Python實務應用課程
工作中有許多單調機械化的工作,需要自動化的程式來幫忙自己嗎?
想進入數據分析師這產業,但苦無程式背景不知怎麼下手嗎?
懂了一些Python語法,但不知如何做實務上的應用嗎?
因為易於學習且已有許多模組與套件可直接使用,能直觀的處理日常工作與生活上的瑣事,
愈來愈多的數據分析工作職缺需求,Python在近幾年已經成為最受歡迎且熱門的程式語言之一了。
如果你也想跟上這波趨勢,這門Python課程將透過老師深入淺出的「一對一指導」,帶你從程式新手入門,
一步一步學習,最後做出可實際應用的第一支Python程式,並學會Python在數據分析領域的實務應用。
課程重點:
課程總時間約為13周,每周兩小時,課程大綱如下
Week | 大綱 |
Week1 | 簡介Python的用途, 能用Python處理那些問題 介紹基本的資料型態: int, float, str, bool等 簡單的一些function介紹, 如print, type, input等 |
Week2 | 介紹Python常用的原生資料結構, 如tuple, list, dictionary以及set, 並講解每個資料結構如何存取, 添加, 刪除資料, 以及一些常用的function |
Week3 | 介紹Python的兩大control flow, 用於判斷的if/elif/else, 以及重複動作的for, while. 在for, while的介紹中, 會穿插pass, break, continue等常用的關鍵字 |
Week4 | 介紹在Python裡如何自訂function, 並講解參數的意義 |
Week5 | 介紹Python裡面如何debug, try/except的error handling功能 |
Week6 | 介紹Python的package功能, 以及認識常用的一些package, 如pandas, numpy, seaborn, matplotlib等 |
Week7之後的章節都可視學生的實際需求而延長該週要介紹的主題, 每個主題都可以上超過4小時以上的內容 | |
Week7 | 介紹pandas package, 包含如何從檔案讀取資料, 以及pandas底下的dataframe資料結構的實作 |
Week8 | 介紹plot相關的 package, 實作一些常用的圖形並調整參數, 讓作圖可以更客製化 |
Week9 | 介紹sklearn package, 有關回歸模型的部分, 如single variate, multi variate, lasso, logistic等.並將解讀其結果及作圖 |
Week10 | 介紹sklearn package, 有關classification, 如kNN, decision tree, support vector machine等. 並將解讀其結果及作圖 |
Week11&12 | 介紹爬蟲相關的內容, 如requests, beautiful soup及selenium, 實作如何從零到有完成一個爬蟲的程式. 此部分的重點會著重在如何能用Python抓取網站上的資料, 並做出後續的整理及分析 |
Week13 | 介紹如何在Python裡面呼叫SQL的語法, 能夠更容易的將彈性的將兩種程式語言結合在一起使用, 目前常見的package有sqlite3, mysql等, 會擇一介紹 |
適合對象:
✔ 需要做數據分析但是程式新手者
✔想知道如何透過Python爬取收集網路公開資訊者
課程時間:
課程總時間約為13周,每周兩小時。
會視學生程度進行調整, 若學生有一些coding的經驗, 則前面較基礎的章節會講比較快. 反之若學生沒有coding的經驗,
那會適度放慢並增加實作練習的部分。
透過此課程學生將可從最基礎的Python參數、語法、結構如何使用學起;
進階學習如何使用Pandas, numpy, seaborn, matplotlib等這些在數據分析時常使用的Python package繪製數據圖型;
最後實作網路爬蟲並結合SQL的使用,讓學生從零到有上手Python並應用於實務數據分析。