什麼是網路爬蟲?

  • 大數學堂
  • April 10, 2015, 5:49 a.m.
什麼是網路爬蟲?

爬蟲是一種利用HTTP Request 抓取網路資料的技術，可以用來建立比價網站或進行資料分析。當你需要資料但又無法與他人交換或合作時，爬蟲技術可以將他人的資料庫變成自己的資料庫。這種技術擁有很大的應用價值。

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

  • 大數學堂
  • Oct. 17, 2023, 9 p.m.
[其他專題] 完美結合！ Excel 中也可以用 Python 做機器學習？

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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數字練習題

  • 大數學堂
  • May 23, 2022, midnight
數字練習題

「給資料科學家的Python 課程」的數字練習題專注於幫助資料科學家掌握處理數字資料的技巧。學習者將學習使用Python進行數字運算 數值轉換 數字格式化等技術。這些技術對於資料分析 資料視覺化和統計分析非常重要。通過這些練習，學習者將掌握Python的數學運算符號 數學函數 數學模塊，並學習如何使用內建函數和模塊處理數字類型的資料。

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輸入與輸出練習題

  • 大數學堂
  • May 23, 2022, midnight
輸入與輸出練習題

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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如何安裝Spark-Notebook 在Ubuntu?

  • 大數學堂
  • June 2, 2015, 4:11 p.m.
如何安裝Spark-Notebook 在Ubuntu?

本文介紹了一個優秀的專案Spark Notebook，該專案可以使用Jupyter Notebook的形式存取Spark並生成可互動的視覺化圖表。除了可以使用WISP來使用d3.js生成SVG圖檔外，還支持使用筆記本形式來進行資料分析。這將為使用者提供更多的工具來進行Spark的操作和視覺化。

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檔案簡介

  • 大數學堂
  • May 23, 2022, midnight
檔案簡介

這個 Python 課程針對資料科學家設計，旨在教授他們Python的核心概念和技術，以應用於資料分析和機器學習項目。Python 是一種簡潔 易於學習的程式語言，在資料科學領域廣泛應用。課程將幫助資料科學家學習如何使用Python進行資料分析和機器學習工作。

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如何安裝及使用SparkR?

  • 大數學堂
  • June 20, 2015, 3:02 p.m.
如何安裝及使用SparkR?

Spark最近版本中收錄了R語言的SparkR，這讓R語言的資料分析能夠與Spark進行無縫整合。在RStudio下的安裝過程經過實測後發現，非常簡單且與使用RHadoop撰寫MapReduce非常相似。然而，研究後發現部分機器學習的功能仍需自行撰寫，無法直接呼叫MLlib，這是目前讓人最失望的部分。

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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.
[爬蟲實戰] 如何使用Python Pandas 分析比特幣最佳買點?

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] 如何使用Pandas 快速繪製日幣近期的匯率走勢?

  • 大數學堂
  • Dec. 27, 2016, 5:04 p.m.
[爬蟲實戰] 如何使用Pandas 快速繪製日幣近期的匯率走勢?

本文介紹了使用Pandas進行資料分析並畫圖的簡單方法。首先使用pandas的read_csv功能讀取csv資料，然後使用%pylab inline將圖表顯示在Jupyter Notebook中，最後使用plot函式繪製折線圖。這篇文章強調了透過Pandas的幾行指令就能輕鬆完成資料分析並畫出圖表的便利性。

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