104學習精靈

由淺入深，從基礎程式語法到實作範例的完整訓練 本堂課結合 Python 與 Anaconda 工具包，一次安裝 90% 常用的 Python 套件！老師將從開發環境建置開始，說明基本程式設計概念，建立程式設計之基本思維後，再結合數個範例學習，讓你確實上手！ 符合教育部課綱、有系統的教學內容，從零開始也能上手！ CSF 電腦技能基金會深耕認證領域二十餘年，目前已成為全國最大、最具公信力的認證機構。因應教育部 108 課綱強調運算思維與程式設計能力，本堂【 Python 入門特訓 】課程中的學習範例與測驗素材，皆對應教育部的課綱規劃，輔以大量的範例講解與實作小遊戲，盼能讓更多希望踏入程式設計領域的同學能無縫接軌職場需求。 收錄 TQC+ 程式語言 Python 認證要點，提升職場力！ CSF 電腦技能基金會希望藉由認證職能體系架構與專業完善的考試服務，以培育符合企業職場需要的軟體設計人才。本課程將以 Python 入門教學為主，若是對考取證照有興趣的同學，課程最後也有 TQC+ 程式語言 Python 認證 的認證考試要點，歡迎同學來挑戰！

1. 利用程式爬蟲爬取台灣加權指數股價 2. 瞭解台灣股市中最好用的 K 線型態 3. 製作各種財務數據、技術指標 4. 各種機器學習的模型：SVM、Random Forest、Neural Network、LSTM、Reinforcement Learning 5. 瞭解上述機器學習背後的數學含意 6. 利用上述指標來訓練機器學習模型，來預測股價 7. 瞭解機器學習為什麼覺得這支股票會漲？ 8. 坊間不會教的股票機器學習小撇步 9. 利用機器學習來製作選股策略

最多人推薦給新手的Python 入門課程，邁向數據科學之路首先要先打好Python基礎，Python自學不是不行，有好的老師好的實作讓你無痛轉職，8個基礎實作+程式範例練習，一次學會Python的原理概念，同學一致好評的課程與講師

Python以其簡潔的語法風格而聞名，這使得閱讀和理解代碼變得容易，使初學者能夠輕鬆入門並快速上手。此外，Python是一種跨平台的語言，可以在各種操作系統上運行，包括Windows、Mac和Linux。這意味著您可以在不同環境中開發和執行Python，並且可以輕鬆與其他語言進行搭配。這些特性使得Python成為一種非常有價值的程式設計語言，適用於各種應用領域的開發需求。 Part1-Raspberry pi環境建置 Part2-基本資料結構 Part3-流程控制語法 Part4-函數Function Part5-類比 Class Part6-自定模組與常用模組介紹 Part7-Respberry Pi 硬體控制 Part8-GUI Tkinter圖形介面與 Flask Web

在本門課程中，將以社群部落格平台為範例，利用 Flask 框架來開發網站平台，並使用 Flask 擴充套件來建置會員系統、具有安全機制的驗證表單、加密使用者密碼、處理使用者上傳的檔案等等功能，讓您可以快速的學習Python網站開發所需的技能並能夠建置出自己的網站平台。

Python程式具備簡潔易懂的語法，無疑是初學者的首選！程式簡潔、易學，並不意謂著Python是一個平庸的程式語言，它擁有非常豐富的函式庫，更具有跨平台的特性，使得Python成為公認強大的程式語言。不論是在數值分析、工程計算、網路爬蟲、Web網頁程式開發以及近期最夯的數據資料科學與人工智慧領域，你都可以看到Python的蹤影。現在人工智慧正如火如荼發展，很多機器學習及深度學習軟體框架，也都是使用Python，若想要接觸AI這個領域，並期待透過實作來了解AI這門技術，那麼學習Python確實是一項很好的自我投資。 課程章節完整、由淺而深、循序漸進、清楚解說將使您擁有最紮實的Python程式功力！艾鍗幫您系統化地幫您整理了Python標準教案及程式範例，讓您免去毫無頭緒的學習困擾，用紮實的課程內容與清楚的觀念講解，並結合實際的程式操作演練，讓您能無痛地、事半功倍的學習！瞭解觀念加上勤加練習，您運用Python的程式能力將如同用九九乘法般地自然。 此外，我們特別加入微軟的Introduction to Programming Using Python（Microsoft MTA 98-381）證照模擬試題解說。了解考試解題關鍵，對考取證照絶對無往不利！ 學習目標： 1.建立基礎Python觀念與程式設計撰寫能力2.Python 的物件導向基礎能力養成 3.輕鬆取得Microsoft Python (MTA 98-381)證照 4.幫助由視覺化積木程式語言，奠定邁向高階程式核心能力基礎 ► Python 簡介 ► 變數與動態資料型別 ► 運算式 ► 序列資料結構- list, tuple, range ► 流程控制 ► 更多資料結構-set, frozenset, dict, byte, bytearray ► 函數 ► 變數命名空間 ► 例外處理 ► 模組與套件 ► 輸入輸出與檔案處理(txt,csv,JSON, pickle) ► 其他(https urlib、beautifulshop,…) ► Python 物件導向設計 ► 附錄: Anaconda Windows/Linux安裝與使用 ► Microsoft Python (MTA 98-381) 模擬試題解說