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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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[其他專題] 完美結合！ Excel 中也可以用 Python 做機器學習？
![[其他專題] 完美結合！ Excel 中也可以用 Python 做機器學習？](https://img.youtube.com/vi/pzD7bTxIm6I/0.jpg)
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！🔗🔢
開始上課[比特幣程式交易] 如何透過API獲取比特幣歷史報價數據?
![[比特幣程式交易] 如何透過API獲取比特幣歷史報價數據?](https://img.youtube.com/vi/no5dBXTppkg/0.jpg)
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。
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[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！
![[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！](https://img.youtube.com/vi/EDokS2CdR_I/0.jpg)
🔍 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。
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[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)
![[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)](https://img.youtube.com/vi/vqcXX2TQRik/0.jpg)
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
開始上課[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
![[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](https://img.youtube.com/vi/F7LRQYA2jZ8/0.jpg)
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。
開始上課[ChatGPT] 如何利用Meta開源的Llama2模型，打造屬於自己的ChatGPT
![[ChatGPT] 如何利用Meta開源的Llama2模型，打造屬於自己的ChatGPT](https://img.youtube.com/vi/i6xZJTRv_z0/0.jpg)
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。
開始上課[其他專題] 運用數據科學分析Wordle 該從哪個字開始猜？
![[其他專題] 運用數據科學分析Wordle 該從哪個字開始猜？](https://img.youtube.com/vi/rjfw6206WJI/0.jpg)
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。
開始上課[ChatGPT] 運用微調之力！如何將 ChatGPT 訓練成公司的客服助理
![[ChatGPT] 運用微調之力！如何將 ChatGPT 訓練成公司的客服助理](https://img.youtube.com/vi/HwkCbag4Qzk/0.jpg)
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！
開始上課[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?
![[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?](https://img.youtube.com/vi/LcnZhJnSXTE/0.jpg)
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。
開始上課[爬蟲實戰] 如何使用 PANDAS 快速爬取財報表格?
![[爬蟲實戰] 如何使用 PANDAS 快速爬取財報表格?](https://img.youtube.com/vi/LkUozoHHWhs/0.jpg)
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。
開始上課[爬蟲實戰] 如何使用Python Pandas 分析比特幣最佳買點?
![[爬蟲實戰] 如何使用Python Pandas 分析比特幣最佳買點?](https://img.youtube.com/vi/wZ48Gjb-k2U/0.jpg)
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。
開始上課[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?
![[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?](https://img.youtube.com/vi/sATzSUaNmD4/0.jpg)
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。
開始上課[爬蟲實戰] 如何使用Python 模擬登入淘寶並成功抓取淘寶指數?
![[爬蟲實戰] 如何使用Python 模擬登入淘寶並成功抓取淘寶指數?](https://img.youtube.com/vi/DF47h_hhGZw/0.jpg)
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。
開始上課[爬蟲實戰] 如何使用Pandas 快速抓取並分析iPhone 12 購機方案?
![[爬蟲實戰] 如何使用Pandas 快速抓取並分析iPhone 12 購機方案?](https://img.youtube.com/vi/lknzzl0m4e8/0.jpg)
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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