TQC+ 程式語言Python 3認證之測驗對象，為從事軟體設計相關工作1至2年之社會人士，或是受過軟體設計領域之專業訓練，欲進入該領域就職之人員。
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程式語言python3
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- 本測驗內容由 緯育TibaMe 提供
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SQL Server與R開發實戰講堂
本書以企業現場常見的情境為例進行解說，幫助您快速解決SQL開發上的疑難雜症，學到資料庫與大數據整合的概念，進而開發出企業級的應用系統。
本書精采內容包括：
．在4秒內將十年的微軟股價載入到資料庫
．報表服務整合SQL Server R語言
．直接輸出SQL Server R繪製圖片
．使用SQL Server R建立預測模型
．使用SQL Server R rxDTree演算法產生互動式決策樹
．透過SQL Server R與Database Mail遞送數據與圖表
．使用SQL Server R的資料採礦進行決策分析
．整合Power BI與SQL Server R服務呈現數據與圖形
．SQL Server直接產生XML與JSON資料格式
．不為人知的OPENQUERY秘密功能大公開
．如何在1秒內匯入40萬筆資料列
．利用簡單T-SQL作為網路爬蟲
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104學習精靈精選課程
想提升職場競爭力？專業技能課程看起來👇
善用 Python 深度學習函式庫，教機器學會自然語言
本書提供穩固而札實的實務基礎，讓你有能力解決各種NLP任務。本書涵蓋NLP的各個面向，除了理論基礎之外，更強調實務方面的實作。在解決各種NLP任務時，如果能在實務方面擁有良好的基礎，一定有助於你順利過渡到更高級的理論架構。此外，若能在實務方面有更扎實的理解，也就可以讓你更充分利用特定領域的知識，進而對演算法做出更好的調整。
透過本書，您將可以：
．了解NLP的概念與各種自然語言處理方法
．如何應用TensorFlow來進行NLP
．將大量數據處理成可供深度學習應用程序使用的單詞表示的策略
．如何使用CNN和RNN進行句子分類和語言生成
．如何使用RNN來解決複雜的文本生成任務
．如何應用類神經技術開發自動翻譯系統
．自然語言處理的未來趨勢與發展
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SQL Server 2019/2017資料庫設計與開發實務
陳會安老師多年扎實功力在本書中體現，相信除了對學校資料庫相關課程是一本很好的教材之外，對資料庫開發人員來說更是一本深入淺出的好工具書。
--台灣微軟產品行銷資深經理 廖育萱 專業推薦
*完整說明資料庫設計與開發人員應具備的觀念和技能，幫助你精通SQL Server的Transact-SQL程式設計！
*本書以資料庫設計與開發人員角度來切入SQL Server資料庫程式設計與開發，完整說明資料庫系統相關理論、資料庫設計理論與T-SQL程式設計，能夠訓練和提昇讀者擁有足夠的技術能力來自行設計與建立SQL Server資料庫應用程式。
*在實作上，本書適用微軟SQL Server 2019/2017企業、標準、開發人員版和Express版，是一本真正為有志成為資料庫設計與開發人員的讀者、或學校資料庫設計相關課程所規劃的實務教材和訓練指南。
*完美結合資料庫理論與設計實務，除了使用大量圖形和範例來說明資料庫系統理論、實體關聯模型和正規化外，更以實例說明資料庫設計，讀者不只可以實際在資料庫設計工具繪製專案的實體關聯圖，更可以將設計成果建立成SQL Server資料庫，來驗證實體關聯模型的資料庫設計理論。
*完整說明T-SQL語言的語法、預存程序、順序物件、自訂函數、觸發程序、資料指標和交易處理，可以幫助讀者精通SQL Server的Transact-SQL程式設計。
*實際說明如何使用C#和LINQ建立用戶端程式。
*介紹SQL Server機器學習服務和SQL Server全文檢索搜尋。
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深度學習｜生命科學應用
基因組學、顯微鏡學、藥物開發等生命科學上的應用
“對科學社群的重要貢獻”
-Prabhat
Lawrence Berkeley國家實驗室NERSC數據與分析服務團隊負責人
“優質的高層次精要說明，討論特定技術基礎與底層科學”
-C. Titus Brown
加大戴維斯分校教授
深度學習在許多領域已經達成顯著的成果，在所有科學領域掀起波瀾，尤其是生命科學。本書教導開發者和科學家將深度學習應用於基因組學、化學、生物物理學、顯微鏡學、醫學分析及其他領域。
本書所介紹的深層網路原理適合開發者和科學家將技能應用於生物學、遺傳學、藥物開發等科學應用。你會看到結合物理學、化學、生物學、醫學的新療法案例研究。這是最大的科學挑戰之一。
‧認識對分子資料進行機器學習的基礎知識
‧了解為什麼深度學習是遺傳學和基因組學的有力工具
‧應用深度學習來理解生物物理系統
‧DeepChem機器學習簡介
‧以深度學習分析顯微圖像
‧使用深度學習技術分析醫學掃描
‧學習變分自動編碼器和生成對抗網絡
‧解釋模型活動與其運作方式
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機器學習實務｜資料科學工作流程與應用程式開發及最佳化
“這本書介紹機器學習與資料科學，聯結工程師與資料科學家，協助將相關技術應用在實務，確保你的投入能真正解決問題，以及提供實際應用時的最佳化技巧。”
-摘自系列編輯Paul Dix的序
成功資料科學專案的實務技巧
本書是資料科學與機器學習從業者解決實務問題技術的速成課。作者Andrew與Adam展示如何快速的產出重要結果；持續讓投資報酬率最大化；避免過度期待的工具與不必要的複雜性；以最簡單、最低風險的方式完成工作。
作者以豐富的經驗幫助你提出實用並完整的執行方案，透過直接查詢、聚合、視覺化進行工作，教授不可或缺的錯誤分析方法以避免錯誤的結論。內容涵蓋了線性回歸、分類、聚類、貝葉斯推理等機器學習技術，幫助你為每個專案選擇正確的演算法。有關硬體、基礎設施、分散式系統的結論為實務環境最佳化提供寶貴的參考指南。
‧利用敏捷方法聚焦於專案的小範圍與有效開發
‧以Python實務範例學習
‧由簡單的啟發開始，隨著資料管道的成熟而改善
‧以基本的資料視覺化技術展示成果
‧掌握線性廻歸、隨機森林、分類、群集、過適等關鍵機器學習技術
‧學習基本圖模型與貝葉斯推斷
‧認識機器學習模型中的關聯與因果
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深度學習實務應用｜雲端、行動與邊緣裝置
使用Python、Keras與TensorFlow於人工智慧與電腦視覺專案
「標題中包含了實用是很有根據的。現今產業中的機器學習實務有兩個優先事項：員工需要提升技能以及模型需要微調。本書是朝向兩者的捷徑。」
-Paco Nathan，Derwen AI創辦人
不論您是一位渴望進入人工智慧世界的軟體工程師，還是經驗老到的資料科學家，或是夢想著要建立下一個廣受歡迎的人工智慧應用程式的愛好者，您可能都會想要知道要如何開始進行。本書一步步的教導您如何為雲端、行動裝置、瀏覽器與邊緣裝置建立實用的深度學習應用。
藉由多年來將深度學習研究轉換為獲獎應用程式的產業經驗，本書的三位作者會指導您如何將想法創意轉換為人們可以使用的事物。
‧以Keras、TensorFlow、Core ML與TensorFlow Lite訓練、調校及部署電腦視覺模型
‧為各式裝置開發人工智慧應用，包括Raspberry Pi、Jetson Nano及Google Coral
‧探索有趣的專案，從矽谷的Not Hotdog應用程式到Google等級的影像搜尋，還有超過40個案例探討與產業範例
‧在電腦遊戲環境中模擬自動駕駛汽車，並使用增強式學習來建立微型版本
‧使用遷移學習在幾分鐘內訓練模型
‧發掘用來最大化模型準確度與時間、除錯、以及調整至數百萬使用者規模的實用指示
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精通機器學習｜第二版
建立智慧系統的概念、工具與技術
“這是一本卓越的機器學習資源，有清楚、直觀的解說，以及大量實用技巧。”
—François Chollet
Keras作者，《Deep Learning with Python》作者
“這本書詳細介紹以神經網路解決問題的理論與做法；建議想要實際運用ML的人都要看這本書。”
—Pete Warden
TensorFlow行動主管
深度學習經歷了一系列的突破之後，已經大幅推動了整個機器學習領域，如今，即使你對這項技術一無所知，也可以使用簡單、高效的工具，製作可從資料中學習的程式。這本暢銷書新版本使用具體的案例、精簡的理論，以及Python準生產框架，協助你直觀地認識智慧系統的概念與建構工具。
你將學到可快速上手的技術，只要具備程式編寫經驗，就可以藉由各章的習題來學習。你可以在GitHub取得本書的所有程式碼，這些程式已經更新為TensorFlow 2，以及最新版的Scikit-Learn。
‧使用Scikit-Learn與pandas，透過端對端專案建立機器學習基礎
‧用TensorFlow 2建構與訓練許多神經網路架構，以進行分類及回歸
‧探索物體偵測、語義分割、專注機制、語言模型、GAN等
‧探索TensorFlow 2的官方高階API—Keras API
‧使用TensorFlow的Data API、分散式策略API、TF Transform及TF-Serving將TensorFlow模型生產化
‧在Google Cloud AI Platform或行動裝置上部署
‧瞭解降維、分群及異常檢測等非監督學習技術
‧用強化學習來建立自主學習代理程式(agent)，包括使用TF-Agents程式庫
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學習精靈
04/08 00:00
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【C 語言入門】1.1 - 程式語言簡介
1860 82
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機 器 學 習 設 計 模 式
資料準備、模型建構與MLOps常見挑戰的解決方案
「本書提供了豐富的範例，如果你是資料科學家或ML工程師，而且想要了解如何使用行之有效的解決方案來處理複雜的ML問題，你一定要看這本書。」
—David Kanter
ML Commons執行長
「如果你想在建構ML解決方案的過程中減少傷害、碰撞和磨擦，Lak、Sara和Michael可以在背後支持你。」
—Will Grannis
Google Cloud CTO Office常務董事
本書的設計模式介紹常見的機器學習最佳實踐法和解決方案。作者是三位Google工程師，他們整理了一些經過驗證的方法，協助資料科學家匯整ML程序中常見的問題，用這些設計模式來將數百位專家的經驗整理成直觀、平易近人的建議。
這本書詳細地解釋30種模式，介紹資料和問題的表示法、作業化、可重複性、再現性、靈活性、可解釋性和公平性，每一種模式都包含問題描述、各種可能的解決方案，以及視情況選擇最佳技術的建議。
你將學會：
‧在訓練、評估和部署ML模型時，認出常見的挑戰並處理它們
‧表示各種ML模型的資料，包括embedding、feature cross(特徵交叉)等
‧為具體的問題選擇適合的模型
‧使用檢查點、發布策略和超參數調整來建立穩健的訓練循環
‧部署可擴展的ML系統，以便用新資料來進行重新訓練和更新
‧向關係人解釋模型為何做出那些預測，以確保模型公平地對待用戶
‧提高模型的準確性、再現性和復原力
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圖解區塊鏈2｜通證經濟
區塊鏈快速發展之後所產生的全新經濟模式：通證經濟
區塊鏈的快速發展，與經濟學理論、密碼學相互激盪之後，產生了一種全新的經濟模式：通證經濟。「通證］是可流通的加密數位憑證，是區塊鏈網路的記帳方式，在網路上可自由流通且有密碼學加持。
本書從貨幣學、經濟學、市場證券化、區塊鏈等角度定義通證經濟，從新制度經濟學、博弈論等角度點出通證經濟應用的理論基礎。並在此基礎上，從演算法、密碼學變遷角度探討證通證經濟的技術環境，更進一步設計通證經濟生態模型，包括如何重塑公司管理模式、國家監管及政策實施等。最後，從公司、社會、政府、宏觀經濟調控、供給側改革等方向，預測通證經濟的發展前景。
本書特色：
．講述金融科技領域尖端技術及其商業應用前景。
．《圖解區塊鏈》團隊全新作品，以圖解方式解說通證經濟。
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精通資料分析｜使用Excel、Python和R
資料分析聽起來很難，但只要你會用Excel，其實就不難上手了。透過這本實作指南，能夠幫助你更進一步地理解資料分析與處理，並瞭解如何藉助程式語言進行資料分析與假說檢定。
資料分析的重點是找出關聯性，本書可以引導你學到更進階的資料分析技術。本書運用試算表作為練習基礎統計學概念的範例，並告訴你如何運用Python與R進行更有效率的資料分析。
這本實用指南可以幫助你：
．了解如何利用Excel進行資料分析：透過Excel來測試變數之間的關係，並運用統計學製作令人信服的分析
．從Excel到R：學會如何使用R進行原本利用Excel所進行的資料分析工作
．從Excel到Python：學會如何應用Python進行原本利用Excel所進行的資料分析工作
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【正職招募】後端 API 軟體設計工程師
富萱科技股份有限公司
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三興資訊股份有限公司
研究助理
國立陽明交通大學_電控工程研究所
實習生
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