為什麼要學習Python?

• 大數學堂
• 2022年5月23日 00:00

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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[AI人工智慧] 你也能成為編曲大師！探索如何運用 AudioCraft 以文字創造音樂

• 大數學堂
• 2023年8月6日 16:30

現今人工智慧的進步為我們的生活帶來了前所未有的變革。你或許已熟悉使用ChatGPT創作文章、寫信、翻譯或是使用MidJourney、DALL-E以文字產生千變萬化的圖片，但今天，我們要談論的不僅僅是生文、生圖，我們要談論的是如何利用文字生成音樂！有了AudioCraft，現在你不需要專業的音樂背景，只要提供文字，AudioCraft就能為您生成旋律，音樂家可以獲取新的靈感，而中小企業主也可以輕鬆地為他們的廣告增加配樂，相信有了AudioCraft，再搭配自己的音樂品味，相信在不久的將來，大家都可以成為音樂創作大師！

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數字練習題

• 大數學堂
• 2022年5月23日 00:00

「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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字串練習題

• 大數學堂
• 2022年5月23日 00:00

"字串練習題"是一個給資料科學家的Python課程中的章節，這個章節提供了一系列的練習題目，幫助學員熟悉和掌握在Python中處理字串的技巧和方法。這些練習題目可以有效地提升學員在處理字串方面的能力。

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Python 陳述與控制流程速覽

• 大數學堂
• 2022年5月23日 00:00

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。

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錯誤與例外練習題

• 大數學堂
• 2022年5月23日 00:00

本章節提供了一系列關於錯誤與例外處理的練習題，幫助資料科學家熟悉如何處理程式執行中可能出現的錯誤和例外情況。這些練習包含了各種常見的錯誤類型，如語法錯誤 邏輯錯誤和致命錯誤等，並提供了相應的解答和解釋。通過完成這些練習，資料科學家可以學習到如何適當地處理錯誤，從而使程式更為堅固和可靠。

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WHILE 迴圈練習題

• 大數學堂
• 2022年5月23日 00:00

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。

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函式速覽

• 大數學堂
• 2022年5月23日 00:00

本章節介紹了Python中的函式，函式是獨立的程式區塊，能夠執行一系列操作並返回結果。函式在程式設計中非常重要，可以幫助我們將任務拆分為小塊並重複使用。學習內容包括如何定義和呼叫函式以及處理參數和返回值。同時還討論了函式的語法細節，並介紹了一些常見的使用案例，包括遞迴函式和匿名函式。

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函式練習題

• 大數學堂
• 2022年5月23日 00:00

「給資料科學家的Python 課程」中的函式練習題章節，提供了幫助資料科學家熟練Python函式使用的機會。這個章節旨在讓資料科學家能夠透過練習和實際應用，更加熟悉函式的概念與用法。這能夠增加他們在資料科學領域中的實用程度，並提升他們的效率。透過這個章節的練習，資料科學家可以學習到許多實用的函式技巧，並將其應用於實際的資料分析和處理中。

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[ChatGPT] Whisper還是剪映？選擇最佳字幕創建工具讓你的影片更專業！

• 大數學堂
• 2023年3月12日 08:31

這篇文章提到隨著YouTube影片的普及，語音轉文字的需求也相應增加。文章介紹了如何使用Python調用Whisper API將YouTube影片轉錄成字幕，並利用Pysrt合併和修改字幕時間。同時還比較了這種轉錄方式與剪映的差異。影片和程式碼也提供了相關連結，以便讀者更深入了解。該文章還以標籤形式列出了相關的主題，如語音識別 YouTube字幕生成等，方便讀者查找相關資訊。

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物件與類別練習題

• 大數學堂
• 2022年5月23日 00:00

這個章節介紹物件與類別的概念，並提供相關的練習題讓讀者實際應用所學。讀者將學習如何定義類別，並創建物件實例，以及如何在類別中定義屬性和方法並加以使用。練習題的案例將涵蓋人 汽車和動物等真實世界的事物，協助讀者更好地理解物件與類別在程式碼中的映射。

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套件(Package)

• 大數學堂
• 2022年5月23日 00:00

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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用第三方套件打造"真"對話機器人

• 大數學堂
• 2022年5月23日 00:00

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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檔案簡介

• 大數學堂
• 2022年5月23日 00:00

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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結尾

• 大數學堂
• 2022年5月23日 00:00

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)

• 大數學堂
• 2018年11月10日 12:43

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] 網路爬蟲 X MidJourney X ChatGPT 自動化產生吸睛新聞封面 (2/2)

• 大數學堂
• 2023年6月4日 13:36

在上一集中(https://largitdata.com/course/224/)，我們學習了如何運用網路爬蟲 X ChatGPT自動化生成Midjourney的圖片。 而在本集中，我們將教你如何完成最後的自動化步驟，也就是運用Discord Bot 自動下載Midjourney生成的圖片。

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[ChatGPT] 利用 ChatGPT 打造萬用網路爬蟲追蹤最新機票價格

• 大數學堂
• 2023年6月25日 09:23

本教學將教您如何使用Selenium自動瀏覽Expedia網站，並利用LangChain和ChatGPT的Extraction功能，自動解析半結構化資料。最後，使用Pandas將半結構化資料轉換為結構化資訊。透過ChatGPT和LangChain的幫助，我們可以省去編寫網路爬蟲時需要觀察元素的麻煩。再加上Selenium可以模擬人類操作，我們能夠簡化網路爬蟲的過程，輕鬆地獲取所需的網頁資訊。期待著中秋節的到來，並希望能在日圓跌至新低的時候，節省機票費用，享受一趟愉快的旅程。

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

• 大數學堂
• 2023年7月23日 12:10

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
• 2023年7月9日 07:03

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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