為什麼要學習Python?

• 大數學堂
• May 23, 2022, midnight

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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Jupyter Notebook 操作簡介

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• May 23, 2022, midnight

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

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Spyder 操作簡介

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• May 23, 2022, midnight

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。

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Colab 操作與簡介

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• May 23, 2022, midnight

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。

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Covid19 分析案例

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• May 23, 2022, midnight

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。

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[比特幣程式交易] 如何透過API獲取比特幣歷史報價數據?

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• Jan. 13, 2021, 2:11 p.m.

比特幣快速突破歷史新高後，開始快速回檔。因此，有人打算透過 Python 分析比特幣的買賣點，以引領獲利。他們首先教大家使用Poloniex的API獲取歷史報價資訊，並用Plotly將數據繪製成K線圖。影片和程式碼可以在相應的鏈接中找到。

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數字(Numeric)

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• May 23, 2022, midnight

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

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[其他專題] 完美結合！ Excel 中也可以用 Python 做機器學習？

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• Oct. 17, 2023, 9 p.m.

以前在Python中進行資料分析可能會讓你不得不依賴Pandas，但當需要進行資料修改或新增時，Excel總是那個得心應手的選擇，對吧？現在有一個令人興奮的消息！微軟和Anaconda攜手合作，將Anaconda帶入Excel的世界中。這意味著，現在你可以在Excel的熟悉界面中，發揮Python的強大威力，進行資料分析和機器學習。不再需要繁瑣的資料匯出和匯入，一切都在一個地方搞定！🔗🔢

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輸出格式(Print Format)

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• May 23, 2022, midnight

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。

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資料輸入

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• May 23, 2022, midnight

這篇文章介紹了資料科學家在Python課程中的「資料輸入」主題。該主題涵蓋了從不同來源獲取數據並將其輸入到Python程式中的方法和技巧。這是資料科學家必須掌握的重要技能之一。

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輸入與輸出練習題

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• May 23, 2022, midnight

這個章節將帶領資料科學家們進行與輸入與輸出相關的練習題。主題包括使用Python的輸入與輸出功能，從檔案中讀取數據 將數據寫入檔案 以及使用標準輸入與輸出。這些練習將讓你瞭解如何處理不同的輸入與輸出情況，並學會將處理後的結果輸出到不同的檔案或終端上。這些技巧對於資料科學家來說非常重要，因為數據的輸入與輸出是資料分析的關鍵一步。

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清單 (List) 簡介

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• May 23, 2022, midnight

清單是Python中一種常用的資料結構，用於存儲多個相關的元素。清單可以包含各種不同類型的數據，並且可以通過索引來訪問和操作。清單的元素是有序的，即順序固定。

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元組 (Tuple) 簡介

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• May 23, 2022, midnight

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。

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集合 (Set) 簡介

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• May 23, 2022, midnight

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。

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巢狀陳述與範圍

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• May 23, 2022, midnight

巢狀陳述和範圍是資料科學重要的概念之一，巢狀陳述是指在程式中將一個陳述放在另一個的內部，建立邏輯結構，範圍則是變數的可視範圍，包含全域範圍和區域範圍。了解這兩個概念有助於資料科學家在處理大量數據和複雜邏輯時，建立結構良好且可靠的程式碼。

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生成器(Generator)

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• May 23, 2022, midnight

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。

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物件(Object)

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• May 23, 2022, midnight

物件是封裝了屬性和方法的數據結構，在Python中可以表示任何事物。每個物件都有一個特定的類別，該類別定義了物件的屬性和方法。

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類別(Class)

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• May 23, 2022, midnight

在Python中，類別（Class）是一種用來創建物件的模板，它封裝了相關的屬性和方法。類別可以看作是一種自定義的數據類型，可以擁有屬性和方法。使用類別可以更方便地組織和管理程式碼，並提供封裝 繼承和多型等特性。要創建一個類別，可以使用class關鍵字，在內部定義屬性和方法。透過點運算符可以訪問類別的屬性和方法。示例中定義了一個名為Person的類別，並創建了該類別的實例，可以透過該實例訪問類別的屬性和方法。

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套件(Package)

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• May 23, 2022, midnight

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。

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[ChatGPT] 如何結合Python網路爬蟲和GPTs打造你自己的財經新聞聚合應用程式！

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• Nov. 19, 2022, 4 p.m.

🔍 想知道如何從頭開始建立自己的財經新聞聚合器嗎？我們的最新影片將一步步指引您如何運用 Python 網路爬蟲技術來擷取、整理財經新聞，並且展示如何將這些數據轉換成 CSV 檔案格式，進一步應用於 GPTs。 📈 此外，我們也將探討如何利用 GPTs 的強大功能，將您的財經新聞聚合器提升至一個新層次，提供更深入、更客製化的財經資訊。

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用第三方套件打造"真"對話機器人

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• May 23, 2022, midnight

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。

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結尾

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• May 23, 2022, midnight

這是一個Python課程的結束評價和感謝。該課程涵蓋了Python的基礎知識和資料科學應用，包括常用庫 資料視覺化和網絡爬蟲。重視實踐和應用，並提供了實例和練習。希望學生能夠提升Python技能，應用於資料科學項目。學生可以隨時聯繫課程作者提出問題和建議。最後，感謝學生的參與和支持，並祝願他們在資料科學領域取得成功。

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[爬蟲實戰] 如何透過 Python 網路爬蟲快速找出1111購物狂歡節折扣最多的商品? (2018年版)

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• Nov. 10, 2018, 12:43 p.m.

1111購物狂歡節即將到來，如果你還不知道該買什麼，可以嘗試使用數據來做決策。本課程將使用Python網路爬蟲抓取天貓的商品頁面，再用json和pandas整理商品資訊，最後使用pandas的排序功能，幫助你找出折扣最多的商品。程式碼可參考：https://github.com/ywchiu/largitdata/blob/master/code/Course_108.ipynb

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[ChatGPT] 如何利用Meta開源的Llama2模型，打造屬於自己的ChatGPT

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• July 23, 2023, 12:10 p.m.

ChatGPT是一個強大的語言模型，不僅可以寫信、摘要文章、翻譯，還能協助寫程式。然而，與ChatGPT對話時也引發了擔憂，擔心機密或敏感資料可能因此外流。所幸，Meta公司推出了開源的Llama2模型，可以在本地部署並在離線環境下使用。這個模型減少了與外部服務的數據傳輸，提高了安全性。本課程介紹了在Colab上使用Llama2模型的示範，包括下載、使用transformers套件載入模型以及生成對話結果。

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[ChatGPT] 出一張嘴就能賺錢?! 利用 Code Interpreter 打造最強 ETF 定期定額投資策略

• 大數學堂
• July 9, 2023, 7:03 a.m.

ChatGPT的Code Interpreter能自動撰寫和執行Python程式碼，使用者可以快速分析各種ETF的優缺點，並比較各種定期定額投資策略。該功能還具有檔案上傳功能，可以直接分析來自Yahoo Finance的數據，並提供統計和視覺化報告。它甚至可以模擬不同的ETF定期定額投資策略，計算各種策略的成本、收益和收益率。Code Interpreter可以幫助投資者進行專業的投資策略分析，無需寫任何程式碼，甚至可以充當資料科學家的角色。

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[其他專題] 運用數據科學分析Wordle 該從哪個字開始猜？

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• Feb. 12, 2022, 5:25 a.m.

Wordle是一款熱門遊戲，許多人想嘗試猜出當天的字謎。文章提到，猜字謎有訣竅，選擇涵蓋範圍最廣的字可得到更多提示。作者介紹使用nltk和pandas來分析，發現ceria和corey是不錯的起始字。文章附有影片和程式碼供讀者參考。同時，作者也在徵資深前端工程師，提供職缺連結。標籤包括wordle nltk pandas 資料科學和數據科學。

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[ChatGPT] 運用微調之力！如何將 ChatGPT 訓練成公司的客服助理

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• Aug. 27, 2023, 9:30 p.m.

解密微調：定制專屬於你的大型語言模型！🚀 想知道如何提升ChatGPT模型性能、節省成本，還能獲得更快的回應速度嗎？透過微調(Fine-Tuning)，我們為你展現客製化模型的強大之處，讓你掌握產生高品質回應的關鍵技術！不要錯過這場關於AI革命的探索之旅，立即點擊觀看！

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[財經爬蟲]手把手帶你用Python網路爬蟲抓取Goodinfo，再結合GPT-4o快速分析潛力股!

• 大數學堂
• June 16, 2024, 9 p.m.

本教學將手把手教學如何從GoodInfo網站獲取臺積電財報數據外，還將進一步利用ChatGPT的GPT-4 API解讀財報，判斷公司是否值得投資。影片內容涵蓋了爬蟲、資料處理、API註冊、提示詞設計、財報分析等詳細步驟，幫助您掌握快速取得股票財報和AI輔助投資決策的方法。

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[時間序列] 如何抓取電影 「復仇者聯盟4-終局之戰」的票房數據?

• 大數學堂
• May 23, 2019, 3:13 p.m.

這篇文章提到了觀眾對於《復仇者聯盟4-終局之戰》能打破《阿凡達》的票房紀錄的期望，並介紹了建立時間序列預測模型來預測是否成真的方法。作者提到使用Python網路爬蟲從Box Office Mojo上搜集票房數據。原文中還提供了相關程式碼的連結。

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[財經爬蟲] 使用 Python 網路爬蟲輕鬆爬取集保戶股權分散表

• 大數學堂
• Nov. 3, 2024, 9:30 p.m.

爬蟲的定律就是目標網站一直在變！本教學示範如何突破集保網站的更新限制，成功抓取股權分散表資料。🔍 透過結合 requests 的 Session 管理、Synchronizer Token 驗證機制，並運用 BeautifulSoup 解析 HTML 與 Pandas 處理表格數據，輕鬆完成資料擷取。💡 整個過程展示了如何應對網站的變化，透過 POST 請求技巧實現穩定的爬蟲功能。🚀

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[爬蟲實戰] 如何使用 PANDAS 快速爬取財報表格?

• 大數學堂
• Dec. 30, 2015, 5:14 p.m.

表格是一種常見的數據呈現格式，使用BeautifulSoup4和PANDAS可以很方便地對表格進行解析和爬取。PANDAS的read_html方法可以將復雜的網絡表格信息快速轉換為DataFrame，成為股票分析的數據來源之一。

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[爬蟲實戰] 如何使用Python Pandas 分析比特幣最佳買點?

• 大數學堂
• June 9, 2017, 3:09 p.m.

這篇文章提到使用Python網路爬蟲和數據分析工具Pandas來分析比特幣的趨勢線和移動平均線，以幫助投資者找到最適合的買點。並提供了程式碼的連結和與天善智能合作的線上課程，供讀者進一步了解如何使用Python進行資料分析。文章也提醒投資有賺有賠，投資前應詳閱公開說明書。

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[爬蟲實戰] 如何用Python網路爬蟲抓取台灣運彩上的世界杯足球賠率?

• 大數學堂
• Dec. 4, 2022, 10:19 a.m.

這篇文章主要是介紹如何透過突破台彩網站的防爬蟲機制，使用開發者工具觀察網頁並使用Python快速撰寫網路爬蟲，抓取世界杯足球賠率。文中也提到，台彩還有其他防範機制阻止抓取正確的數據，如果讀者對此有興趣，可以在文章下方留言，未來或許會再開視頻專門解說。文章中也附上了相關的影片和程式碼連結。

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[爬蟲實戰] 如何使用Python 模擬登入淘寶並成功抓取淘寶指數?

• 大數學堂
• Aug. 17, 2015, 4:51 p.m.

文章指出了了解市場必須先取得市場相關數據的重要性。說明在中國，可以參考Google Trend，但只能使用淘寶指數。然而，淘寶指數需要先登入才能取得相關資訊，但透過耐心觀察並使用Python抓取，仍然可以取得所需的資料。

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[爬蟲實戰] 如何使用Pandas 快速抓取並分析iPhone 12 購機方案?

• 大數學堂
• Oct. 18, 2020, 2:15 p.m.

這篇文章介紹了使用Python Pandas來抓取並分析中華電信最新的5G購機方案。透過數據分析，讀者可以輕鬆找到最優惠的方案，不用再煩惱買空機或綁電信方案的問題。此外，文章也提供了相關的影片和程式碼供讀者參考。

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