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【圖解】零基礎入門Excel╳Python高效工作術：輕鬆匯入大量資料、交叉分析、繪製圖表，連PDF轉檔都能自動化處理，讓效率倍增

為了解決nas入門推薦的問題，作者金宏和實 這樣論述：

彙整報表、分析資料、製作圖表…… Excel是各行各業必備的工具， 重複開啟資料、剪貼，耗時又耗能， 學會Python，讓多份Excel資料交叉分析，一鍵自動化！ 　　★日本熱銷33,000冊 　　★程式菜鳥也能迅速上手，表格自動化就交給Python，大大提升工作效率 　　★行政人員、文書處理必學的工作書，讓你事半功倍 　　如果你處理數據資料和報表的方式如下，必讀本書： 　　．一個一個開啟報表，選取資料匯入總表，不斷重複相同動作 　　．逐一將表格格式化、設定列印資訊，耗費大量時間 　　．資料逐一繪製圖表、一份一份轉檔，讓自己眼花撩亂 　　平時需要5步驟的Excel操作，學會Pytho

n只需1步驟就能快速完成， 　　讓你工作效率比其他人高，也是各界人才具備的技能—— 　　．學生製作資料分析報告 　　．老師系統化管理成績 　　．主管秒速完成季報、年報業績表 　　．業務人員製作視覺化競業數據資料 　　．行政人員快速完成統計報表…… 　　◎ 最受歡迎也最容易上手程式語言——Python 　　Python是一種可以廣泛使用的程式語言，用於數據分析、資料處理、應用開發等， 　　透過程式，能自動化處理許多繁瑣的步驟，節省大量時間。 　　很多人可能會覺得寫程式很難，是本科系的專業， 　　但Python的程式語言相當簡潔易懂，貼近使用者的習慣， 　　其他程式語言需要寫數十行，Python

只要短短幾行即可， 　　這也讓Python近年來成為最受歡迎的程式之一， 　　無論是本科生、文組生、已學過程式或沒碰過程式的人，都能輕鬆上手。 　　◎用Python處理Excel，把繁瑣工作自動化，效率瞬間提升 　　將Python運用於Excel中，能幫我們自動處理繁複的步驟， 　　使原本需要重複開啟、計算、逐一格式化、轉檔等流程，變得只要一秒搞定。 　　不僅大幅提升工作效率，也能避免在作業時不小心出錯，幫你更快完成大量、複雜的報表： 　　．瞬間匯入大量資料：自動化開啟檔案，挑出所需內容整理成CSV檔、匯入系統 　　．不費力完成交叉分析：先分析客戶資料，再依照商品資訊進行交叉比對 　　．格

式設定與列印：自動將報表格式化，呈現清楚易讀的內容 　　．將資料繪製成圖表：將資料繪製成長條圖、折線圖、區域圖等各式圖表 　　．自動轉檔：將報表自動轉檔為PDF檔 　　本書從Python的基本安裝、基礎語法和知識， 　　搭配Excel製作資料報表常見的職場情境， 　　利用圖解的方式，一步一步教你輕鬆學會用Python自動化處理Excel， 　　讓你追求更高效率、減輕繁瑣的工作負擔！ 專業推薦 　　蔡炎龍｜政治大學應用數學系副教授 　　蘇書平｜《我在微軟學到的模組簡報技術》作者  

nas入門推薦進入發燒排行的影片

智慧醫療系統應用於流感類疾病病患健康即時監測

為了解決nas入門推薦的問題，作者黃嘉祥 這樣論述：

回顧過去人類歷史的幾百年裡，每當遇到傳染病的大流行，往往毫無應對辦法，而病毒造成的死亡人數可以從幾千萬到幾億不等，例如:鼠疫、天花、Sars。2019年底，新的流行病毒新冠肺炎，又稱作COVID-19(Coronavirus disease 2019)，開始席捲全球，在它仍然持續地肆虐全球的當下，政府下令如果是入境的旅客，需入住防疫旅館14天，或者是有和被感染者在過去14天有足跡重疊的情況下，需在自家做自主健康管理。不過，這衍伸出了一個問題，在醫療系統已不堪負荷的狀況下，容易因疾病而無法造成及時看護，也帶來了個人生命安全的隱憂。 本研究目的開發智慧醫療系統的遠端即時監測技術，使

用Arduino和樹梅派做五種體徵資料的傳輸端和接收端，建立一個較低成本的系統，然後再將資料透過無線傳輸給Nas的雲端資料庫，最後GUI擷取雲端資料庫的資料並顯示在程式介面上，幫助醫療系統減少人力上的負擔，進而增加工作上的效率以避免憾事的發生。

深入理解AutoML和AutoDL：構建自動化機器學習與深度學習平臺

為了解決nas入門推薦的問題，作者王健宗瞿曉陽 這樣論述：

這是一部從基礎理論、核心原理、前沿演算法等多個維度系統、全面講解Auto ML、Auto DL、Auto NAS和元學習的著作。 作者是資深的人工智慧專家，大型金融集團科技公司深度學習平臺和Auto ML平臺負責人。 本書得到了IEEE Fellow/ACM傑出科學家/香港科技大學教授楊強教授、騰訊AI Lab副主任俞棟、美國佛羅裡達大學教授李曉林等8位來自企業界、學術界和媒體界的資深專家的一致好評。它既能讓新人理清Auto ML的脈絡，快速上手機器學習，又能讓有經驗的讀者全面掌握Auto ML的知識體系，工作變得更高效。 全書共14章，邏輯上分為四部分： 第一部分（

第1~2章）人工智慧基礎 對人工智慧、自動化人工智慧的重要概念、發展歷程及現狀、適用場景、主要的工具和技術等做了全面的介紹，並引出了人工智慧技術未來的發展方向——Auto ML，這部分是閱讀本書的基礎。 第二部分（第3~6章）Auto ML 主要講解機器學習和自動化機器學習，核心是Auto ML，包含自動化特徵工程、自動化模型選擇和自動化超參優化3個方面的內容。 第三部分（第7~13章）Auto DL 主要講解深度學習和自動化深度學習，重點講解了Auto DL的原理、基於強化學習的Auto DL、基於進化演算法的Auto DL、Atuo DL的高階知識、自動化模型壓縮與加速，以及各種核心演

算法和前沿演算法。 第四部分（第14章）元學習 元學習是人工智慧的理想目標，這部分對元學習的概念、流程和各種主流的學習方法都進行了詳盡的介紹。    

智慧雲端應用於區域醫院排班薪資系統

為了解決nas入門推薦的問題，作者趙家和 這樣論述：

本研究目的為整合舊有系統，設計出一款符合勞基法以及區域醫院需求的排班薪資系統，藉由系統的自動檢查能夠發現排班是否有違反勞基法，並依排班結果與打卡資料比較可以得到員工上班狀態，員工們也能確認自己的結算結果，經員工確認過本系統就會計算紅利點數，並依照工作結果去計算每個人當月應得的薪資，本系統將大部分需要繁瑣複雜計算的項目都將其使用程式自動抓取資料並自動計算例:紅利點數計算、二代健保等，因此本系統能取代人工作業，提高行政作業效率與減少人為疏失。