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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金融數據解密｜產業研究與策略分析的實用技術指南
利用IT技術洞燭投資先機
資訊技術能力是取得和解讀金融資料的有力工具，它能給你華爾街最渴望的能力：洞燭機先。最棒的是，就算你不會寫程式，也能從彭博、IHS Markit等機構取得各種財金資訊。
透過本書，您將學到使用Excel分析專業機構提供的財務資訊和編寫專業報告的技巧。另外，本書也提供C#程式碼，如果您具備程式撰寫能力，也可透過撰寫程式來解讀這些財金資訊。
．深度解讀彭博數據的技巧
．透過一張簡單的一頁式的報表呈現一家公司的重要財務狀況，相對價值比較與價格趨勢
．建立一份包含績效、成長性、風險調整後收益與組合的投資組合報告
．挖掘公司債與借貸市場訊息
．透過相關性與迴歸分析找出兩種證券或指數之間的關係
．透過變異數、標準差與夏普指數的計算評估投資組合的風險調整後收益
．從Markit的數據中找出趨勢
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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👇
Cassandra技術手冊第二版
想像如果擴展性不是問題，您可以做什麼？透過這本實踐指南，您將了解如何應用Cassandra資料庫管理系統處理數百兆位元組的資料，在跨資料中心的同時還保有高可用性，以及許多您在實務運作時必須了解的技術細節與實作範例。
本書將告訴您Cassandra非關聯式資料庫設計的優點，並且特別著重於資料模型的建立。如果您是正在尋求具有擴展性或是前瞻架構解決方案的開發者、資料庫管理人員或架構師，這本指南可以協助您駕馭Cassandra的速度與彈性。
．了解Cassandra的分散式與去中心化概念
．使用Cassandra查詢語言（CQL）與cqlsh（CQL shell）
．建立有效的資料模型並與關聯式模型比較
．使用各種不同語言的客戶端驅動開發範例應用程式，包含Java、Python與Node.js
．探索叢集拓譜與學習節點間的互動機制
．維護高效能的叢集
．在機房、雲端或Docker容器佈署Cassandra
．整合Cassandra與Spark、Hadoop、ElasticSearch、Solr與Lucene
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資料視覺化｜製作充滿說服力的資訊圖表
視覺化是從複雜且龐大的數據中理出脈絡，傳達資訊最有效的方法。本書將告訴您如何解決資料視覺化的各種疑難雜症，如何將複雜資料轉為引人注目的圖表，以及各種圖表類型的使用時機。
．探討如何應用顏色來區分、呈現和凸顯資料
．了解如何透過重複編碼來改善圖表的易讀性
．利用本書提供的視覺化總覽，快速找出適合資料呈現的圖表類型
．藉由大量的範例了解何謂好的圖表與不好的圖表
．學會如何在報告中使用圖表來講述引人入勝的故事
名人推薦
「這本書很快就會成為資訊圖表的必讀經典。」
-- Urban Institute資深研究員Jonathan Schwabish
「一本範例豐富的資訊圖表指南，對初學者或專業人員而言都非常有用。」
-- Inria研究員Steve Haroz
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圖解Fintech的知識與技術
工程師必學的金融系統知識與技術
金融系統受到法規限制而日趨複雜，使得初次接觸金融領域的工程師常感到不知所措。不僅如此，許多負責金融相關系統的工程師也無法完整掌握金融業務的全貌。近年來，金融系統開始導入區塊鏈、機器學習，因此工程師們也必須先瞭解這些最新技術。
本書將徹底解說與金融有關的各種內容，包括FinTech、機器學習、區塊鏈、RPA、虛擬貨幣等金融系統相關的最新金融IT技術，以及「銀行」、「保險」、「證券」、「信用卡公司」等業務內容及系統特色。
【本書的重點】
．瞭解建構金融系統時，必備的「系統化」與「金融知識」重點
．協助工程師了解與金融業相關的廣泛知識
．瞭解機器學習、區塊鏈等先進技術在金融業的運用
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用Python進行深度學習的基礎理論實作
不走捷徑，幫助您真正搞懂「深度學習」的真義
這是一本與「深度學習」有關的書籍。從入門開始說明，一步一步帶領你瞭解深度學習必須具備的知識。本書可以幫助您了解：深度學習究竟是什麼？有何特色？根據何種原理來運作？
從零開始，由實做中學習
本書的目標是，盡量避免使用不瞭解內容的「黑盒子」，以基礎的知識為起點，以容易上手的Python撰寫程式，從動手實作的過程中，一步步深入瞭解深度學習。若以車用書籍來比喻這本書的話，這本書並不屬於汽車駕訓教材，而是希望能夠幫助您瞭解車子的原理，而非教您開車的方法。為了瞭解汽車的結構，必須試著打開車子的引擎蓋，將每個零件都拿起來觀察、操作看看。然後盡量用簡單的形狀，篩選出車子的核心部分，就像組合迷你模型般，製作出這台車子。本書的目標，就是透過製作車子的過程，讓你感受到自己實際可以製作出車子，進而熟悉與車子的相關技術。
本書特色：
．利用最少的外部函式庫，使用Python，從零開始實際執行深度學習的程式。
．說明Python 的用法，讓Python 的初學者也能理解。
．實際執行Python 的原始碼，同時提供讀者手邊可以進行實驗的學習環境。
．從簡單的機器學習問題開始，到最後執行精密辨識影像的系統。
．以淺顯易懂的方式說明深度學習與神經網路理論。
．針對看似複雜的技術，如誤差反向傳播與卷積運算等，利用實際操作方式說明，幫助理解。
．介紹在執行深度學習時，有幫助且實用的技巧，包括決定學習率的方法、權重的預設值等。
．說明Batch Normalization、Dropout、Adam 等最近的趨勢與操作。
．為什麼深度學習很優秀，為什麼加深層數，就能提高辨識準確度，為什麼隱藏層很重要，仔細說明這些「為什麼」。
．介紹自動運作、產生影像、強化學習等深度學習的應用範例。
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區塊鏈的商業應用成功實例｜企業轉型x創新x營收成長
本書是給想了解和評估區塊鏈技術「如何改變」其組織商業流程和模式的「領導者們」，參考必備的實用指南。書中從商業角度，提供區塊鏈技術及其功能價值上的「簡單實用」概述，也描述了各種現實世界的應用範例、實作方法與各種「行業特定」和跨行業間的用例示範。此外，本書還為企業領導者提供了判定「潛在商業模式」和「治理架構」所必須具備的「洞察力」。讓您能在去中心化、混合型企業或商業生態系統裡建立團隊，並了解投資的整體成本與回報。同時，書中還介紹了區塊鏈技術的目前狀態及其演變過程，並描述了領導者該如何周全準備，以便利用這種即將擁有的能力。
本書精彩內容包括：
．認識區塊鏈技術之所以具有顛覆性的五個關鍵元素：透明度、不變性、安全性、共識和智慧合約。
．介紹區塊鏈在各種領域的應用，諸如：供應鏈、跨境支付、食品與藥物安全、朔源、貿易融資、臨床實驗、土地註冊、數位身分等
．了解區塊鏈網路如何促進全新的商業模式
．認識各種區塊鏈類型
．預測關鍵的技術、商業、法規與治理挑戰
．建立區塊鏈財務模式、投資規則與風險框架
名人推薦
書中詳細解釋了成功創建和營運區塊鏈框架以及應用程式，所需要的「技術專業」與「管理角色」等。對任何準備進入並開始利用這項卓越技術的人來說，都是一本非常寶貴的工具書。
-- Irving Wladawsky-Berger，IBM榮譽副總
這本區塊鏈「操作指南」，解決了區塊鏈和加密貨幣在大肆宣傳之際，一定會面臨到的「關鍵知識差
距」，以及區塊鏈技術在「轉型」業務中的實踐應用問題。
--Mieie Wieck，IBM區塊鏈總經理
快來了解如何獲得「信任機制」的威力！本書包含了大量的資源和工具，特別適合那些想在商業環境下，應用區塊鏈解決方案的人，企業高管們必讀！
--Perianne Boring，數位商會創始人兼總裁
這是一本相當實用的指南，可以協助企業和技術領導者，讓他們從區塊鏈技術中「識別」商業價值，包括新的成長機會、可延續的競爭優勢，同時節省時間、降低成本與風險，將區塊鏈轉化為商業成果！
--D. Keith Pigues，Luminas Strategy 首席執行官兼創辦人
本書從確定適當的用例（區塊鏈商業應用實例），一直到推動營收成長和建立競爭地位等方面，都提供了非常完善的藍圖。我們一致認為現在應該是企業領導者們「採取行動」的時候了，本書正好可以讓他們「開始行動」。
—Don Tapscott, 區塊鏈研究所聯合創始人兼執行主席/《區塊鏈革命》合著者
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社群網站的資料探勘 第三版
🏆本書第一版曾經榮獲Jolt Productivity Award大獎🏆
挖掘隱藏在Twitter、Facebook、LinkedIn、Instagram與GitHub等熱門社群網站中的豐富數據。本書提供Python範例程式、Jupyter notebook與Docker檔可供練習。您可以從本書中，學到如何從社群媒體中挖掘各種寶貴的資料，像是某個人的人脈網路、現在的熱門話題，這些鄉民或網軍來自何方。
每個章節都是一個可以獨立閱讀學習的主題，分別介紹不同的資料探勘技術以及應用在不同的社群網站，同時還涵蓋了部落格與電子郵件。這個版本還額外增加了一個專門探討Instagram的章節。
．對社群網站有更加深入的了解
．提供打包好的Docker檔，可以直接執行本書的範例
．所有範例檔案皆可自本書專屬的Github儲存庫上取得
．學習如何使用簡單好用的Python工具來分析您取得的資料
．介紹先進的資料挖掘技術，如TF-IDF、餘弦相似性、搭配分析、圖像識別等等
．使用Python與JavaScript套件完成資料視覺化
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學習精靈
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【C 語言入門】1.1 - 程式語言簡介
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用Python進行自然語言處理的基礎理論實作
本書是《Deep Learning : 用Python進行深度學習的基礎理論實作》的續篇，將延續上一本書，繼續介紹與深度學習有關的技術。本書尤其偏重在自然語言處理及時間序列資料處理上，使用深度學習，挑戰各式各樣的問題。和上一本著作一樣，以「從零開始建構」為概念，詳盡介紹與深度學習有關的先進技術。
簡單來說，自然語言處理是指，讓電腦瞭解我們平常說話內容的技術。事實上，這種自然語言處理技術已經大大改變了我們的生活。在網頁搜尋、機械翻譯、語音助理等深深影響世界的技術根基中，已經使用了自然語言處理技術。本書把重點放在自然語言處理及時間序列資料處理上，學習在深度學習中，十分重要的技術。具體而言是指，word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq、Attention等技術。本書盡量使用淺顯易懂的說明，解說這些技術，並透過實際操作，確認你是否理解。此外，本書希望藉由實驗，讓你實際感受到這些技術的可能性。
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機器學習｜特徵工程 - 資料科學家需學的原理與技術
＂資料前置處理和特徵工程已經被認為是許多應用中模型效能的主要推手。我很高興終於有一本專書來談論這個主題。Alice和Amanda詳細解釋了許多常用技術的精妙細節。＂
—Andreas C. Müller
哥倫比亞大學機器學習講師
scikit-learn核心開發者
特徵工程是機器學習生產線中關鍵的步驟，不過這個領域還很少被單獨檢視過。在這本實用的書中，您會學到將特徵──原始資料的數值表達法──淬取與轉換為機器學習模型格式的技術。每一章都使用單一的資料問題來導引您，例如如何表達文字或影像資料。綜合在一起後，這些範例就描繪了特徵工程的主要原理。
不是只教導這些原理，作者Alice Zheng和Amanda Casari也在整本書中使用習題來聚焦在實際應用上。最後一章會藉由在一個真實的結構化資料集上應用數種特徵工程技術來總結全書所學。程式碼範例則使用了Python的套件，包括numpy、Pandas、scikit-learn、以及Matplotlib。
您會學到：
‧數值資料的特徵工程：過濾、分箱、縮放、對數轉換及次方轉換
‧自然文本技術：詞袋、n元語法及片語偵測
‧以基於頻率之過濾與特徵縮放來消除不具資訊性的特徵
‧類別變數的編碼技術，包括特徵雜湊和分箱計數
‧使用主要成份分析進行基於模型的特徵工程
‧模型堆疊和使用k-means作為特徵淬取技術的概念
‧使用手動和深度學習技術之影像特徵淬取
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認識大數據的第一本書
完整的大數據概論
大數據是無所不包的名詞，它代表無法使用傳統資料管理工具來管理十分大量、快速、且高度多樣又複雜的資料。理想上大數據包含了所有資料類型，可用來協助我們在正確的時間，以正確的數量，傳達正確的資訊給適當的人，最終協助人們做出正確決策。本書將為管理階層與資料科學家提供完整的大數據概論。涵蓋大數據的關鍵挑戰與優點，以及組織所需的必備工具與技術，還有能從大數據獲得的好處。
本書涵蓋內容包括：
．大數據的商業應用
．頂尖組織如何應用大數據
．大數據的生態系統
．大數據的應用、入門與教學
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Backend Developer
奔騰網路科技股份有限公司
【IT】系統開發工程師 (竹北)(台元科學園區)
智聯服務股份有限公司
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艾思程式教育股份有限公司
影像辨識工程師(台北總公司)
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程式設計師
嘉誠資訊股份有限公司
網站工程師助理
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