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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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Python數字、字串與輸入輸出概論
《Python數字 字串與輸入輸出概論》是針對資料科學家的Python課程的第一個章節。該章節介紹了使用Python進行數字計算的基本概念和技巧，同時也解釋了如何處理字串以及讀取和顯示輸入和輸出的資料。這是一個重要的基礎知識，對於學習Python的人來說非常有幫助。
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
開始上課字串 (String)
這節課教導如何在Python中處理字串。學生將學習建立和存取字串 連結 切割和搜尋字串的操作。此外，還會教導常用的字串方法，如改變大小寫和取代子字串。這些技巧對處理和操作文字資料在資料科學領域中很有幫助。
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Python 陳述與控制流程速覽
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。
開始上課WHILE 迴圈練習題
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。
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] 如何使用ChatGPT 快速翻譯 PDF 文件?
![[ChatGPT] 如何使用ChatGPT 快速翻譯 PDF 文件?](https://img.youtube.com/vi/SjFNh18BB7M/0.jpg)
【用chatgpt翻譯pdf】我們經常需要閱讀英文文件和論文，但以往將中文複製貼上到Google翻譯，往往得到一些含糊不清的翻譯結果。因此，我們現在要教大家如何使用強大的人工智慧模型 - ChatGPT快速翻譯PDF文件！
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。
開始上課第三方套件練習題 - 運用結巴斷詞
結巴斷詞（jieba）是一個常用的中文中文字斷詞的Python套件。該套件可以將中文文本進行分割，分離出詞彙的單位，方便進行文本分析 文字處理等自然語言處理任務。想使用結巴斷詞套件，需要先安裝並匯入該套件。以下有安裝指令和匯入代碼的示例。透過結巴斷詞可以將中文句子斷詞為詞彙的單位，方便後續的處理和分析。
開始上課檔案、Pythonic、Python 總複習
這段文字介紹了在Python中處理檔案的基本操作，包括打開 讀取 寫入和關閉檔案，並介紹了處理CSV和JSON格式檔案的方法。另外，它還提到了Python語言的哲學和風格，包括編碼風格指南和如何寫出乾淨 易讀且可維護的程式碼。最後，這個章節進行了Python基礎知識的回顧，並透過解決程式設計問題來測試學習者對於Python的理解和應用能力。
開始上課Python 總複習 - 用Python 分析川普演說文最常出現字詞(Word Count)
文章介紹了在Python 中使用詞頻統計或字詞計數的方法來分析川普演說文中最常出現的字詞。作者提到了使用Python 的文本處理技術預處理川普演說文的內容，並使用字典資料結構記錄每個字詞的出現次數。透過迴圈和條件判斷式，可以遍歷川普演說文並計算每個字詞的出現次數，最後，可以使用Python 的排序功能將字詞按照出現次數進行排序並進行視覺化。
開始上課[Scrapy 爬蟲] 如何設置 Job 以分段爬蟲任務?
![[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] 使用 Ollama 調用本地語言模型生成文章並且辨識圖片內容
![[AI人工智慧] 使用 Ollama 調用本地語言模型生成文章並且辨識圖片內容](https://img.youtube.com/vi/aKcAIfhzW68/0.jpg)
Ollama是一款能在個人電腦上輕鬆部署和使用語言模型的工具，透過Ollama，我們便能在終端機使用：1. 聯發科的 Breeze 7b 模型、2. 利用 Python 接合 Ollama 的端口，3. 甚至使用 Llava 模型智慧地重命名文件中的圖片。透過本地端部署的大型語言模型，便能在保障隱私與安全的前提下，有效能夠提高工作效率。
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[爬蟲實戰] 如何使用Pandas 快速繪製日幣近期的匯率走勢?
![[爬蟲實戰] 如何使用Pandas 快速繪製日幣近期的匯率走勢?](https://img.youtube.com/vi/8wo9ckJCTsw/0.jpg)
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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