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一步到位！Python 程式設計-最強入門教科書 第三版

為了解決python自學網站的問題，作者陳惠貞 這樣論述：

　　身處在資料無所不在的世代，大量程式應用、科學運算的需求應運而生，Python 就是目前處理大數據的最強工具。 　　從基礎語法到資料科學應用，培養大數據分析的關鍵能力 　　大家都想學 Python，不過很多人完全沒有程式基礎，或者曾經半途而廢。本書以淺顯易懂的筆觸與大量的實例演練，引導你在動手寫程式的過程中學會Python的語法和程式邏輯，跨越初學者經常遇到的障礙，進入資料科學、機器學習與大數據分析的領域，你會發現原來自己也能成為程式高手！ 　　★ 清楚明瞭的語法教學，第一次寫程式就上手！ 　　★ 豐富滿點的實作範例，自己動手反覆練習最有感！ 　　★ 無縫接軌四大套

件 NumPy、matplotlib、SciPy、pandas，資料處理、分析、運算，快人一等！ 　　★ 紮穩資料科學基礎，銜接機器學習最強套件－scikit-learn 本書特色 　　初學Python的最佳教材，第一次寫程式就上手！ 　　★最易學習★ 　　沒學過程式設計或學到一半就放棄的都沒關係，本書從基礎的語法和程式邏輯開始，以淺顯文字及簡明程式，帶你快速學會Python在不同領域的應用。 　　★豐富範例★ 　　本書提供豐富實用的範例，搭配各小節的隨堂練習和章末的學習評量，立即驗證學習成果，自學或課堂教學都適合。 　　★最強應用★ 　　本書內容包含下列幾個資料科學與機器學習最強套

件，有了這些基礎，日後你就可以進一步往資料科學、大數據分析、人工智慧等專業的領域發展： 　　◇NumPy → 資料運算 　　◇matplotlib → 資料視覺化 　　◇SciPy → 科學計算 　　◇pandas → 資料處理與分析 　　◇scikit-learn → 機器學習

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新冠疫情下國小高年級學生對線上教學學習適應與學習動機之研究

為了解決python自學網站的問題，作者韓志宏 這樣論述：

本研究目的主要探討在新冠疫情下國小高年級學生對線上教學學習適應與學習動機之研究。本研究施測以「國小高年級學生對線上教學學習適應與學習動機之研究問卷」作為研究工具，共計發放423份，回收422份，研究者以國小高年級學生之性別、年級、線上學習使用經驗與頻率、線上學習陪伴者、線上學習載具、教師線上教學方式做為背景變項，並於學習適應與學習動機層面進行差異檢定，同時分析兩層面的相關性，茲將本研究結論說明如下。一、高年級學生在學習適應層面，得分最高為學習環境，得分最低為學習方法。在學習適應上，五年級學生明顯優於六年級；每天進行線上學習者，明顯優於其它者。二、高年級學生在學習動機層面，得分最高為工

作價值，得分最低為自我效能。在學習動機上，五年級學生明顯優於六年級；每天進行線上學習者，明顯優於其它者；使用同步模式進行學習者亦明顯優於其它者。三、學習適應層面之學習方法、學習習慣、學習態度、學習環境、身心適應與學習動機層面之內在目標、外在目標、工作價值、控制信念、自我效能、期望成功達顯著正相關。 最後本研究針對國小高年級老師、國小高年級學生家長、國小高年級學生及未來研究者等角度，提出以下建議。一、建議國小高年級老師應提高學生學習適應能力，激發學生學習動機驅力，精進線上教材教法、教學策略、回饋機制及培養學生擁有帶得走的資訊素養。二、建議國小高年級學生家長應理解線上教學陪伴者的任務，充實線

上學習所需的設備及重視家庭和諧程度。三、建議國小高年級學生應養成線上學習的學習素養，建立線上自學能力及主動與教師進行教學回饋。四、建議未來研究者可以增加樣本數及擴大樣本區域，另以國小高年級教師及線上教學陪伴者作為研究對象及以質性訪談研究輔以回饋。關鍵字：新冠疫情、高年級學生、線上教學、學習適應、學習動機

Python資料科學自學聖經：不只是建模!用實戰帶你預測趨勢、找出問題與發現價值(附關鍵影音教學、範例檔)

為了解決python自學網站的問題，作者鄧文淵,文淵閣工作室 這樣論述：

　　網路書店年度百大電腦資訊暢銷書 　　《Python自學聖經》系列力作 　　運用Python掌握資料科學的價值 　　讓人工智慧機器學習找出趨勢的關鍵密碼 　　完整涵蓋Python資料科學技術，從開發工具、資料預處理、 　　機器學習、深度學習到模型訓練進化一應俱全！ 　　給需要本書的人： 　　★想進入Python資料科學領域，又不知怎麼切入的人 　　★面對資料科學龐大又雜亂的理論與資訊卻不知如何下手的人 　　★想快速且有系統收集大量資料，並提高處理運用效率的人 　　★想利用大量資料進行分析，找出隱藏訊息與趨勢以協助決策的人 　　★想運用資料數據訓練人工智慧模型，開發適

用的演算法進行預測與解決問題的人 　　隨著AI人工智慧帶來的科技革命，資料科學的應用正在改變你我的生活。如何由龐大的資料數據中擷取爬梳出有價值的資訊，判斷決策，甚至能預測趨勢、掌握契機，是資料科學為現代社會帶來的新視野。 　 　　資料科學橫跨多個領域，涵蓋數學、統計與電腦科學等面向。如果想有系統的進入資料科學領域，歡迎藉由本書循序漸進的學習。書中除了有資料科學的觀念，還有技術應用與發展方向，讓每個艱澀觀念都能在範例實作的引導下有著更清楚的輪廓，讓你一探資料科學迷人的樣貌。 　　【重要關鍵】 　　■應用工具：雲端開發平台(Google Colab)、資料科學工具(Numpy、Pandas、M

atplotlib、Seaborn)、網路爬蟲(requests、BeautifulSoup)。 　　■資料預處理：資料清洗、缺失值、重複值及異常值的處理、資料檢查、資料合併、樞紐分析表、圖片增量，以及資料標準化、資料轉換與特徵選擇。 　　■機器學習：學習工具(Scikit-Learn)、非監督式學習(K-means演算法、DBSCAN演算法、PCA降維演算法)、監督式學習分類演算法(Scikit-Learn資料集、K近鄰演算法、單純貝氏演算法、決策樹演算法、隨機森林演算法)、監督式學習迴歸演算法(線性迴歸演算法、邏輯迴歸演算法、支持向量機演算法)。 　　■深度學習：學習工具(Tenso

rFlow、Keras)、深度神經網路(DNN)、MNIST手寫數字圖片辨識實作、Gradio模組(深度學習成果展示、過擬合)、卷積神經網路(CNN)與循環神經網路(RNN)。 　　■模型訓練進化：預訓練模型、遷移學習、深度學習參數調校、hyperas參數調校神器，以及手寫數字辨識參數調校。 　　【超值學習資源】 　　獨家收錄「Python資料科學關鍵影音教學」、全書範例程式檔 本書特色 　　■深入淺出，只要具備基礎Python程式語言能力即可輕鬆上手。 　　■標示出重要觀念，在學習的過程中不會錯失關鍵內容。 　　■應用範例導向，每個觀念皆附實用案例，不怕學不會。 　　■不使用艱澀數學

推導資料科學原理，而以淺顯易懂的文字解說學理。 　　■實作圖片增量及遷移學習，即使少量資料也可訓練出實用模型。 　　■實作機器學習與深度學習模型參數調校，輕鬆建立完美模型。

網頁前端程式語言學習系統建置之研究

為了解決python自學網站的問題，作者李冠霆 這樣論述：

隨著程式語言學習需求高漲，線上程式教育越來越普及，多數的課程模式是教師示範撰寫程式碼並附上程式碼壓縮檔案，再由學生自行觀摩並模仿，然而這樣的學習模式，與傳統的教學模式差異不大，無法將數位學習「以學習者為中心」特色有效彰顯。此外，程式語言學習普遍被認為是困難的任務，因此教師的積極協助顯得格外重要，而學生也可能會因為個體學習習慣不同，造成學習成效結果不一的情況。本研究將「以學習者為中心」視為系統開發特色，根據鷹架理論設計一門網頁前端程式語言課程，課程由教師輔助學生學習程式基礎語法，最後教學鷹架退除，讓學生能夠獨自完成進階應用作業。課程配合融合圖像型、文字型與混和型的認知風格數位教材系統，來降低個

體差異對程式語言學習的影響，並有效培養學生正向的學習情緒及達成良好的學習成效。本研究之研究貢獻如下：1.學習系統導入鷹架策略確實能夠有效提升學生學習情緒及學習成效。2.學習系統中的認知風格數位教材，能夠有效提升學生學習情緒及學習成效，尤其是混和型的投影片教材。3.圖像型和文字型學習者皆表示對系統感到滿意並願意繼續使用本系統來學習其他課程。