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這項技能代表能夠設計、規劃並實作資料的系統化存放方式，確保資訊有條理且易於存取與管理。在職場上，具備此能力能提升資料處理效率，避免資訊遺失或錯誤，並支援決策分析與業務發展。熟悉資料庫結構、SQL語言及資料安全是關鍵，能有效整合跨部門資料，促進團隊合作與資訊共享。對於數據驅動的企業環境，這項技能尤為重要，是提升競爭力與專業價值的基礎。
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    Mike的Python學院
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    Mike Ku

    Learn Code With Mike品牌創辦人

    2021/12/30

    快速掌握Pandas套件寫入SQLite資料庫的重要方法
    本文就以Kaggle網站的2021年富比士億萬富翁資料集(https://www.kaggle.com/roysouravcu/forbes-billionaires-of-2021 )為例，模擬如何將Pandas DataFrame中的資料存入SQLite資料庫。
    Q:SQLite如何建立資料庫與資料表?
    SQLite是一個免費的輕量型關聯式資料庫，相較於其它大型的企業級資料庫，無需伺服端的安裝，就可以在用戶端直接使用，對於小型的應用程式非常適合。
    除此之外，Python也內建了SQLite模組(Module)，在專案中直接引用即可，如下範例：
    import sqlite3
    而Pandas套件則需利用以下指令安裝：
    $ pip install pandas
    才能夠在專案中進行引用，如下範例：
    import pandas as pd
    import sqlite3
    接著，就可以透過Pandas套件的read_csv()方法(Method)，來讀取下載下來的資料集了，如下範例：
    import pandas as pd
    import sqlite3
    df = pd.read_csv('Billionaire.csv') #讀取CSV資料集檔案
    print(df)
    其中，包含了Name(姓名)、NetWorth(淨值)、Country(國家)、收入來源(Source)及排名(Rank)欄位。而要將Pandas DataFrame中的資料存入SQLite資料庫，就需要先建立資料庫與資料表，這時候利用sqlite3模組(Module)即可達成，如下範例：
    import pandas as pd
    import sqlite3
    df = pd.read_csv('Billionaire.csv')
    conn = sqlite3.connect('billionaire.db') #建立資料庫
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('CREATE TABLE Billionaire(Name, NetWorth, Country, Source, Rank)') #建立資料表
    conn.commit()
    以上的動作說明如下：
    1.connect()-同時建立資料庫與連線
    2.cursor()-建立資料庫操作指標
    3.execute()-執行新增資料表的SQL指令
    4.commit()-確認完成
    而要檢查是否建立成功，可以下載DB Browser for SQLite工具( https://sqlitebrowser.org/dl/ )，點擊「打開資料庫」，選擇剛剛所建立的SQLite資料庫檔(billionaire.db)，就可以看到其中的資料表(Billionaire)。
    Q:Pandas DataFrame如何存入SQLite資料庫?
    有了資料庫與資料表後，利用Pandas DataFrame的to_sql()方法(Method)，就能夠將資料寫入SQLite資料庫，如下範例：
    df = pd.read_csv('Billionaire.csv')
    conn = sqlite3.connect('billionaire.db')
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('CREATE TABLE Billionaire(Name, NetWorth, Country, Source, Rank)')
    conn.commit()
    #如果資料表存在，就寫入資料，否則建立資料表
    df.to_sql('Billionaire', conn, if_exists='append', index=False)
    以上的Pandas DataFrame的to_sql()方法(Method)包含4個關鍵字參數(Keyword Argument)，分別為「寫入的資料表名稱」、「連線」、「資料表已存在該如何操作」及「是否寫入Pandas DataFrame索引值」，而其中的「if_exists='append'」意思就是資料表已存在，則將資料直接寫入。
    開啟DB Browser for SQLite工具，選擇Billionaire資料表後，切換到Browse Data(瀏覽資料)頁籤，即可看到Pandas DataFrame中的資料成功寫入。
    如果想要學習更多的Python應用教學，歡迎前往Learn Code With Mike(https://www.learncodewithmike.com/2021/05/pandas-and-sqlite.html
    )網站觀看更多精彩內容。
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    [Pandas教學]快速掌握Pandas套件讀寫SQLite資料庫的重要方法
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    3小時前

    2026 年 Prompting 怎麼學？AI大神吳恩達推出免費新課給一般人的 AI 使用指南
    AI 工具越來越強，提示詞也不再只是「請幫我寫一段文案」這麼簡單。AI 教育者吳恩達（Andrew Ng）近期推出新課程《AI Prompting for Everyone》，主打不需要技術背景，幫助一般使用者學會更有效地使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具。DeepLearning.AI 課程頁顯示，這是一門初學者課程，共 3 小時 4 分鐘、21 堂影片課，由吳恩達授課。官方學習頁也標示可免費開始學習、觀看課程影片；若需要 graded assignments 與證書，則屬於 PRO 方案。
    吳恩達是誰？為什麼他的新課值得關注？
    吳恩達是全球知名的 AI 教育者與機器學習專家。他是 DeepLearning.AI 創辦人、Coursera 共同創辦人，也曾擔任百度首席科學家，並曾創辦與領導 Google Brain 專案，目前也是史丹佛大學兼任教授。
    對非工程背景的上班族來說，吳恩達最重要的影響，是他長期把 AI 知識轉化成大眾可以理解、可以上手的學習內容。從早期的機器學習課程，到《AI For Everyone》，再到這次的《AI Prompting for Everyone》，他的課程常被視為 AI 學習趨勢的風向球。
    這門課在教什麼？不是背 Prompt，而是學會和 AI 協作
    《AI Prompting for Everyone》的核心，不只是教你寫出更漂亮的提示詞，而是教你在不同工作情境中，如何讓 AI 產出更可靠、更有用的結果。官方課程頁將學習重點分成三大方向：找資訊、腦力激盪與寫作、創作與建構。
    第一個重點是 Finding Information，也就是用 AI 找資料。課程會說明 AI 模型本身已經知道什麼、什麼時候應該使用 AI 網路搜尋、什麼情境適合使用 deep research mode，以及如何取得更準確、有來源的回答。
    這對上班族非常實用。無論是做市場資料整理、競品分析、產業趨勢觀察，或準備會議前的背景研究，AI 不只是回答問題的工具，更可以協助快速建立資料架構。但前提是使用者要懂得要求來源、設定範圍，也要知道哪些資訊需要再查證。
    第二個重點是 AI as a Thought Partner，也就是把 AI 當成思考夥伴。課程會教使用者如何提供正確上下文，讓 AI 理解真正需求；也會談到如何讓 AI 提供誠實回饋，而不是只迎合使用者。官方課綱中也列出 brainstorming、context、reasoning、sycophancy、writing with AI、AI critique 等單元。
    這代表未來職場的 AI 能力，不只是「會叫 AI 寫東西」，而是能不能請 AI 幫忙檢查盲點、提出反方觀點、改善表達方式，甚至協助自己做更完整的決策思考。
    第三個重點是 Working with Multimedia and Code。課程會介紹如何在提示中使用圖片、讓 AI 理解圖片、生成視覺內容，並使用 AI 建立簡單遊戲、網站與 App；官方也特別說明，這部分不需要程式經驗。
    這也反映 AI 工具的使用場景正在擴大。過去上班族多半把 AI 用在寫信、摘要、翻譯、整理資料；但未來，AI 也可能協助做簡報素材、產出視覺概念、分析資料，甚至建立可展示的簡易 prototype。
    誰適合上這門課？
    官方課程頁指出，這門課適合任何在日常工作或生活中使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具，並希望獲得更好結果的人，不需要技術背景，也沒有必修前置課程。
    換句話說，這門課很適合以下幾類上班族：經常需要查資料的企劃、行銷、編輯、研究人員；需要寫報告、簡報、Email 的一般辦公室工作者；想把 AI 帶進工作流程的主管；以及想開始學 AI、但不想一開始就碰程式的人。
    對職場工作者的啟示：提示力已經變成基本功
    這門課最值得注意的訊號是：AI 提示力正在從「技巧」變成「基本工作能力」。
    過去，很多人學 AI 會先找提示詞模板，例如「請扮演某某角色」、「請一步一步思考」、「請用表格整理」。這些技巧仍然有用，但已經不夠。真正會用 AI 的人，還要知道如何提供背景資料、設定輸出格式、要求資料來源、讓 AI 挑戰自己的想法，並判斷哪些內容可以採用、哪些內容必須查證。
    也就是說，未來職場上的 AI 能力，不是誰背了最多 prompt，而是誰更會設計任務、拆解問題、提供上下文，並把 AI 產出整合成真正能交付的工作成果。
    有興趣的讀者可至 DeepLearning.AI 官方課程頁開始學習：《AI Prompting for Everyone》。
    課程影片可免費開始觀看；若想取得作業評分與證書，需留意官方 PRO 方案說明。
    DeepLearning.AI《AI Prompting for Everyone》
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