在數據分析中，視覺化是理解和展示數據的重要工具。本課程將帶你快速學習 Matplotlib 和 Seaborn，這兩個是 Python 中最常用的視覺化庫。 課程簡介 Matplotlib 是一個強大且靈活的數據視覺化工具，適合創建多種類型的圖表。 Seaborn 是基於 Matplotlib 的高階庫，專注於數據探索與統計圖表，提供更易用和美觀的接口。 學習目標： ...

在本課程中，我們將快速學習如何使用 Pandas 和 NumPy 處理數據。這些工具是數據分析的核心基礎，適合處理結構化和數值型數據。 課程簡介 Pandas 是一個用於數據操作與分析的 Python 庫，主要用於處理表格數據（如 Excel、CSV）。 NumPy 是一個高效的數值運算庫，適合處理大型多維數組和矩陣計算。 學習目標： 熟悉 Pandas 和 Num...

以下介紹幾個深入數據分析的技巧與應用，幫助你處理更複雜的數據，並進行進階的數據洞察。 1. 進階數據探索與統計分析 相關性與熱力圖分析 熱力圖可以直觀顯示數據特徵之間的相關性，用於找出影響目標變數的重要特徵。 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 計算相關性矩陣 correlation_mat...

以下提供更多實用的程式碼範例與數據分析技巧，幫助您深入掌握 Pandas 和 NumPy 的功能。 1. 數據探索技巧與範例 範例：快速查看數據資訊 import pandas as pd # 讀取數據 df = pd.read_csv('sample_data.csv') # 查看數據集的基本信息 print("數據集的維度 (行數, 列數):", df.sha...

課程簡介 數據是人工智慧的核心，本節課程將介紹數據分析與處理的基礎概念，幫助學員掌握如何清洗、整理與操作數據，為後續的機器學習與深度學習奠定基礎。 教學內容 數據分析與處理的重要性 數據的質量直接影響模型性能。 常見數據問題：遺漏值、異常值、格式不統一等。 數據處理的主要步驟： 數據探索（Dat...

課程簡介 在開發人工智慧項目時，一個高效的開發環境至關重要。本節課將介紹 Jupyter Notebook 和 Google Colab，這兩個常見的 AI 開發環境，幫助學員快速建立並熟悉這些工具，為後續的學習和實作提供穩定的基礎。 教學內容 Jupyter Notebook 的簡介與安裝 什麼是 Jupyter Notebook： ...

課程簡介 Python 是目前人工智慧（AI）開發中最受歡迎的程式語言之一。今天的課程將介紹 Python 的核心特性，以及為何它在 AI 領域占有重要地位。此外，我們會學習 Python 的基礎語法，並瞭解其與 AI 的實際應用連結。 教學內容 Python 為什麼適合 AI 開發？ 簡潔易學：語法簡單，開發效率高。 豐富的資料科學與機器學習...

課程簡介 本節課將帶領學員了解人工智慧（AI）的基本概念、主要技術，以及其發展歷史。透過學習，您將對 AI 的演變及其在不同領域的應用有初步認識，為接下來的學習打下基礎。 教學內容 什麼是人工智慧？ 定義：AI 是一門模擬人類智能的技術科學，旨在使機器具備感知、推理、學習及決策的能力。 與機器學習和深度學習的關係。 人工智慧...

課程簡介 今天是 PostgreSQL 系列教學的最後一天，我們將綜合之前的知識，設計並實現一個完整的資料庫專案。這個專案將包括資料表設計、約束條件、關聯、視圖、索引、以及高可用性設計等多方面的內容，幫助你將理論應用於實際場景。 專案背景：線上書店管理系統 設計一個簡單的線上書店管理系統資料庫，以支持以下核心功能： 管理書籍及其分類。 處理客戶訂單。 追蹤庫存與供應商...

課程簡介 高可用性設計確保數據庫在發生故障時仍能提供服務，以最小的中斷持續運行。今天我們將學習 PostgreSQL 中實現高可用性的主要方法，包括主從複製、流式複製、自動故障轉移和備援集群等技術。透過這些技術，可以大幅提升數據庫系統的可靠性和容錯能力。 高可用性概念 在 PostgreSQL 中，高可用性通常通過數據複製和自動故障轉移來實現： 數據複製：將數據庫數據從主服務...