織函數與資料 章節七:使用模組包裝函數與類別 章節八:讓程式更簡潔的 Python 技巧 章節九:使用 conda 管理環境 章節十:資料科學模組 NumPy 入門 章節十一:資料科學模組 Pandas 入門 章節十二:資料科學模組 Matplotlib 入門 章節十三:資料科學模組 Scikit-Learn 入門 章節十四:資料的載入 章節十五:基礎資料框操作 章節十六:文字資料操作 章節十七:日期時間資料操作 章節十八:進階資料框操作 章節十九:探索性資料分析 章節二十:監督式學習 【 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 】 - 桌上型電腦或者筆電,RAM 至少 4GB,處理器至少 i5。 - 作業系統是 Windows 10 64 位元或 macOS。 - 瀏覽器(Chrome/Firefox/Edge),可分別於 https://www.google.com/chrome/、https://www.mozilla.org/en-US/firefox/new/、https://www.microsoft.com/en-us/edge 下載。 - Google Colaboratory,可於 https://colab.research.google.com 以 Gmail 帳號使用。 - Miniconda,可於 https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html 下載。 【 需要具備的背景知識 】 - 高中以上的英文程度(或者通過全民英檢中高級、TOEIC 650 分以上),在程式設計與資料科學領域有許多保留字、敘述、函數以及技巧和英文高度相關,在專有名詞釋義、範例資料與練習題中也會有英文;修課學生的英文程度愈好、對英文的接受度愈高,這門課程的學習效果就會愈好。 - 不需要任何程式設計或者資料科學的背景知識基礎,相關知識將在課程影片中講授,並透過能自行測試批改的練習題讓學生融會貫通。 【 上完課後,學生可以學到並做出的東西 】 - 熟練地定義 Python 函數或者類別完成程式設計與資料科學的 50+ 練習。 - 暸解如何利用 Python 函數與類別組織程式碼。 - 暸解並練習 Python 程式設計的基礎觀念,包含資料類別、資料結構類別、流程控制以及函數。 - 暸解並練習 Python 程式設計的進階觀念,包含類別、模組、Comprehensions、Generators、迭代器函數(Iterator functions)、函數型函數(Functional functions)與環境管理。 - 暸解如何在自己的桌上或筆記型電腦創造與課程相同的資料科學環境。 - 暸解並練習 Python 資料科學的基礎,包含 NumPy、Pandas、Matplotlib 以及 Scikit-Learn 四個重要的資料科學模組。 - 暸解並練習資料科學的應用場景,包含資料載入、基礎資料框操作、文字資料的操作、日期時間資料的操作、進階資料框操作、探索性資料分析與監督式學習。 【 哪些人適合這堂課?】 - 日常生活(包含工作、興趣、學習或研究)需要處理以及分析數據。 - 對於數據分析、資料科學有興趣,未來想從事相關工作(資料分析師、資料工程師、資料科學家)。 - 喜歡透過動手做練習題學習知識與技能。 哪些人不適合這堂課呢? - 對英文接受度很低,甚至排斥,在程式語言與資料科學領域有許多保留字、敘述、函數以及技巧和英文高度相關,再加上專有名詞釋義、範例資料與練習題中也會有英文,修課學生如果排斥英文,這堂課的學習效果自然不會好。 - 只願意聽講師觀念講解、進行範例操作,沒有時間或意願寫練習題;程式設計與資料分析十分著重親手實作,修課學生如果排斥實作解題,這堂課的學習效果自然不會好。 - 已經能熟練地撰寫 Python 的函數與類別解決程式設計問題,這堂課對你的幫助可能不大。 - 已經能熟練地使用 Python 資料科學模組 NumPy、Pandas、Matplotlib 與 Scikit-Learn 的函數與類別解決資料科學問題,這堂課對你的幫助可能不大。 - 對於機器學習、深度學習有興趣,未來想從事相關工作(機器學習工程師、人工智慧工程師),這堂課所涵蓋的相關知識尚不足以應付。

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