Python 資料分析 - 網頁爬蟲與視覺呈現
1. 網頁資料擷取與轉換
2. 運用 Matplotlib 視覺化呈現
3. 運用 Seaborn 進行視覺化呈現
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[Python 玩數據] Python + Excel --
如果您是一個幫公司收集、處理數據的工程師，
不知道您是否覺得寫爬蟲、建資料庫，可能都比處理資料數據來的輕鬆？
處理資料，其實不至於太艱難，但重點在於大量資料與數據處理，
超耗時間、又需要具備細心與耐心去處理。
究竟有沒有方法，是可以自動化處理、又可以整合不同工具進行數據統計與分析？
答案是：有的。小編找到了這一門課程，專治前述症頭。
這門課程主要強調 「Python 及 Excel」兩項工具的整合應用；
且透過程式串接，可以做到「自動化」處理。
因此，這門課程首先要認識 python 及 Excel 可以做哪些事情？ 先將工具扮演的角色定義清楚；接下來，再學習兩者整合再一起，可以做到那些事情？
了解兩者關係與目的後，就可以開始學習兩者之間溝同橋梁：語法、資料庫與資料結構。
我們將學習用 Python的資料庫Pandas處理Excel匯入的資料，並且能夠針對欄位資料進行運算、比對、統計處理；又例如：Python的資料庫xlsxwriter可以處理Excel儲存格資料、openpyxl則可以處理儲存格格式。透過語法可以自動修飾、控制儲存格格式。
而反過來，使用python的 request及bs4，則可以控制想要爬取、擷取的資料，並儲存到Excel欄位中；並且能夠達成自動化、定時資料紀錄與更新。最後，當資料完成處理，需要產出視覺化資料時，則可以加入matplotlib畫出精緻的資料圖示，透過程式控制，就可以自動產出精緻的資料視覺化圖示。
推薦課程網址：
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想提升職場競爭力？專業技能課程看起來👇
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01/22 00:00
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推薦！！Python 資料視覺化的工具（上集）：matplotlib、pandas、seaborn #補根知識 011
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[Python 超技能] 資料處理與分析 -- 網頁爬蟲與視
繼上週我們介紹資料視覺化之後，我們這禮拜延續視覺化議題，
本週來看看Python網頁爬蟲如何運作？ 取回的資料如何處理？
如何轉換為視覺呈現？ 最後還必須學會如何分析資料。
課程開始，老師其實點出「確認問題與需求」的必要性；
也就是說，要做網頁爬蟲、資料收集之前，最重要的其實是「命題」。
如果沒有明確的命題，就會導致錯誤或無用的資料爬取。
確認命題後，其實可以先搜尋有沒有相關資料範本 (或模型)，將收集到的範本與命題比對，
針對相異之處進行修改，如此的作法，其實可以更快速的形成自己要的模型，
並且可以避免自行開發的過程中，可能出現的遺漏或錯誤風險。
當資料收集達預期規模後，就要進入資料處理與分析階段；
這階段將會分享Python資料處理方法，及資料處理後的分析工具、方法。
並且在分析之後，若要製作報告，則要進入另一個重點就是視覺呈現。
本課程的視覺呈現重點，包括：圖表製作工具matplotlib、seaborn的操作使用，
圖表繪製的要點。最後，會導引各位去 TQC+ Python 3 認證流程、認證考試重點提要。
連續兩週關於視覺化課程推薦，希望確實參與課程的夥伴，
可以有機會將資料視覺化的技能建立起來，這樣對於往後在職場上，
將會出現更多的機會呈現您的技術能力。
推薦課程網址：
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04/21 00:00
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Python基本功: Matplotlib-用圓餅圖繪製營收來源
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Google發表：Gemini 2.0 全新AI模組介紹、四大亮點一次看
在ChatGPT傳出全球大當機災情的同一天，Google 發布了全新 AI 模型 Gemini 2.0。
不僅支援多模態物件，Gemini 2.0採用更精準、強大的代理式AI系統，幫助使用者主動提前思考並完善指令，打造更符合使用者需求的全方位AI人工智慧助理！
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※ 深度學習有效處理複雜問題：採用「深度研究」學習技術功能，大量運用高級推理和長上下文功能充當研究助理，探索複雜的主題並代表使用者編寫報告。
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