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。
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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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本文介紹了在客戶不斷修改需求的情況下，如何進行版本管理，以及在多人共同開發項目中，如何解決同一個檔案的合併問題。作者提出了使用版本控制管理系統的解決方法，並預告了接下來將介紹如何使用git進行版本控制。
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這篇文章介紹了使用Python編寫網路爬蟲的開始步驟，其中需要安裝兩個Python套件：Requests和BeautifulSoup4。Requests是一個用於網路資源擷取的套件，而BeautifulSoup4則是一個用於HTML剖析的套件。
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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![[Scrapy 爬蟲] 如何設置 Job 以分段爬蟲任務?](https://img.youtube.com/vi/2xjAArPnOH8/0.jpg)
Scrapy提供了一個方便的功能，可以在爬取大型網站時暫停和回復任務。透過指定 -s JOBDIR=DIR 的方法，我們可以讓Scrapy處理繁瑣的任務管理，方便地分段進行爬取任務。這使得爬取大型網站變得更加輕鬆和高效。
開始上課![[AI人工智慧] EasyOCR v.s. PaddleOCR 誰才是圖片轉文字(OCR)的最佳神器?!](https://img.youtube.com/vi/wWhampV9ebM/0.jpg)
光學字元辨識(OCR)能夠將紙上文字數位化，使得資訊管理變得更加方便，例如：將書籍掃描成電子版、識別及翻譯外國的路標或菜單，以及將手寫筆記快速轉化成文字檔。本文介紹如何透過 Python使用EasyOCR和PaddleOCR兩種開源工具，可以簡單地識別圖片中的文字。同時，影片中亦比較了兩個套件與不同類型文字的識別準確率。
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](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![[爬蟲實戰] 如何使用Pandas 函式將台灣銀行的牌告匯率存進資料庫中?](https://img.youtube.com/vi/C4JUEKNkJlc/0.jpg)
使用Excel管理匯率資料不方便，因此我們建議使用資料庫來儲存資料。使用Pandas可以輕鬆將資料儲存到資料庫中，並使用read_sql_query函式將資料讀回。這樣可以增加資料的可維護性。
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