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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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
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Python資料科學學習手冊
需要處理大量資料的人必備的案頭書
對於許多研究人員來說，Python是首選的工具，因為它擁有豐富的儲存、操作、以及洞察資料的程式庫。這些資源散布在資料科學的領域中，但藉由本書，你可以一口氣取得這些資源，包括Ipython、NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn等等。
對於需要處理大量資料的人而言，這是一本非常有價值的案頭書，可以有效率地處理每天面對的問題，像是操作、轉換，以及清理資料、視覺化不同形式的資料，建立統計學或機器學習的模型等等。
藉由這本手冊，你將可以學習到如何使用：
．IPython和Jupyter：提供資料科學家使用的Python計算環境。
．NumPy：在Python中進行高效儲存以及操作密集資料陣列的ndarrys。
．Pandas：在Python中進行對於標籤式/欄位式的資料高效率儲存與操作。
．Matplotlib：在Python中進行彈性範圍的資料視覺化的能力。
．Scikit-Learn：提供機器學習演算法以及簡潔的Python實作。
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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👇
社群網站資料探勘｜看數字說故事、不用拔草也能測風向
📶 給新聞工作者與菜鳥調查員的資料分析指南📶
Twitter上的網軍是否能左右總統大選？Facebook和Reddit的資料副本能提供哪些有關人類行為的資訊？BuzzFeed的資深新聞工作者Lam Thuy Vo將藉由本書告訴您如何利用Python和關鍵的資料分析工具，查找隱藏在社交平台底下的故事。
無論你是專業新聞工作者、學術研究人員或是公民調查員，都需要學習使用資訊工具蒐集和分析社交平台所提供的資料，建立引人入勝、以資料為導向的報告。
本書特色
• 使用Python腳本及API，從社交平台取得待分析的原始資料
• 下載分析對象的原生資料副本檔
• 檢視從網站下載的HTML網頁，找出有用的內容
• 利用Google試算表為蒐集的資料進行格式化、彙計、排序及篩選
• 建立視覺化圖表，以闡述研究結果
• 利用Python、Jupyter Notebooks及pandas程式庫從事進階資料分析
• 將所學的知識及技巧應用到自己的研究領域
社交平台充滿無數等待被揭露的內幕，看完本書，讀者可以學會利用專業人士常用的資料調查工具，寫出具備個人特色、以資料為依據的研究報告。
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大數據分析Excel Power BI全方位應用(第三版)
台灣微軟技術經理 王恩琦 專業推薦!
隨著電腦技術的發展，資料存儲量呈現倍增成長，以資料採礦為核心的Business Intelligence(BI)顯然成為IT和其他行業的必爭之地，同時市場潮流Big Data讓巨量資料分析變得更重要，商業智慧也順理成章成為企業注重的一環，專業的分析人員更是市場人才寵兒。
基於此利基Microsoft Excel Power BI實現在數據分析與商業智慧分析領域，達到方便且有效率的作業模式。使用Excel Power BI可迅速完成以往只有透過專業商業智慧工具或花費大量時間才能完成的任務，它同時提供蒐集合併清理內外部資料來源功能(Power Query)、精華版OLAP工具(Power Pivot)、視覺化分析資料探索(Power View)與2D／3D地圖資訊分析(Power Map)，協助企業能夠整合來自不同來源的巨量資料並轉化成資訊和洞察，應用在市場策略上，最終達到令人滿意的效果。同時，Microsoft Power BI服務除了具有Microsoft Excel Power BI功能之外，更增加許多視覺化效果的模板，而且還能客製化。
■ 適用Excel 2019/2016/2013
■ 瞭解自助式商業智慧分析流程，提升人員決策能力
■ 學習利用Power BI工具建立視覺化圖表分析
■ 學習如何使用Excel Power Pivot、Power View、Power Map與Power Query
■ 內容逐步實際操作，從入門到進階，縮短學習時間，讓您有效率的抓住學習重點
■ 帶領您瞭解Power BI服務的範疇，快速掌握Power BI Desktop的使用技巧
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MongoDB技術手冊第三版
MongoDB是如何幫助你管理從網站應用程式蒐集而來的大量資料呢？藉由本書權威性的介紹，你可以了解文件導向式資料庫具有哪些優勢，以及如何駕馭MongoDB這個安全、高效能的系統，實作出一個高可用性、同時具備水平延展性的資料模型。
本書不僅可以做為開發人員的參考指南，系統管理員也可以從本書中學到進階的配置方案。無論是NoSQL新手或MongoDB的使用者，都可以從本書中學到你所需要的知識。
本書可以幫助您了解：
．如何在MongoDB上進行寫入操作，查詢，以及建立複雜的查詢。
．為您的應用程式索引集合、彙總數據和使用交易。
．建立一個本地複製集，並瞭解複製如何與您的應用程序互動。
．設定叢集元件並為各種應用程式選擇碎片密鑰。
．探索應用管理的各個方面，並確定認證和授權。
．監控、備份和恢復部署時使用統計，部署MongoDB時使用系統設定。
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Data Science from Scratch中文第二版
從事資料科學方面的工作時，活用各種相關函式庫、軟體框架、模組、工具包是很好的做法，但如果原本完全不懂資料科學，從頭開始也是一種不錯的做法。本書將採取土法煉鋼從頭學起的方式，帶領讀者認識與資料科學相關的許多工具與演算法。
你只要具備基本的數學能力，以及程式設計的基礎，本書就可以幫你在遇到相關的數學與統計知識時，不至於感到害怕，而且還能讓你學會一個資料科學家所需具備的相關駭客技術。如今到處充斥著各種雜亂的數據資料，其中包含許多問題的解答，但也有很多微妙之處，甚至連問題本身都還沒被提出來過。如果你真心想要挖掘問題的解答，本書將可以提供你一些相關的知識。
．首先來一堂Python速成班
．學習線性代數、統計、機率的基礎知識——並學會何時、如何在資料科學領域中靈活運用這些知識
．搜集、探索、清理、轉換、處理各種數據資料
．深入理解機器學習的基礎
．靈活運用像是k最近鄰、單純貝氏、線性與邏輯迴歸、決策樹、神經網路、集群等種種模型
．探討推薦系統、自然語言處理、網路分析、MapReduce與資料庫的相關知識
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圖解！大數據下必學的統計基礎
‧65個統計學知識點/50個經典學習案例
‧讓您以數據提供最大的說服力
這本書談大數據，也討論統計學，更討論二者之間千絲萬縷的關聯。大數據時代要面對的不僅是技術的變革，還有工作方式和思維模式的變革。統計學本身就是大數據時代的一門重要學科。隨著大數據逐漸走進公眾的視野，統計學也必然會迎來更多的關注。這就意味著，越來越多的非統計學專業人士會瞭解統計學、應用統計學，人們也必然需要更多的統計學讀物。
本書從當下熱門話題大數據切入，引入與之息息相關的統計學。深入淺出地講述了在「資料為王」的時代下，統計學作為分析、解讀數據的學科，如何為商業、社會、生活等領域提供決策支援。
本書行文按照【案例】+【知識點】+【分析】的結構，輔以清晰明瞭的圖解和文字說明，搭配大量講述的應用案例也都和人們的生活息息相關，是想要瞭解大數據應用和統計學的必備入門參考。
本書內容重要點如下：
第1章 大數據時代下的統計學，講解了統計學的基本原理、應用領域及資料的獲取方法等內容。
第2章 樣本魅影，重點介紹了統計學最核心的思維，即用樣本資訊推論總體，並和大數據的推論思維進行比較，強調二者在實踐中結合使用的重要性。
第3章 描述資料，告訴讀者面臨大量資料的時候，如何迅速提煉出有用資訊，以一種直接、感性的方式勾勒出隱藏在冷冰冰的資料背後的內涵。
第4章 常態女神，隆重推出了統計學最經典、最重要、最具代表性的一個分佈—常態分佈，詳細介紹了關於常態分佈的理論、應用和相關的知識點。
第5章 統計推斷，講述了統計推斷是用樣本來估計總體的，是一種具有科學依據的合理猜測，儘管它不可能百分百準確，卻對人們認知事物有著不可估量的作用。
第6章 變數間的關係，從大數據思維的其中一個角度切入，即強調事物的相關關係而非因果關係，重點講述了究竟什麼是相關關係，它的統計學內涵、方法及應用。
第7章 統計雜談，以一種漫談的方式，深入淺出地講解了統計學一些熱門應用的理論。特別強調了這些理論在實踐中的誤用，並告訴讀者正確的使用方法和解讀方法。
第8章 大數據，在水一方，探討了大數據巨大的商業價值，除此之外還強調如何從大數據中獲取洞察力和決策力。
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Python資料可視化攻略
用大家都能聽懂的方式，告訴您如何將分析資料視覺化！
什麼是資料視覺化？
這是一種將數字資料、地理資料、文字等各種資料，做成圖表，讓人一看就懂的技巧與手法
為什麼需要資料視覺化？
自從「大數據」與「人工智慧」技術興起之後，如何善用資料變成一件非常重要的事情，要讓資料有效的被利用與理解，視覺化是一種非常有效的方法。Python擁有非常豐富的函式庫，可以簡單地處理資料視覺化，所以有越來越多的人使用。
藉由本書您將可以了解：
．如何將資料分析的結果，以直觀的方式表達
．如何根據資料的類型，選擇合適的圖表
．何謂資訊圖表以及如何製作資訊圖表
來自讀者的讚譽
「對於想要用Python處理資料視覺化的初學者而言，是很親切的入門書」
「查閱方便，想要做什麼樣的圖表，可以即時查閱」
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04/08 00:00
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【C 語言入門】1.1 - 程式語言簡介
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機器學習｜工作現場的評估、導入與實作
本書是專為想要將機器學習實際應用在工作上的讀者所寫的書，說明如何在職場上應用機器學習與資料分析的工具。
透過本書，您可以了解：
．如何啟動機器學習的專案
．如何讓機器學習與現存的系統互動
．如何收集機器學習的資料
．如何建立假設與分析
．機器學習的基礎知識
．分門別類介紹機器學習演算法的各種特徵
．以阻絕垃圾郵件的範例說明如何評估離線預測模型的方法
．如何在機器學習的分類工作收集正確資料的方法
．使用統計學的檢定、因果推論、A/B測試驗證方案效果
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AI行銷學｜客戶分析x社群媒體監看x聊天機器人
歡迎來到行銷人應該了解的人工智慧世界
本書將著眼現今一些流行語，足以讓一般行銷人員了解正在發生什麼事。這本書的目的，並不是訓練您成為資料科學家，而是為每天日常工作皆與行銷相關的人，以及想在可預見未來保住這份工作的人，提供一本入門、簡介以及了解人工智慧可以在行銷上面發揮甚麼作用的書。
本書可以幫助您：
．了解人工智慧可以帶來的行銷優勢
．對機器學習建立基礎的概念
．了解行銷人員該如何應用機器學習技術
．運用尖端技術取得競爭優勢
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圖解SQL查詢的基礎知識｜以MySQL為例
教您學會「如何進行資料庫查詢」操作的書籍
隨著資料運用的重要性提昇，如今，SQL已經成為上班族應該了解的基本技能，只要您的工作內容需要分析資料，一定用得到它。不過，您不需要成為資料庫專家，本書是為那些並非IT工程師，但是又需要進行資料分析的人所寫的。
採用可以免費取得的MySQL社群版
每章附有練習題，可即時檢驗學習效果
誰適合閱讀本書：
．資料分析的初學者
．行銷人員
．前端工程師和網頁設計師
．想要使用Excel以外的方式，提昇資料分析效率的人
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一般/資深程式設計師(美麗佳人Marie Claire)
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MVVM 架构工程師
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【2025年研發替代役】跨平台軟體開發工程師
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東典光電科技股份有限公司
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