【數據分析必學】Python上手實作班

課程源起：

在數位浪潮的衝擊下，掌握基本程式語言能力，已然成為全民運動。對於高中生，以及非電、資相關科系的大專學生而言，無論主修任何領域，在求學階段，建立起程式語言的知識儲備，都會是未來發展的重要資產。

但是，對於在職場已有相當歷練，卻完全沒有程式經驗的朋友，面對這波浪潮，不免有些困惑。如果我們歸納一下，在真正開始學習之前，可能有三個問題，需要先行釐清：

一、要學什麼語言？

二、要學到什麼程度？

三、學了到底有什麼用？

第一個問題，比較容易回答。有經驗的程式人員都會說，只要精通了一種語言，再學其它語言，自然駕輕就熟。所以，初學者只要在幾種常用的語言中，擇一學習，都不會錯。而Python 因為容易學習、環境適應性高、應用跨度大、現成的套件多、數據分析能力強大等特性，當作零基礎學習的第一種語言，極為合適。

接下來的兩個問題，可以一起回答。首先，學習程式語言，當然可以把「成為合格的軟體工程師」當作學習目標，但這個目標，需要投入大量的時間與精力，長期堅持，才能達到。而且，還要考慮本身的特質、興趣、與職涯規劃，不具普遍性，並不是每一個人都適合的目標選項。

其次，在非技術崗位上，「培養邏輯思維」、「自主分析日常工作中的數據，優化營運流程」、「彈性驗證商業構想，即時反應市場變化，降低對技術人員的倚賴」、以及「規劃大型專案時，將商業需求，轉譯為技術問題的能力」，則是數位時代，對於每一種職務、每一個工作崗位，都可以大大加分的職能元素。而要實現上述這些目標，透過學習程式語言，不需要到專業程度，只要掌握基本程式能力，就可以達成。

對於沒有程式基礎的朋友，先設定後者為階段性目標，短期內，就可以在具體工作上小規模應用，快速體驗實際成效。等到確定了動機與興趣後，再衡量當前環境，與本身實際條件，決定是否向前者目標邁進。這樣的學習路徑，不僅可以將所學的效能最大化，還可以大幅降低初學的挫折感，是最實際，也最有效率的策略。

有鑑於此，資展國際特舉辦「 Python上手實作班」課程，為沒有程式基礎的學生、教師，以及行銷、規劃、管理等商業人員所設計，深入淺出，完整詮釋 Python 的核心概念與程式邏輯；全程實作，熟悉 Python 基本語法與程式撰寫技巧；並在這個基礎上，延伸至商業數據分析實務，導入資料運算、資料處理、繪圖基本套件，示範以機器學習，執行 RFM 分析案例。幫助大家快速掌握程式語言的基本能力，並實際體驗 Python 在商業數據分析領域的實戰力。

課程目標：

• 熟悉程式結構與邏輯

• 建立撰寫 Python 程式的基本能力

• 認識 Python 以套件執行商業數據分析的靈活性與實用性

• 透過撰寫程式，建立分解問題的能力

• 為沒有程式語言經驗的朋友，搭建自學所需的基礎知識平台

適合對象：

• 無論目的為何，凡不具備任何程式語言基礎，想要跨出第一步者，都適合參與本課程。

• 本課程為初學者設計，會針對初學者最難突破的基本程式結構、邏輯、與語法，詳加說明。有任何程式語言經驗者，建議改選其它進階課程。

課程內容：

1. 建構環境

• 認識 Python

• 學習路徑與發展方向

• 解構 IPO 程序模型

• 作業環境與工具：Anaconda、Python 3、Spyder、Jupyter Notebook

2. 編碼基本元素與功能

• 通用概念 v.s. Python 專屬設定

• 變數類型與命名

• 變數基本運算

• Python 內建容器：string、list、tuple、set、dictionary

• list 編修功能

• tuple 特性與應用場景

• set 特性與應用場景

• 組建與應用 dictionary

• 檔案匯出、入

3. 控制流程

• if 判斷語法與應用範例

• for 迴圈語法與應用範例

• while 迴圈語法與應用範例

• 迴圈控制功能

• 函數基本語法與結構邏輯

• 進階函數應用

• 遞迴程序與運算效能

• 簡介物件導向程式 (OOP，Object-Oriented Programming) 觀念

4. 商業數據分析基本套件與功能

• NumPy 資料運算應用

• Matplotlib 繪圖應用

• Pandas 資料處理應用

5. 綜合應用：實作機器學習範例

• 監督式學習 v.s. 非監督式學習

• RFM 分析原理

• 以 k-means 執行 RFM 分析

• 從商業視角判讀機器學習結果

課程報名與詳細資訊請上：https://www.ispan.com.tw/PY

相關課程問題請來電洽詢專人解說：(02)6631-6568 陳先生

E-mail：kc@ispan.com.tw

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