為什麼要學習Python?
Python是一種非常流行的程式語言，用於各種領域。學習Python的原因包括其簡單易學的語法，跨平台的特性，以及在資料科學和機器學習領域的廣泛應用。此外，Python擁有大量的資源和社區支持。學習Python對於資料科學家來說是必備技能之一，能夠快速開發和執行數據科學項目，並能夠與廣泛的工具和庫集成。
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Python開發工具速覽
本章節介紹了幾個常用的Python開發工具，這些工具可以協助資料科學家提升開發效率，並提供更好的開發環境。透過學習這些工具，資料科學家可以更快速地開發相關應用程式，並更有效地使用Python進行數據分析和處理。這些工具的介紹涵蓋了程式編輯器 開發環境 套件管理器等等，對於Python開發相當有幫助。
開始上課Anaconda安裝與簡介
本章介紹了Anaconda的安裝與簡介。Anaconda是一個功能強大的Python資料科學平台，提供許多預裝的資料科學工具和套件。本章中，我們將介紹如何下載 安裝Anaconda，以及探索Anaconda所提供的各種功能。
開始上課Jupyter Notebook 操作簡介
Jupyter Notebook是一個交互式程式開發環境，能夠支援多種程式語言，並能在同一個環境中整合程式碼 文字和圖片。它使用單元格作為開發基礎，使用者可以根據需要新增 刪除 移動這些單元格，並即時執行程式碼並進行調試。Jupyter Notebook還提供了自動完成 代碼提示 內容搜索等功能，提高程式撰寫效率。此外，它還支援共享到網路上
開始上課Spyder 操作簡介
本文介紹了Spyder作為一個針對資料科學家所設計的整合開發環境(IDE)的功能。從安裝和設定開始，探索Spyder的介面和佈局，並介紹了新建 開啟 儲存和執行Python檔案的方法。此外，還介紹了變數瀏覽器 錯誤檢查 調試功能以及使用內置控制台進行交互式編寫和測試的方法。最後，聚焦於Spyder的潛力，提高資料科學工作效率和加速開發和測試過程。
開始上課PyCharm 安裝與操作簡介
本文介紹了在「給資料科學家的Python課程」中，第一章的內容，該章節主要介紹了PyCharm的安裝與操作。PyCharm是一個功能強大的Python集成開發環境，它提供了許多提升開發效率的功能。文章首先介紹了如何下載和安裝PyCharm，並提供了不同環境下的安裝步驟。接著，文章介紹了如何建立新的Python項目並編寫第一個Python程式。然後，文章詳細介紹了PyCharm的編輯器功能，包括代碼自動完成 語法檢查和代碼重構工具。此外，還介紹了如何使用調試器進行錯誤排除和跟踪代碼執行，以及如何使用版本控制工具來管理程式碼。整體而言，本章節提供了全面的指南，讓讀者能夠開始使用PyCharm來開發和執行Python程式。
開始上課Visual Studio Code (VSCode) 安裝與操作簡介
這個章節介紹了如何安裝和使用Visual Studio Code（VSCode）。 VSCode是一個免費且開源的程式碼編輯器，適用於各種程式語言。安裝非常簡單，只需要從官方網站下載安裝檔進行安裝。它提供了很多方便的功能，如自動完成 語法檢查 變數跳躍等。並且支援許多擴充套件，可以根據需要進行自定義配置。你可以安裝相關的擴充套件，如語言支援 程式碼格式化工具 Git整合等等，以提高編程效率。這個章節將帶領你了解如何安裝和操作VSCode，方便快速上手並提高程式碼編寫的效率。
開始上課Colab 操作與簡介
Colab是由Google提供的基於瀏覽器的Python環境，旨在為數據科學家和機器學習研究者提供便利。使用者可以在雲端一鍵執行Python程式碼，無需安裝任何軟體或配置硬體。Colab支援Python 2和Python 3，內建許多熱門的Python庫。同時，Colab也支援GPU和TPU加速，可以提高運算速度。操控Colab非常容易，只需登錄Google帳戶，即可使用Google Drive儲存和管理代碼和數據，還能創建 編輯和共享Colab筆記本。
開始上課Covid19 分析案例
本章介紹Python進行Covid19分析的案例，從相關數據集中提取信息，使用數據科學工具進行分析和視覺化。透過案例，學習使用Python進行數據清理 聚合 統計分析和預測模型建立等任務，了解Covid19的傳播情況和趨勢。
開始上課Python數字、字串與輸入輸出概論
《Python數字 字串與輸入輸出概論》是針對資料科學家的Python課程的第一個章節。該章節介紹了使用Python進行數字計算的基本概念和技巧，同時也解釋了如何處理字串以及讀取和顯示輸入和輸出的資料。這是一個重要的基礎知識，對於學習Python的人來說非常有幫助。
開始上課數字(Numeric)
本文介紹了在Python中使用數字的基本操作和常用函數。Python提供了整數 浮點數和複數等不同的數字型別。文章還介紹了數字的基本操作（如加法 減法 乘法 除法）和常用函數（如絕對值 四捨五入 取整）。同時，文章還介紹了如何使用數字解決實際問題，例如計算平均值 標準差
開始上課字串 (String)
這節課教導如何在Python中處理字串。學生將學習建立和存取字串 連結 切割和搜尋字串的操作。此外，還會教導常用的字串方法，如改變大小寫和取代子字串。這些技巧對處理和操作文字資料在資料科學領域中很有幫助。
開始上課輸出格式(Print Format)
輸出格式是將數據以特定方式呈現給使用者的方法。Python 提供了多種控制輸出格式的方法，包括使用 print() 函數和格式化輸出。這些技巧能夠幫助資料科學家更好地呈現數據，提高工作效率。
開始上課Python 資料結構速覽
這篇文章介紹了Python資料結構的重要性，並提供了對常見資料結構的快速概述，包括列表 元組 字典和集合。文章解釋了這些資料結構的特點 用途以及如何創建和操作它們。
開始上課字典 (Dictionary) 簡介
字典是Python中一種非常有用的資料結構，它以鍵-值對的形式儲存資料。每個鍵都必須是唯一的，值可以是任意類型的物件。字典可以用於解決許多實際問題，例如建立通訊錄或詞典。
開始上課字典 (Dictionary) 練習題
這一章節介紹了資料科學家們可以使用的一些字典練習題。字典是Python中一種重要的資料結構，可以用來保存和組織資料。通過這些練習題，讀者將學到如何使用字典解決不同的問題，並提升對字典的操作能力。
開始上課元組 (Tuple) 簡介
元組是Python中的一種序列型別，它是一個有順序 不可變的集合。元組可以包含不同類型的元素，並且這些元素可以通過索引進行訪問。元組的元素不能被修改，使其更適合存儲不應改變的數據。元組使用小括號表示，元素之間用逗號分隔，可以進行索引 切片 迭代 比較和組合等操作。
開始上課集合 (Set) 簡介
集合（Set）是Python中的一種結構，由一組唯一且無序的元素組成。可以使用花括號{}或set()函數創建集合。集合中的元素可以是任何不可變的數據類型。集合是可變的，可以添加或刪除元素。可以使用add()方法添加元素，remove()或discard()方法刪除元素。集合可以進行聯集 交集和差集等運算，分別使用| &和-運算符計算。
開始上課Python 陳述與控制流程速覽
本文介紹了Python程式語言中的陳述和控制流程，包括賦值陳述 條件陳述 迴圈陳述 例外處理和函式定義等。文章強調這個章節對初學者和有程式基礎的資料科學家都有益處，能幫助讀者更好地理解Python程式中的流程控制和邏輯判斷，並能更有效地編寫Python程式。也提供了進一步閱讀的連結。
開始上課Python 運算式與陳述
這個章節將深入探討Python中的運算式和陳述。運算式是由值 運算子和函數組成的程式碼片段，用於執行特定的計算。我們將學習使用算術 比較和邏輯運算子來建立運算式。陳述是以關鍵字和內容為基礎的語句，用於執行特定操作。我們將學習各種陳述，包括條件陳述 迴圈陳述以及函數定義和呼叫。
開始上課Python 運算式與陳述練習題
這個章節提供了一些適合資料科學家的Python課程練習題，讓學習者能夠運用Python的運算符號和常見陳述來解決實際問題。這些練習題能夠幫助學習者檢驗自己對於Python表達式和陳述的理解程度。
開始上課WHILE 迴圈練習題
這個Python課程的一個章節專門練習WHILE迴圈，幫助學習者熟練使用它來解決問題。這些練習題涵蓋了WHILE迴圈的基礎應用，包括迴圈初值 終止條件和迭代過程的設定。通過這些練習，學習者可以熟悉WHILE迴圈的語法 邏輯控制和變數的更新。這些題目涉及了數字運算 字串操縱和列表處理等不同應用場景，幫助學習者掌握WHILE迴圈的技巧和思路。透過這些練習，學習者可以提升自己的編程邏輯能力和解決問題的能力，並更好地應用WHILE迴圈進行程序設計。
開始上課迭代器 (Iterator)
迭代器是Python中的一種機制，用於遍歷容器對象而不需要生成全部元素。每個迭代器都有兩個基本方法：__iter__()和__next__()，分別返回迭代器本身和容器中的下一個元素。使用迭代器可以節省內存空間並提供方便高效的元素訪問方式。
開始上課匿名函式 (Lambda)
匿名函式（lambda函式）是一種輕量級的函式，在Python中可以直接定義和使用，不需要使用def關鍵字。lambda函式的語法簡單，可以使用lambda關鍵字指定參數，並定義函式的運算邏輯。lambda函式常用於單次使用且簡單的函式定義，可以應用於列表排序 過濾和映射等操作，也可以與內建函數如map() filter()等一起使用。
開始上課裝飾器(Decorator )
Python中的裝飾器是用於修改或增強現有函式功能的特殊語法。裝飾器是一個函式，可以接受另一個函式作為參數並返回一個新的函式。這使得我們能在不更改原函式源碼的情況下，擴展或修改函式的行為。
開始上課生成器(Generator)
生成器是一種特殊的函式，可以逐步生成數據。它使用yield關鍵字返回數據，而不是使用return。這種方式可以節省內存空間，適用於處理大量數據的情況。生成器可以通過for迴圈遍歷數據，也可以使用next()函式獲取下一個數據。每次調用生成器時，它會從上次yield所在位置繼續執行，直到遇到下一個yield或結束。
開始上課繼承(Inheritance)
繼承是物件導向程式設計中的重要概念，在Python中得到了充分支援。通過繼承，可以創建新的類別並使用現有類別的屬性和方法，促使程式碼重用更容易。繼承中有父類別和子類別的分層組織，子類別可以繼承父類別的屬性和方法，同時還能添加自己的屬性和方法。繼承是一種結構化程式碼的方法，通常將相關功能放在父類別中，可以在多個子類別中共用這些功能，同時還可以在每個子類別中添加不同的行為和特性。
開始上課模組、套件、第三方套件速覽
本章節將介紹Python中的模組 套件以及第三方套件。模組是一個Python檔案，可以包含變數 函式 類等程式碼，我們可以透過import語句引入使用。套件則是由多個模組組成的集合，方便共享和重複使用程式碼。常見的Python套件有math datetime random等。除了內建的模組和套件外，我們還可以使用第三方套件來擴展Python功能。第三方套件是由其他開發者開發的，可在官方網站或第三方網站下載和安裝。這章節將教你如何使用模組及套件，並安裝和管理第三方套件，提升Python程式開發效率。
開始上課模組(Module)
Python中的模組是包含函式 變數和類別的文件，可以組織和重用程式碼，提高可讀性和維護性。使用模組可以簡化程式開發過程，只需導入所需的模組即可。Python內建了許多模組，如math datetime和random，還有許多第三方模組，如numpy pandas和scikit-learn，提供更豐富和專業的功能。
開始上課套件(Package)
在資料科學中，套件 (Package) 是指一組相關的功能模組或程式庫，以協助資料科學家處理和分析數據。Python 是一個廣受歡迎的程式語言，擁有豐富的套件生態系統，對於資料科學家來說，這些套件不僅能節省開發時間，還能幫助處理龐大的數據集。
開始上課第三方套件 (Third Party Package)
第三方套件是由非官方開發人員或組織創建和維護的Python套件，可擴展Python的功能。這些套件提供了各種功能和工具，可用於不同的應用。由於Python開源且廣泛使用，對於開發人員來說可以輕鬆獲取並使用這些套件。不同的第三方套件可以提供不同的特性和功能，使得Python更加具有彈性和豐富性。
開始上課用第三方套件打造"真"對話機器人
本文介紹如何使用Python中的第三方套件打造一個真實的對話機器人。對話機器人可以進行自然的對話，並根據使用者的輸入提供適當的回應。文章提到可以使用NLTK或spaCy等自然語言處理套件來處理和分析使用者的輸入。同時，可以使用GPT模型等語言模型生成自然流暢的回應。另外，也可以使用SpeechRecognition等語音辨識套件實現語音輸入功能。文章指出，這些套件能夠讓應用程序能與使用者進行自然且有意義的對話。
開始上課第三方套件練習題 - 運用結巴斷詞
結巴斷詞（jieba）是一個常用的中文中文字斷詞的Python套件。該套件可以將中文文本進行分割，分離出詞彙的單位，方便進行文本分析 文字處理等自然語言處理任務。想使用結巴斷詞套件，需要先安裝並匯入該套件。以下有安裝指令和匯入代碼的示例。透過結巴斷詞可以將中文句子斷詞為詞彙的單位，方便後續的處理和分析。
開始上課檔案、Pythonic、Python 總複習
這段文字介紹了在Python中處理檔案的基本操作，包括打開 讀取 寫入和關閉檔案，並介紹了處理CSV和JSON格式檔案的方法。另外，它還提到了Python語言的哲學和風格，包括編碼風格指南和如何寫出乾淨 易讀且可維護的程式碼。最後，這個章節進行了Python基礎知識的回顧，並透過解決程式設計問題來測試學習者對於Python的理解和應用能力。
開始上課Python 總複習 - 用Python 分析川普演說文最常出現字詞(Word Count)
文章介紹了在Python 中使用詞頻統計或字詞計數的方法來分析川普演說文中最常出現的字詞。作者提到了使用Python 的文本處理技術預處理川普演說文的內容，並使用字典資料結構記錄每個字詞的出現次數。透過迴圈和條件判斷式，可以遍歷川普演說文並計算每個字詞的出現次數，最後，可以使用Python 的排序功能將字詞按照出現次數進行排序並進行視覺化。
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