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。
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。
程式語言python3
本會證書無使用期限，已取得的證書皆可永久使用；若因故需申請補發，請參考證書申請網頁說明。
https://www.tqcplus.org.tw/Application.aspx
證照資訊 題庫專區 延伸資訊 相關學習
證照資訊
報考資格
報名方式
採用線上報名，請至TQC+考生服務網，查詢線上報名
考試費用
請查詢認證科目所標示之認證費用
考試內容
請查詢認證科目所標示之認證方式、題庫類別
考試地點
請洽發證單位官網
題庫專區
Python 程式設計技能測驗
- 熟悉 Python 領域知識並具備運用能力。
- 本測驗內容由 緯育TibaMe 提供
延伸資訊
相關證照
Hi~ 歡迎分享學習資源，有學習問題可匿名向Giver發問！
我要分享
學習推薦
全部
影片
文章
A-Life｜使用Python實作人工生命模型
這是一本為了讓對使用電腦設計生命感興趣的人，可以輕鬆閱讀，而努力撰寫的書籍。
基於這一點，這本書是寫給想使用ALife塑造人物角色或場景的遊戲設計師，以及希望增廣自我創造力的創意人員，而非原本就對「生命是什麼？」十分關切的自然科學研究者、工程師、致力ALife研究的學生。當你讀完這本書，應該可以從人工生命的角度，掌握現代科技的觀點。
ALife也能運用在使用人工智慧的機器學習技術上，因此，對於人工智慧有興趣，或已經在運用AI的人而言，應該可以成為激發靈感或創意廣度的契機。
本書使用了在人工智慧領域經常運用的Python語言。書中附上了執行ALife的程式碼。只要具備基礎的程式程式設計技能，就能理解本書的實作。
看更多書籍介紹:
0
0
54 0
拍手
留言
分享
Line
複製連結
收藏
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👇
圖形演算法｜Apache Spark與Neo4j實務範例
"從基本概念到重要的演算法，再到處理平臺和實際案例，作者為美妙圖形世界編寫了一本兼具指導性與說明性的參考指南。"
—Kirk Borne, PhD
Principal Data Scientist and Executive
Advisor, Booz Allen Hamilton
"一本實用且資訊豐富的指南，幫助你藉由使用圖形演算法檢測模式和結果，來獲取更多洞察力，圖形資料庫開發人員的必讀書籍。"
—Luanne Misquitta
Vice President of Engineering,
GraphAware
學習圖形演算法可以幫助你利用資料關係的力量，開發更聰明的解決方案，以及增強你的機器學習模模型。有了這本實用的指南，開發者和資料科學家將會發現，圖形分析能提昇價值，無論是用圖形分析建構動態網路模型，還是預測真實世界中的行為。
Neo4j的Mark Needham和AmyHodler說明圖形演算法如何描述複雜結構，並揭示難以找出的模式—從發現漏洞和瓶頸到社群偵測和提升機器學習預測。你將會透過一些實際的範例了解如何在Apache Spark和Neo4j中使用圖形演算法，這兩個平台是圖形分析最常用的選擇。
‧學習圖形分析如何從現今的資料中找到更多預測元素
‧瞭解熱門的圖形演算法是如何工作以及如何應用
‧使用超過20個圖形演算法範例的程式碼和提示
‧學習對不同類型問題，挑選合適演算法
‧使用Spark和Neo4j程式碼和樣本資料集探索範例
‧結合Neo4j和Spark，建立一個用於連結預測的機器學習工作流程
看更多書籍介紹:
0
0
66 0
拍手
留言
分享
Line
複製連結
收藏
白話大數據與機器學習
本書以降低學習門檻為宗旨，解說大數據與機器學習的相關基礎知識，只要具備高中數學基礎即可看懂。內容結合大量案例與生動的插畫，將高度抽象的數學、演算法與現實生活中的事件作關聯，幫助讀者理解。
本書精彩內容包括：
．大數據基礎，說明大數據應該具備的基礎數學知識
．大數據演算法，解說向量空間、回歸、聚類、分類等核心演算法
．大數據熱門應用：介紹推薦算法、文字挖掘、人工神經網路等技術的原理
．大數據主流框架：介紹Hadoop、Spark、Cassandra
看更多書籍介紹:
0
0
23 0
拍手
留言
分享
Line
複製連結
收藏
Kafka技術手冊｜即時資料與串流處理
每個企業應用都在創造資料，包括日誌紀錄、指標、使用者行為、聊天訊息等各種形式的資料。如何移動這些資料本身已經變得幾乎跟資料本身一樣重要。如果您是應用架構師、開發人員或產品工程師並且剛開始使用Apache Kafka，這本實務指南將協助您從新手成為專家，並能熟練地應用此串流平台處理即時資料。
來自Confluent與LinkedIn負責開發Kafka的工程師為您說明如何部署Kafka叢集生產環境、撰寫可靠的事件驅動微服務，以及藉由此平台打造具延展性的串流處理應用。透過詳細的範例，您將了解Kafka的設計原則、可靠度保證、關鍵API以及許多架構細節，包含副本協定、控制者與儲存層等。
．了解發佈／訂閱訊息機制與如何將其融入大數據生態系中
．探索藉由Kafka生產者與消費者讀寫串流資料
．了解Kafka模型與確保可靠的資料傳遞使用案例
．透過Kafka建立資料處理流與應用的最佳實作
．管理生產環境Kafka叢集，包含監控、調校與維運任務
．學習維運Kafka時最關鍵的指標
．探索Kafka串流的傳送能力如何讓它成為串流處理系統的絕佳資料來源
看更多書籍介紹:
0
0
21 0
拍手
留言
分享
Line
複製連結
收藏
圖解！一次搞懂資料庫
無論是工作或是日常生活中，幾乎所有人都會用到資料庫。特別是涉足IT 領域的讀者，了解資料庫應該會成為您的強大武器。
以技術麻瓜也能聽懂的方式，配合大量的圖說明資料庫設計與資料庫系統開發的概念
用對話的方式學習資料庫
本書將和喵太與大衛這兩名人物一起認識所有與資料庫相關的基礎知識，從「資料庫究竟是什麼」開始，一直到關聯式資料庫的基礎、使用資料庫的需求機制、設計方法與操作維護等。
以圖解的方式解說抽象的概念
認識資料庫的過程中最重要的並不是記住術語，而是要理解並學會概念、想法，與邏輯。若是學會了這些，自然而然就會記住相關的術語。因此，本書使用大量的圖示解說抽象的資料庫概念，讓讀者更容易掌握資料庫的本質。
誰適合閱讀本書：
．想要了解資料庫到底是什麼
．會使用到SQL
．開發程式時，需要應用資料庫
看更多書籍介紹:
0
0
195 0
拍手
留言
分享
Line
複製連結
收藏
Access 2019嚴選教材！資料庫建立．管理．應用
適用Access 2019/2016/2013
列舉豐富的範例進行解說，並在需要特別注意的地方加註提醒，讓您充分掌握Access的特性與應用技巧，徹底提升您的理解力與應用力！
．作者以超過30年的實際教學經驗，列舉豐富的範例進行解說，讓您有效率的抓住學習重點！
．步驟式教學，並在需要特別注意及說明的地方加註提醒，是學習Access資料庫管理與應用的最佳入門書。
．以貼近實務的人事資料為例，貫穿全書各章節，由淺入深詳細說明Access的相關功能與應用技巧，包含：資料表、索引、查詢、關聯、表單、報表及巨集…等主題，並適時加入相關之函數，使其內容更充實、更實用。
．書中範例均提供執行前及執行後兩個檔案，讓您可以在實際練習完成後對照比較，教學或自修上都更加方便。
．書末透過幾個簡單巨集，將所學的成果連結在一起，彙總成一簡單又不失華麗的應用系統。絕對讓您驚嘆：原來巨集也可以這麼簡單！
看更多書籍介紹:
0
0
20 0
拍手
留言
分享
Line
複製連結
收藏
Spark技術手冊｜輕鬆寫意處理大數據
本書是由Spark這個專案的成員所撰寫，詳盡的說明如何使用、部署與維運Apache Spark。本書將帶領您探索Spark結構化API基礎操作、結構化串流，並透過新的高階API建立端到端的串流應用。開發與系統管理人員可由本書學習到如何進行Spark的監控、調校以及除錯，以及如何使用MLlib分散式機器學習函式庫。
．完整說明大數據與Spark
．透過實際的範例學習DataFrame、SQL與Dataset等Spark核心API概念
．深入了解Spark低階API、RDD以及DataFrame與SQL的關係
．學習如何在叢集環境運行Spark
．針對Spark叢集與應用程式進行除錯、監控與調校
．體會Spark結構化串流處理引擎的威力
．學習MLlib函式庫並將其應用於多種分類或推薦等機器學習專案中
Bill Chambers是Databricks的產品經理，專注於大數據分析並提供企業用戶完整的文件與協作讓客戶藉由Spark與Databricks取得成功。
Matei Zaharia是史丹佛電腦科學系的助理教授以及Databricks的技術長。他於2009在加州柏克萊大學發起Spark專案，同時他也是Apache Mesos專案的共同發起人以及Apache Hadoop的早期貢獻者。
看更多書籍介紹:
0
0
30 0
拍手
留言
分享
Line
複製連結
收藏
學習精靈
04/08 00:00
youtube.com
【C 語言入門】1.1 - 程式語言簡介
1892 82
分享
Line
複製連結
收藏
用Python進行深度學習框架的開發實作
從無到有的實作，在動手做的過程中強化對於深度學習的理解
或許您也曾經用過Tensorflow、PyTorch這類深度學習的框架（Framework），相信您也曾經對裡頭那些神奇的技術與有趣的結構嘆服不已。這本書就是為了解開這些疑問，正確瞭解這些技術而撰寫的。希望你可以從中體會這種技術性的「樂趣」。基於這個目的，本書將秉持著「從零開始製作」的方針，從無到有，一邊操作，一邊思考，透過實作加深理解，獲得審視現代深度學習框架的「新視野」。再藉由這個「新視野」，更廣泛、深入地理解深度學習。
高人氣、高評價的「Deep Learning基礎理論實作」系列第三部
《Deep Learning：用Python進行深度學習的基礎理論實作》、《Deep Learning 2|用Python進行自然語言處理的基礎理論實作》是從零開始進行深度學習，藉此瞭解相關結構。當時以單純性為優先，而「手動」設定了運算的「連結」。真正的框架是將這個部分自動化，Define-by-Run就是其中的一種手法，本書將利用從零開始製作DeZero的方式來學習這個機制。請別擔心，閱讀這本書不需要具備前作《Deep Learning：用Python進行深度學習的基礎理論實作》系列的知識。
看更多書籍介紹:
0
0
66 0
拍手
留言
分享
Line
複製連結
收藏
機器學習入門｜從玻爾茲曼機器學習到深度學習
用最親切的方式，告訴你機器學習到底是在學什麼
．日本IT技術書部門大賞2018年得獎作品
．以輕鬆有趣的對話方式進行，沒有艱澀難懂的文字
．用生活化的譬喻解說機器學習的原理
．簡單易懂的插圖解說，非專業人士也能藉由本書理解機器學習
機器學習正處於不斷演化的階段，本書將介紹玻爾茲曼機器學習與深度學習。什麼是「玻爾茲曼機器學習」呢？舉個例子來說，即使是有點模糊或部分被遮住的圖片，人類也能立刻了解圖片的內容，這是因為人類能斟酌過去的經驗與現在的狀況，了解圖片的內容。所謂的「玻爾茲曼機器學習」，就是讓電腦也能得到這種能力的方法。也就是為電腦打造眼睛與腦部記憶的構造。深度學習則是在這項技術加上腦部判斷能力，讓電腦根據周遭的情況做出「這個是這樣，那個是之前看過的那個」的判斷技術。即使您從未接觸過「機器學習」的知識，也能藉由本書建立基本的概念。
看更多書籍介紹:
0
0
19 0
拍手
留言
分享
Line
複製連結
收藏
用Excel學Python資料分析
結合資料分析與Python、Excel
集Python、Excel、資料分析為一體是本書的最大特色。本書圍繞整個資料分析的基本流程，分別說明使用Excel與使用Python如何完成。內容包括：Python環境配置、Python基礎知識、資料來源的取得、資料概覽、資料預處理、數值操作、資料運算、時間序列、資料分組、樞紐分析表、結果檔匯出、資料視覺化等。
對比Excel學習Python
Python 雖然是一門程式語言，但是在資料分析領域實現的功能和Excel的基本功能一樣，而Excel 又是大家比較熟悉、容易上手的軟體，所以可以透過Excel資料分析去對比學習Python資料分析。對於同一個功能，本書會告訴你在Excel中怎麼做，並告訴你如何在Python裡頭完成相對應的的操作。
使用Python輕鬆完成自動化
以實戰案例說明如何在工作中應用Python。諸如：利用Python實現報表自動化、自動發送電子郵件、使用Python分析報表找出暢銷商品、不同門市的銷售佔比並完成相關圖表的繪製等等。
誰適合本書：
．熟悉Excel，想學習Python來精進自己技能的資料分析師。
．剛入行對Excel和Python都不精通的資料分析師。
．其他常用Excel，卻想透過學習Python提昇工作效率的人。
看更多書籍介紹:
0
0
186 0
拍手
留言
分享
Line
複製連結
收藏
延伸資訊
相關證照