Python全方位提升計劃，掌握程式設計與人工智慧的關鍵技能
Python不僅是目前全世界最熱門的程式語言，也成為數據分析、機器學習的核心語言。無論您是初步想了解Python的初學者、經驗豐富的開發者還是正在轉型的IT專業人士，深入掌握Python，開啟無限可能！
炙手可熱：全球最受歡迎的程式語言Top1
根據TIOBE網站統計，2024年8月Python的排名首次超過18%(上一次超過18%的語言是2016年11月的Java)。快速擴張的資料科學社群是Python竄紅的關鍵，隨著AI應用崛起，許多科學計算、數據分析的函式庫與套件紛紛出籠，而且都支援或直接使用Python語言來開發。
TIOBE Softwar執行長Paul Jansen表示：Python很可能成為有史以來最受歡迎的程式語言。Python的競爭者如Rust和Kotlin雖然正快速崛起，但還需要很長時間才能真正對Python造成威脅。
應用廣泛：從網頁開發到人工智慧無所不在
1. 網路爬蟲與擷取資訊：協助資料收集
2. 數據分析與視覺化：加速商業決策
3. 機器學習與人工智慧：引領技術革新
4. 網頁開發：建立網頁應用程式與服務
5. 自動化腳本與任務自動化：提高工作效率
6. 自然語言處理：文本分析、語言模型、情感分析
7. 遊戲開發：業餘的遊戲開發愛好者以PyGame來開發
恆逸Python全系列課程介紹
基礎語法
協助您瞭解Python程式語言的結構、特性及開發方式，並瞭解如何利用Python處理一般的程式設計問題。
👨劉益宏👉
課程從Python的基礎語法開始，從縮排、變數的建立、不同的資料型態、運算子種類、For While迴圈等基本概念入手，讓我對Python的基本結構和語法有清晰的理解。老師也會比較其他程式語言的差異性，生動有趣的授課方式，即使對程式一無所知的初學者也能夠迅速上手。
💁吳思穎 👉
老師除了教學經驗豐富外，還有很多業界實戰和專案經驗，不只講解理論，更著重帶入實際應用場景。除了寫程式外，還有工作上或外部溝通合作上有哪些需注意的地方，對上班族很有幫助，尤其是要轉職到全新領域的人，藉由老師的舉例更能體會。
資料蒐集
課程將以Python Scrapy、Python Selenium做為工具，指導您建立爬蟲基礎功能，搭配視覺化開發工具的HTML5作為呈現結果，打造Social Listening社群聆聽技術能力。
除了涵蓋網頁Crawler之外，進一步踏入手持設備做為分散式Device Crawler節點的實戰經驗，將以Android APP為例動手實作專案。本課程理論觀念與實作並重，不僅只學會語法，更能延展適用任何垂直媒體，進而在數位廣告效益上補足非結構化資料分析的樣貌。
資料處理
教您何使用Python的Pandas、Matplotlib、NumPy模組對資料進行探索式分析。您將學到如何進行資料分析，包含資料蒐集、清理、分析、視覺化等步驟，一步步地將資料精煉為資訊，再由資訊中提取出知識，當作管理者進行決策時的重要參考依據。
課程將專注在Python與資料處理與視覺化上，您將學會使用Numpy作數值運算，了解向量如何加減乘除與其它運算；使用Matplotlib作繪圖，對一維二維或高維的資料，作不同維度的呈現；使用Scala和Python處理Spark，處理非關聯式資料的內容，並且透過map/reduce作處理整理出有用的資訊等。
💁陳俞潔👉
起初學得有點吃力，但在老師的講解實作加上自我課後複習後，我已經從一個門外漢變成可以自行操作一些小程式(從網路爬蟲、git版本控制、資料庫連結、政府opendata地圖運用、資料視覺化…等)，上這堂課真是正確的選擇，老師手把手從基礎教起，在教完一個範例後會立刻將程式碼範本丟到網路站供我們下載，我覺得這個制度很棒。
機器學習與人工智慧
💁陳俞潔👉
雖然踏入數據分析領域已經一段時間，也曾用過本課程所教的演算法，但再次聽講讓我觀念又融會貫通了一次，講師詳細的講解如何在不同狀況挑選機器學習的演算法，同時用程式案例來讓我們更加熟悉。這次上課大綱主要分為機器學習場景介紹、使用時機介紹、實作演練，以及如何讓預測結果能提高準確度。
從機器學習的原理應用出發，並且說明如何用Keras/TensorFlow作類神經網路的模型建立與使用。TensorFlow是google的一套數值運算的函式庫，可以讓使用者建立多維度的資料陣列，而Keras是一個Python所寫成的類神經網路API，讓使用者可以快速的修改並且研發想要開發的模型。
💁江妤靜👉
老師先是講解理論的細節，包括公式的產生，再透過實作一一講解的方式呈現給我們，最後讓我們自己嘗試。老師還有說明該怎麼訓練模型，總共分為訓練集(training)和測試集(testing)，我學會分辨怎麼讓模型能夠越來越準確。深度學習方面我已經學會知道定義這些層數對一個模型會有哪些影響，這對我幫助很大。
透過真實案例，爬取網路上具有評分、評等的留言當作語料，作為中文情感分析之訓練集，循序漸進從資料爬蟲、清洗儲存文字資料、利用pandas預處理、正規化與對等分布、資料萃取轉置工程、學會應用資料處理的Python套件。
影像處理
OpenCV是一個行之有年的影像處理函式庫，除了用在傳統的影像應用程式之外，更被用於各式的深度學習，特別是跟影像相關的議題上。本課程將使用OpenCV處理圖片影像，建立電腦視覺的基礎。
👨陳裕文👉
第一堂老師教我們用C++撰寫OpenCV，透過迴圈畫圓讓我們了解基礎C++語法。後續老師跟我們講解版本控制的重要性，在OpenCV讀取RGB的方式是相反的(BGR)，在前期處理影像時需要做翻轉成RGB。在網頁上結合影像串流:使用cv2.VideoCapture(0)開啟相機，需要注意參數是0、1否則相機開啟不了，在HTML上使用 img src就可以將相機鏡頭串流在網頁上。
自動化應用
本課程從Python基礎教起，讓沒有程式設計基礎的網路工程師利用Python來管理網路設備，如學會在多台交換機上配置多個VLAN、在路由器上配置OSPF，讓工程師們使用Python及API以程式設計來規劃及控制網路設備，以因應雲端世界的來臨。
👨陳冠廷👉
自動化設備不是只針對某台switch某台router，根據不同型號跟版本都會有間接性影響，寫出來的程式就會不一樣，套用的邏輯方法與函式庫也不同。如何將自己想打包成字典(Dictionary)資料型態，以及paramiko、netmiko等自動化方法，針對網路設備進行程式執行，以及學習如果安裝GNS虛擬模擬器，透過lab實測才能於現實生活中運用等等，透過老師的用心指導，讓初學者的我感受良多。
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