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:
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熟悉程式結構與邏輯
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建立撰寫 Python 程式的基本能力
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認識 Python 以套件執行商業數據分析的靈活性與實用性
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透過撰寫程式,建立分解問題的能力
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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:
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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。
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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
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認識 Python
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學習路徑與發展方向
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解構 IPO 程序模型
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作業環境與工具:Anaconda、Python 3、Spyder、Jupyter Notebook
2. 編碼基本元素與功能
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通用概念 v.s. Python 專屬設定
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變數類型與命名
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變數基本運算
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Python 內建容器:string、list、tuple、set、dictionary
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list 編修功能
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tuple 特性與應用場景
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set 特性與應用場景
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組建與應用 dictionary
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檔案匯出、入
3. 控制流程
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if 判斷語法與應用範例
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for 迴圈語法與應用範例
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while 迴圈語法與應用範例
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迴圈控制功能
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函數基本語法與結構邏輯
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進階函數應用
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遞迴程序與運算效能
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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
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NumPy 資料運算應用
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Matplotlib 繪圖應用
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Pandas 資料處理應用
5. 綜合應用:實作機器學習範例
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監督式學習 v.s. 非監督式學習
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RFM 分析原理
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以 k-means 執行 RFM 分析
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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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