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「Jupyter：負責開發和維護使用Jupyter平台的資料科學及分析應用，主要目標是促進數據驅動決策。此角色要求具備深厚的編程技能（如Python）、數據分析技術，以及良好的問題解決能力。需能夠跨部門協作，與開發、業務及數據團隊密切合作，確保專案進行順利。優秀的溝通技巧十分重要，以便針對技術細節向非技術人員清晰說明。在台灣的職場環境中，需要面對快速變化的市場需求，並適應不同的工作文化，持續提升自我技能以應對挑戰。」
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    2023/09/02

    Python資料分析 第三版
    使用pandas、NumPy和Jupyter進行資料整理
    「Wes更新了這本新版本的內容，確保它是學習Python和pandas資料分析知識的首選資源。再多的言語都無法形容我是多麼推薦這本書。」
    —Paul Barry
    講師及O’Reilly《深入淺出Python》作者
    這本權威的手冊將教你如何在Python中操作、處理、清理、整理資料組。第三版配合Python 3.10和pandas 1.4進行更新，用豐富的案例研究教你如何有效地解決廣泛的資料分析問題。在過程中，你將學會最新版的pandas、NumPy和Jupyter。
    作者Wes McKinney是Python pandas專案的創始人，在這本書中，以實用和現代化的方式介紹Python資料科學工具組，本書非常適合剛接觸Python的分析師，以及剛接觸資料科學和科學計算的Python程式設計師。本書在GitHub提供資料檔案與相關素材。
    ‧使用IPython shell和Jupyter Notebook進行探索性計算
    ‧學習NumPy基礎和進階功能
    ‧認識pandas程式庫的資料分析工具
    ‧使用靈活的工具進行載入、清理、轉換、合併與重塑資料
    ‧用matplotlib製作資訊豐富的視覺化圖表
    ‧運用pandas的groupBy工具對資料進行切割與彙總
    ‧分析與處理正規和非正規的時間序列資料
    ‧透過詳盡的範例學習如何解決真正的資料分析問題
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