NT 370 特價中
課程共有 30.5 小時
這個綜合性的基於專案的課程將向你介紹 Python 開發人員的所有現代技能(Python 3) ,在此課程中將創建超過 12 個真實世界的專案來新增到你的履歷組合中(你將獲得我們 12 個以上專案的所有程式碼,在跟著完成後,你可以立即擁有你自己的作品以供展示) !
https://softnshare.com/complete-python-developer-zero-to-mastery/
同時也有11部Youtube影片,追蹤數超過4萬的網紅吳老師教學部落格,也在其Youtube影片中提到,Python入門設計製作班:單元02_基本語法與結構控制件 01_變數型態與命名規則 02_變數型態與命名規則練習 03_變數轉變型態與脫逸字元 04_程式撰寫基本特型與快速註解 05_邏輯判斷(年齡判斷範例) 06_邏輯判斷改為多重判斷 07_邏輯判斷改為多重判斷另一種寫法 08_計算BMI練習...
機器學習 python 實 作 在 Irene 與資料職涯大小事 Facebook 的最佳貼文
✍️【我不是本科生,也可以當資料分析師嗎?】
-
我發現滿多人對於自己不是本科生這件事情會感到迷惘,不論是粉專的私訊詢問、以及我即將要參與一個資料科學領航者活動,也有參加者也會詢問類似的問題,像是:
🧒:「Irene,想詢問若非資工/資管背景,但有在學 python、機器學習、甚至也會用 Kaggle 資料練習,未來能當資料科學家嗎?」
👱♂️:「聽到不少人說資料科學工作領域比較缺有經驗的人,若無相關經驗的轉職者很難跟資工、統計等背景的人競爭,請問如果離職努力自學,為了轉職可行嗎?」
-
我必須說:「有何不可?關鍵在於證明自己有無相關實力」
-
雖然我不能保證所有企業都不看本科生的標籤,但我能確定的是,如果我們都能 #理解本科生的優勢在哪裡,並好好補足那些優勢,那我們絕對有機會脫穎而出。
-
這篇僅以 #資料分析師/ #資料科學家 的角色為例,因為我認為相較之下,這兩個職能因為更需要人文社會思考的面相,所以跨領域轉過來的機會較高,非本科生也能帶有屬於自己的特色轉進來,分享給大家 🙌。
-
#職涯建議 #職涯規劃 #職涯探索 #面試經驗 #面試 #職涯分享 #面試技巧 #資料科學
機器學習 python 實 作 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最佳解答
NT 390 特價中
建立 12 個以上的專案,學習 Web 開發、機器學習 + 更多
本課程的主題包括:
程式設計基礎
Python 基礎
Python 基本原理
資料結構
用 Python 做物件導向程式設計
Python 函數語言程式設計
Lambdas
Decorators
Generators
以 Python 進行測試
除錯
錯誤處理
正規表示式( Regular Expression )
Comprehensions
模組 ( Modules )
虛擬環境
開發環境(PyCharm,Jupyter 筆記本,VS Code,Sublime Text + 更多)
檔案處理: 影像,CSV,PDF,Text + 更多
用 Python 進行 Web 開發
利用 Python 進行機器學習
資料科學與 Python
使用 Python 和 Selenium 實現自動化
使用 Python 編寫指令碼( Scripting )
利用 Python 與 BeautifulSoup 進行 Web Scraping
影像檢測
資料視覺化
Kaggle,Pandas,NumPy,scikit-learn
用 Python 處理電郵及短訊
使用 API (Twitter Bot、密碼檢查器、翻譯器)
https://softnshare.com/complete-python-developer-zero-to-mastery/
機器學習 python 實 作 在 吳老師教學部落格 Youtube 的最佳解答
Python入門設計製作班:單元02_基本語法與結構控制件
01_變數型態與命名規則
02_變數型態與命名規則練習
03_變數轉變型態與脫逸字元
04_程式撰寫基本特型與快速註解
05_邏輯判斷(年齡判斷範例)
06_邏輯判斷改為多重判斷
07_邏輯判斷改為多重判斷另一種寫法
08_計算BMI練習
09_計算BMI與邏輯判斷
10_計算BMI與去除換行
11_將格式化小數點改為用format
完整影音吳老師教學論壇
http://www.tqc.idv.tw/
實體課程:
http://gg.gg/scuext
課程簡介:入門
單元01_建置Python開發環境與程式測試
單元02_基本語法與結構控制件
單元03_迴圈資料結構與自訂函數
單元04_串列、字典與檔案與資料庫處理
單元05-1_開放資料處理CSV和JSON資料處理(停車與PM2.5)
單元05-2_開放資料處理練習題_新北市開放資料JSON
單元05-3_GOOGLE雲端當CSV來源與CSV處理
單元05-4_網頁資料擷取基礎與外匯
單元05-5_網頁資料擷取台彩與股市資料
單元05-6_擷取網頁上櫃股票行情
單元06_使用Pandas與處理_Excel_試算表
單元07_VBA與Phython連結MYSQL資料庫
單元08_視覺化報表使用圖表繪製Matplotlib
課程理念與課程介紹:
因應大數據分析、物聯網、工業4.0的需求,能更容易的學會網路爬蟲、機器學習、物聯網、影像辨識、自動圖像報表等需求,其中以EXCEL VBA與Python程式開發最為熱門,因此將VBA的自動化延伸到PYTHON設計,讓學員能夠比較兩個工具的長處,並能相互協同應用。
吳老師 108/12/21
Python,Python入門設計製作班,中小學教師,函數,程式設計,線上教學,PYTHON安裝環境
機器學習 python 實 作 在 吳老師教學部落格 Youtube 的最佳解答
Python入門設計製作班:單元02_基本語法與結構控制件
01_變數型態與命名規則
02_變數型態與命名規則練習
03_變數轉變型態與脫逸字元
04_程式撰寫基本特型與快速註解
05_邏輯判斷(年齡判斷範例)
06_邏輯判斷改為多重判斷
07_邏輯判斷改為多重判斷另一種寫法
08_計算BMI練習
09_計算BMI與邏輯判斷
10_計算BMI與去除換行
11_將格式化小數點改為用format
完整影音吳老師教學論壇
http://www.tqc.idv.tw/
實體課程:
http://gg.gg/scuext
課程簡介:入門
單元01_建置Python開發環境與程式測試
單元02_基本語法與結構控制件
單元03_迴圈資料結構與自訂函數
單元04_串列、字典與檔案與資料庫處理
單元05-1_開放資料處理CSV和JSON資料處理(停車與PM2.5)
單元05-2_開放資料處理練習題_新北市開放資料JSON
單元05-3_GOOGLE雲端當CSV來源與CSV處理
單元05-4_網頁資料擷取基礎與外匯
單元05-5_網頁資料擷取台彩與股市資料
單元05-6_擷取網頁上櫃股票行情
單元06_使用Pandas與處理_Excel_試算表
單元07_VBA與Phython連結MYSQL資料庫
單元08_視覺化報表使用圖表繪製Matplotlib
課程理念與課程介紹:
因應大數據分析、物聯網、工業4.0的需求,能更容易的學會網路爬蟲、機器學習、物聯網、影像辨識、自動圖像報表等需求,其中以EXCEL VBA與Python程式開發最為熱門,因此將VBA的自動化延伸到PYTHON設計,讓學員能夠比較兩個工具的長處,並能相互協同應用。
吳老師 108/12/21
Python,Python入門設計製作班,中小學教師,函數,程式設計,線上教學,PYTHON安裝環境
機器學習 python 實 作 在 吳老師教學部落格 Youtube 的精選貼文
Python入門設計製作班:單元02_基本語法與結構控制件
01_變數型態與命名規則
02_變數型態與命名規則練習
03_變數轉變型態與脫逸字元
04_程式撰寫基本特型與快速註解
05_邏輯判斷(年齡判斷範例)
06_邏輯判斷改為多重判斷
07_邏輯判斷改為多重判斷另一種寫法
08_計算BMI練習
09_計算BMI與邏輯判斷
10_計算BMI與去除換行
11_將格式化小數點改為用format
完整影音吳老師教學論壇
http://www.tqc.idv.tw/
實體課程:
http://gg.gg/scuext
課程簡介:入門
單元01_建置Python開發環境與程式測試
單元02_基本語法與結構控制件
單元03_迴圈資料結構與自訂函數
單元04_串列、字典與檔案與資料庫處理
單元05-1_開放資料處理CSV和JSON資料處理(停車與PM2.5)
單元05-2_開放資料處理練習題_新北市開放資料JSON
單元05-3_GOOGLE雲端當CSV來源與CSV處理
單元05-4_網頁資料擷取基礎與外匯
單元05-5_網頁資料擷取台彩與股市資料
單元05-6_擷取網頁上櫃股票行情
單元06_使用Pandas與處理_Excel_試算表
單元07_VBA與Phython連結MYSQL資料庫
單元08_視覺化報表使用圖表繪製Matplotlib
課程理念與課程介紹:
因應大數據分析、物聯網、工業4.0的需求,能更容易的學會網路爬蟲、機器學習、物聯網、影像辨識、自動圖像報表等需求,其中以EXCEL VBA與Python程式開發最為熱門,因此將VBA的自動化延伸到PYTHON設計,讓學員能夠比較兩個工具的長處,並能相互協同應用。
吳老師 108/12/21
Python,Python入門設計製作班,中小學教師,函數,程式設計,線上教學,PYTHON安裝環境