 |
業界具實務經驗講師授課
即使完全沒有程式設計基礎的人也可以輕鬆上手
Python將讓你成為晉升數據分析師或資料科學家的敲門磚
零基礎也能學會 |
|
 零基礎也能學會的語言 |
| 適合從未接觸過程式語言的初學者，或是曾經撰寫過簡單的程式。本次課程從環境、語法到主題應用，從初學者的需求來規劃，利用許多實例操作，讓同學零基礎入門，並能結合目前最受許多業界重視網路爬蟲分析/機器學習/深度學習的實務運用。 |
| 學習流程圖 |
 |
| 修課條件： |
 Python基礎—無需任何基礎，只要有興趣即可 |
| |
Python爬蟲—需要Python基礎 |
| |
Python機器學習—需要Python基礎 |
| |
Python深度學習—需要Python基礎 |
|
| 【平日班】48小時讓你搞懂Python 零基礎也能學會 (自備NB) |
|
|
|
| |
| 主辦單位： |
財團法人自強工業科學基金會 |
| 上課地點： |
自強基金會台北分部(台北市博愛路80號3樓) |
| 諮詢專線： |
02-23113316分機2282 林小姐 hllin@tcfst.org.tw |
|
| 授課老師 |
 |
「我是周凡剛」
我具多年的程式語言教學經驗，非常理解程式語言初學者的痛點與卡關處。
在我的課程中，我會以簡單易懂、貼近實際應用的教學方式，切入語言核心概念，讓你輕鬆了解程式語言內涵世界。接著，我擅長使用有趣又生活化的例子，引導你進入大數據的世界。快來一起學【地表最好懂的 Python 課程】吧！
|
| |
國立台灣大學電機系電腦科學組碩士
擅長語言：Python, JAVA, Swift, PHP, Javascript, Android
曾任職於：
1. 聯發科兩年半無線系統開發R&D的工作
2. 健行科技大學擔任JAVA講師
3. 資策會擔任JAVA講師
4. 中央大學擔任Python講師
5. 北科大Python講師 |
|
|
| 為什麼要學Python？ |
Python是最受歡迎的語言
2017資料科學與機器學習行業現狀調查：Python是最受歡迎的語言
根據調查，想進入資料科學領域，最推薦新手學什麼語言→ Python |
 |
| 資料來源：https://www.kaggle.com |
| 薪資行情百萬起跳 |
104人力網：資料經濟人才需求3年後臺灣上看10萬人
在台灣，大數據相關工作的月薪從5萬元起跳，上看10萬元。薪資極具競爭力。所以你一定要學。 |
| 職場未來新趨勢 |
2017資料科學與機器學習行業現狀調查：Python是最受歡迎的語言
Python 這一套功能強大、直譯式並且物件導向的程式語言。Python 具有許多物件導向的特性，然而並不要求一定得用物件導向的方式撰寫。撇開物件導向的議題不談，Python 通常可以靠比較短的程式碼完成比較多的功能，或者可以寫得比較清楚。
Python 幾個優點： |
 |
| 資料來源：104人力銀行 |
| Python 四大特色 |
第一：容易撰寫
Python 具有許多物件導向的特性，然而並不要求一定得用物件導向的方式撰寫。撇開物件導向的議題不談，Python 通常可以靠比較短的程式碼完成比較多的功能，或者可以寫得比較清楚。 |
第二：功能強大
Python 自 1990 年由 Guido van Rossum 在荷蘭的 CWI 開始發展以來，從 0.9 進步到今天的 3.6.5，不但累積了相當完整的標準程式庫 (模組)，更有無以計數的非標準模組，而且絕大部分都是開放原始碼的。單以內建的模組來講，從簡單的數學運算、字串處理、網際網路協定連線、網際網路資料處理、各種壓縮格式，以及 POSIX 與主要作業系統的支援功能等等，含括的範圍非常地廣泛。 |
第三：跨平台
各種主要的作業系統都支援 Python。Python 程式常常不需要修改，便可以同時在 Linux 與 Windows 平台上執行，即使撰寫 GUI 程式 (透過 PyGTK
wxPython 等 binding) 也是一樣。所撰寫的 Python 程式透過標準的 distutils (模組) 進行包裝後，用標準的方式即可安裝於各種平台；在 Windows 下更可以自動產生方便的可執行 installer。 |
第四：容易擴充
Python 算是執行效率不錯的直譯式語言，但畢竟比不上 C 和 Fortran。然而只要我們想，大可以 C/C++ 或 Fortran 撰寫高效率的模組；這些模組的使用方式，與內建模組以及用 Python 撰寫的模組完全一樣。 |
|
| 課程名稱 |
地表最好懂的Python基礎 |
| 課程代碼 |
【平日班】13C057  |
| 上課日期 |
113/11/5(二)、11/6(三)
9:00~16:00，12小時 |
| 課程介紹 |
資料抓取的入門課，透過有趣的實驗以及小遊戲帶你透徹的認識Python程式語言的基礎 |
| 課程目標 |
了解Python基礎
1. 基本資料類型
2. 群集資料類型
3. IF-ElSE, FOR |
4. 物件導向
5. Try-Catch
3. 第三方函式庫 |
|
| 課程內容 |
|
| 檔案下載 |
|
| 課程名稱 |
地表最好懂的Python爬蟲 |
| 課程代碼 |
【平日班】13C058 |
| 上課日期 |
113/11/12(二)、11/13(三)
9:00~16:00，12小時 |
| 課程介紹 |
資料蒐集的集大成課，教你資料的抓取和處理，包括Open Data，表格的處理，網路API以及網路爬蟲 |
| 課程目標 |
了解資料抓取
1. Open Data
2. Pandas函式庫處理表格
(CSV, excel…等等) |
3. 第三方社群軟體API
4. 網路爬蟲 |
|
| 課程內容 |
|
| 檔案下載 |
|
| 課程名稱 |
地表最好懂的Python機器學習 |
| 課程代碼 |
【平日班】13C059 |
| 上課日期 |
113/11/19(二)、11/20(三)
9:00~16:00，12小時 |
| 課程介紹 |
機器學習是一個發展已久的學科，利用大量的資料試圖教電腦從資料中學會規律，進而達成推測類別或者預測。最後達成AI的初衷，這門課會從整個機器學習的發展史找出最關鍵幾個演算法，讓你了解如何教會電腦學習。 |
| 課程目標 |
1. 了解AI, ML和DL
2. 了解機器學習的原理 |
3. 了解深度學習的原理和概念
4. 了解機器學習標竿演算法 |
|
| 課程內容 |
|
| 課程名稱 |
地表最好懂的Python深度學習 |
| 課程代碼 |
【平日班】13C060 |
| 上課日期 |
113/11/26(二)、11/27(三)
9:00~16:00，12小時 |
| 課程介紹 |
深度學習是一個機器學習新興的分支。藉由生物學對於人類神經的研究，試圖把人類如何學會抽象的概念這行為教給電腦，最後達成AI的終極目標。 |
| 課程目標 |
1. 了解AI，ML和DL
2. 了解機器學習的原理 |
3. 了解深度學習的原理和概念
4. 了解深度學習標竿演算法 |
|
| 課程內容 |
|
|
| |