資訊社會必修的12堂Python通識課 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• Python
• 編程入門
• 數據分析
• 信息社會
• 通識教育
• 計算機基礎
• 數字化生存
• Python應用
• 學習Python
• 編程思維

隨著資訊技術的快速發展，程式設計能力儼然已成為現代人加強自身競爭力的重要關鍵能力之一，在這麼多的程式語言中，Python因為易學好用功能強大，已成為最受多人想要學習的目標。然而想要學和真的學會在現實上有許多的落差，瞭解切身的需求並選擇閤適的教材，纔不會浪費寶貴的時間和精力。

　　本書的主要目標是希望讓想要學習Python的非資訊主科中學生、大學生、或社會人士可以有一個快速入門的教材，透過本書的12堂課內容，讀者們將會習得以下的內容以及實用範例：

　　程式設計基本概念、Python程式設計基礎、如何開始設計Python程式
　　旅費計算程式、成績計算程式、猜數字遊戲程式、圖形瀏覽網頁産生器
　　計算階乘、費氏函數、進製轉換以及簡易撲剋牌發牌程式
　　瞭解檔案的應用、學習如何讀寫檔案、用程式編寫HTML網頁檔案
　　開啓圖形檔及自動化縮放影像、學會海龜繪圖、pygame繪圖基礎
　　網頁資料擷取、網頁資料剖析技巧、字數分析與統計
　　演算法與流程圖簡介、認識二分搜尋法、資料加解密原理練習
　　SQLite資料庫操作基礎與應用、運用資料庫存取學生成績資料
　　活用政府公開資訊、CSV及JSON資料存取技巧、公用自行車即時資料解析
　　網頁解析應用實例、自動化下載網頁資料及圖形檔案、剖析整理暢銷書排行榜資訊
　　matplotlib資料視覺化基礎與應用實例、各式圖錶繪製技巧、汽車銷售相關圖錶繪製
　　Pandas資料分析基礎，縣市人口趨勢統計圖錶、選舉結果分析實例、物件導嚮設計方法
 

好的，這是一本名為《數據挖掘與機器學習實戰：從理論到應用》的圖書簡介： 《數據挖掘與機器學習實戰：從理論到應用》 內容簡介 在當今這個數據驅動的時代，數據已成為企業乃至社會發展的核心資産。從海量的原始信息中提取有價值的洞察，構建能夠自動學習和預測的智能模型，是實現數字化轉型和提升競爭力的關鍵。《數據挖掘與機器學習實戰：從理論到應用》正是一本緻力於為讀者提供係統化、實踐導嚮的知識體係，幫助他們掌握數據科學領域的這兩大核心技能的深度指南。 本書並非一本專注於特定編程語言基礎或入門概念的教材，而是將重點放在瞭如何將數據挖掘（Data Mining）的理論框架與機器學習（Machine Learning）的先進算法有機結閤，並通過實際案例展示如何將這些技術應用於解決復雜的現實問題。我們假設讀者已經具備基本的編程基礎和對數據概念的初步認識，本書的使命是搭建從“理解概念”到“成功應用”的橋梁。 核心內容模塊解析： 第一部分：數據挖掘的基石與流程 本部分深入探討數據挖掘的全過程，強調其與商業智能和決策支持係統的聯係。我們首先解析數據挖掘的生命周期，從商業理解、數據理解、數據準備、建模、評估到最終的部署。 數據預處理的藝術與科學： 這一章超越瞭簡單的數據清洗，重點討論瞭缺失值的高級插補技術（如MICE、迭代迴歸插補）、異常值檢測的統計學方法（如LOF、孤立森林），以及特徵工程的精髓。我們將詳細闡述如何通過特徵構造、特徵選擇（如遞歸特徵消除RFE、基於Lasso的特徵選擇）來顯著提升模型性能，這是實踐中決定成敗的關鍵一步。 探索性數據分析（EDA）的深度洞察： EDA 不僅僅是繪製圖錶。本章側重於使用高級可視化技術（如提琴圖、熱力圖、降維後的t-SNE或UMAP可視化）來揭示數據間的復雜關係、多重共綫性以及潛在的聚類結構，為後續的建模選擇提供強有力的依據。 關聯規則挖掘的深度應用： 專注於經典的Apriori算法及其改進版本，並探討如何將其應用於市場購物籃分析、推薦係統的前期階段，以及日誌數據的模式發現，強調支持度、置信度和提升度的實際業務含義。 第二部分：核心機器學習算法的深入解析與調優 本部分是全書的技術核心，詳盡剖析主流監督學習、無監督學習及集成學習算法的工作原理、數學基礎及其在不同場景下的適用性。 監督學習的高級專題： 迴歸分析的進階： 除瞭綫性迴歸，我們將深入探討嶺迴歸（Ridge）、Lasso、彈性網絡（Elastic Net）如何利用正則化解決過擬閤問題。對於非綫性問題，將詳細介紹廣義可加模型（GAMs）。 分類技術的精細化： 重點講解支持嚮量機（SVM）的核函數選擇與優化，決策樹、隨機森林（Random Forests）和梯度提升機（Gradient Boosting Machines, GBM）的內部機製。我們還會專門留齣一節，對比XGBoost、LightGBM和CatBoost這三大主流提升框架的性能差異和適用場景。 無監督學習的實用視角： 關注聚類分析（K-Means、DBSCAN、層次聚類）的評估指標（如輪廓係數），以及降維技術（PCA的局限性、Kernel PCA）在數據可視化和加速模型訓練中的應用。 模型評估與選擇的量化標準： 摒棄單一的準確率指標，深入講解混淆矩陣的深入解讀、ROC麯綫下麵積（AUC）、精確率-召迴率麯綫（PR Curve）、F1分數，以及在不平衡數據集上采用的SMOTE、ADASYN等重采樣技術。 第三部分：實戰項目與前沿技術集成 本書的價值在於“實戰”。本部分通過一係列結構化的端到端項目，展示如何整閤前述理論和算法來解決復雜的行業問題。 時間序列建模與預測： 覆蓋經典ARIMA/SARIMA模型，並過渡到更具現代性的狀態空間模型和基於機器學習的時間序列預測方法（如Seq2Seq模型在時間序列上的應用）。重點在於如何處理季節性、趨勢分解與異常點對預測的影響。 自然語言處理（NLP）基礎實踐： 介紹文本特徵化（TF-IDF、詞嵌入Word2Vec/GloVe的原理與應用），並展示如何利用這些特徵構建文本分類器（情感分析、垃圾郵件識彆）和主題模型（LDA）。 模型部署與可解釋性（MLOps初探）： 強調“模型即服務”的概念。本章介紹如何使用工具鏈將訓練好的模型轉化為可供生産環境調用的API，並引入模型可解釋性技術（如SHAP值、LIME）來增強決策的透明度和用戶信任度，這對於金融、醫療等高風險領域至關重要。 讀者對象： 本書麵嚮有誌於深入數據科學和機器學習領域的工程師、數據分析師、資深IT專業人員，以及對數據挖掘有強烈實踐需求的行業研究人員。它更適閤那些已經掌握瞭基礎編程技能，渴望從“調用庫函數”邁嚮“理解算法內核和優化實踐”的學習者。閱讀完本書，讀者將不再僅僅是工具的使用者，而是能夠根據具體業務場景，自主選擇、設計、優化和部署強大數據驅動解決方案的實戰專傢。本書旨在提供一個堅實的技術棧，使讀者能夠在麵對任何新的數據挑戰時，都能從容應對，構建齣高性能、高可靠性的智能係統。

作者簡介

何敏煌

　　國立交通大學資訊科學博士，現任職於國立高雄科技大學通識教育中心，平時除瞭研究KVM虛擬雲端容錯與分散式係統相關技術之外，也利用閑暇之餘緻力於推廣資訊科技、Maker自學課程、與程式設計教育。

　　個人網站：drho.club。

第1堂 認識程式語言與程式設計
1-1 什麼是程式語言
1-2 程式設計基本觀念
1-3 為什麼需要自己動手寫程式
1-4 馬上開始寫程式

第2堂 快速認識Python程式語言
2-1 Python執行環境的安裝
2-2 常數、變數、與資料型態
2-3 Python的運算式
2-4 認識控製流程
2-5 輸入與輸齣

第3堂 Python程式設計快速上手
3-1 副程式及模組的觀念
3-2 內建函數及模組套件
3-3 程式應用例–階乘函數及費氏函數
3-4 程式應用例–各進製的數字轉換
3-5 程式應用例–簡易撲剋牌遊戲

第4堂 檔案處理與操作
4-1 路徑、資料夾、和檔案
4-2 寫入資料檔案
4-3 讀取資料檔案
4-4 例外處理
4-5 程式應用例–自製影像瀏覽網頁

第5堂 Python繪圖
5-1 Python海龜繪圖簡介
5-2 繪製幾何圖形
5-3 繪製數學函數圖形
5-4 使用pygame繪製圖形

第6堂 字串和文字處理
6-1 網頁資料的收集與簡易剖析
6-2 文字資料處理
6-3 字串函數
6-4 map及lambda使用技巧

第7堂 串列操作應用實例
7-1 串列操作應用
7-2 資料加解密原理練習–簡易轉換法和查錶法
7-3 資料加解密練習–換位法

第8堂 操作資料庫
8-1 SQL簡介
8-2 SQLite資料庫操作
8-3 Python存取SQLite資料庫初探
8-4 SQLite資料錶操作

第9堂 網路公開資訊的使用
9-1 政府公開資料平颱網站簡介
9-2 CSV資料格式解析與應用
9-3 JSON資料格式解析與應用
9-4 公開資訊應用實例

第10堂 網路資訊擷取基礎
10-1 網頁擷取程式基礎
10-2 使用requests模組下載網頁資料
10-3 使用BeautifulSoup解析網頁資料
10-4 資料存檔與資料庫操作

第11堂 資料視覺化與圖錶繪製
11-1 matplotlib.pyplot模組介紹
11-2 各種圖錶的繪製
11-3 圖錶顯示技巧
11-4 資料擷取與圖錶顯示

第12堂 Python資料分析入門
12-1 Pandas介紹與使用
12-2 人口趨勢分析實例
12-3 選舉結果分析實例
12-4 物件導嚮程式設計方法簡介
 

评分☆☆☆☆☆

說實話，我一直覺得學習程式是一件很枯燥的事情，可能我過去接觸的都是比較學術、嚴謹的教材，裡麵充斥著各種我看不懂的符號和專有名詞，一開始就讓人卻步。但《資訊社會必修的12堂Python通識課》這個書名，讓我感覺到它更貼近我們一般人的生活。我猜測，這本書大概不會是那種讓你背誦語法、做一堆無聊練習的書。我期待它能透過一些實際的案例，讓我們看到Python在解決我們日常問題上的應用，像是整理電腦裡雜亂的檔案、自動迴覆製式的郵件，甚至是如何更聰明地使用那些我們每天都在用的社群媒體。如果能透過這些貼近生活的例子來學習，我想我會更有動力，也更容易理解程式邏輯是如何運作的。我真的很希望這本書能打破我對程式學習的刻闆印象，讓我發現原來程式也可以很有趣，而且真的能讓我的生活變得更有效率、更便利。

评分☆☆☆☆☆

在颱灣，我們身處的環境變化非常快，從智慧手機的普及到各種新興的網路服務，資訊量真的是龐大到不行。我經常在想，如果我能有點能力去理解這些資訊背後的運作原理，那該有多好！《資訊社會必修的12堂Python通識課》這個標題，讓我覺得這本書就像是一本「通往資訊社會的鑰匙」。它強調「通識」這兩個字，意味著它不是要培養專業的工程師，而是要讓像我這樣的普通人，也能對資訊社會有基本的認識和理解。我很好奇，這「12堂課」會不會涵蓋到數據分析、網頁爬蟲、甚至是一些基礎的自動化工具？畢竟，現在很多工作都跟數據離不開，能夠處理一些簡單的數據，或者自動化一些重複性的工作，絕對是職場上的一大加分項。我期待這本書能給我一種「豁然開朗」的感覺，讓我不再隻是被動地接受資訊，而是能夠主動地去探索、去利用、甚至去創造。

评分☆☆☆☆☆

哇，這本書的書名《資訊社會必修的12堂Python通識課》一聽就覺得好有份量！身為一個在資訊爆炸時代每天都要跟各種App、網站打交道的颱灣人，我真的越來越覺得「懂點程式」不再是極客的專利，而是像識字一樣的基本技能瞭。平常我在網路上看到有人分享用Python做瞭些超酷的東西，像是自動抓取網頁資料、分析社群媒體趨勢，甚至玩些簡單的數據視覺化，都覺得「天啊，原來這一切背後是這麼一迴事！」但礙於對程式碼的畏懼，一直不敢真正踏進去。這次看到這本書，就覺得「這根本是為我這種人量身打造的吧！」它點齣瞭在資訊社會裡，Python已經不是一種選擇，而是「必修」，這點我真的深有同感。感覺這本書可以讓我從零開始，一步一步理解程式語言的邏輯，不再是霧裡看花，而是能真正掌握與這個資訊社會對話的工具。我真的很好奇，這12堂課到底會帶領我看到怎樣的世界，又會教會我怎樣的「超能力」。

评分☆☆☆☆☆

這幾年，每次聽到「AI」、「大數據」、「自動化」這些詞，都會覺得它們離我越來越近，但同時又有一種遙不可及的距離感。我常常想，身為一個普通上班族，我應該如何跟上這個資訊社會的腳步？《資訊社會必修的12堂Python通識課》這個書名，正是我一直以來尋找的答案。它暗示著，學習Python不再是個高深的學問，而是每個人在資訊時代都應該具備的基本能力。我對這本書的「通識」定位感到非常興奮，這錶示它不會要求讀者具備深厚的數學或邏輯背景，而是用一種更貼近生活、更容易理解的方式來介紹Python。我特別期待它能教我如何利用Python來分析我感興趣的數據，或者如何自動化一些我日常生活中會遇到的瑣碎任務。我想，如果真的能做到，那絕對會是改變我工作和生活方式的一大步。

评分☆☆☆☆☆

身為一個對科技有點好奇，但又常常望「碼」卻步的颱灣人，我對《資訊社會必修的12堂Python通識課》這本書充滿瞭期待。我特別喜歡「必修」這個詞，它點齣瞭在現今社會，具備基本的程式概念已經跟過去的國文、英文一樣重要瞭。我猜測這本書的內容應該會很紮實，但又不會太過艱澀，而是以一種引導性的方式，讓讀者能夠循序漸進地掌握Python的核心概念。我很有興趣知道，這「12堂課」會如何安排，是否會從最基礎的變數、迴圈開始，然後逐步進入到一些更實用的模組應用？尤其是在資訊社會，如果能夠瞭解如何用Python來處理資料，或是進行一些簡單的自動化任務，我想對於提升個人競爭力會非常有幫助。我希望這本書能夠讓我真正「學會」Python，而不是隻是「看過」Python。