Multidimensional Data Visualization

Big Data is made up of lots of little data: numbers entered into cell phones, addresses entered into GPS devices, visits to websites, online purchases, ATM transactions,

哈伯實業DATA MATE──創立於1985年，以DATA MATE行銷世界，並為歐洲、美國、日本等品牌ODM代工，以及國內各大機關公司企業提供完善多元之整體服務，為工商日誌、萬用手冊之領導品牌。DATA MATE本著專業技術、堅持嚴謹的品質保證，追求產品創新設計，不斷提升效率產能降低成本，使我們在二十一世紀繼續保持領先。品名：現代美學 6孔夾活頁萬用手冊 B6材質：PU變色皮包裝規格：H21xW

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哈伯實業DATA MATE──創立於1985年，以DATA MATE行銷世界，並為歐洲、美國、日本等品牌ODM代工，以及國內各大機關公司企業提供完善多元之整體服務，為工商日誌、萬用手冊之領導品牌。DATA MATE本著專業技術、堅持嚴謹的品質保證，追求產品創新設計，不斷提升效率產能降低成本，使我們在二十一世紀繼續保持領先。品名：現代美學 6孔夾活頁萬用手冊 B6材質：PU變色皮包裝規格：H21xW

哈伯實業DATA MATE──創立於1985年，以DATA MATE行銷世界，並為歐洲、美國、日本等品牌ODM代工，以及國內各大機關公司企業提供完善多元之整體服務，為工商日誌、萬用手冊之領導品牌。DATA MATE本著專業技術、堅持嚴謹的品質保證，追求產品創新設計，不斷提升效率產能降低成本，使我們在二十一世紀繼續保持領先。品名：義式典雅 6孔夾活頁萬用手冊材質：PU變色皮商品規格：H21xW17.

哈伯實業DATA MATE──創立於1985年，以DATA MATE行銷世界，並為歐洲、美國、日本等品牌ODM代工，以及國內各大機關公司企業提供完善多元之整體服務，為工商日誌、萬用手冊之領導品牌。DATA MATE本著專業技術、堅持嚴謹的品質保證，追求產品創新設計，不斷提升效率產能降低成本，使我們在二十一世紀繼續保持領先。品名：義式典雅 6孔夾活頁萬用手冊材質：PU變色皮商品規格：H21xW17.

《A Million Dots》從一棵樹、一顆點開始，每頁翻倍，直到滿頁的點點達成百萬之數。作者以圖像演繹數學概念，讓抽象的「倍數」變得具象而美麗。書頁間的變化不只是數字的增長，更是孩子對數與圖像關聯的直觀理解。這本書不需要艱深的公式，只需要一雙好奇的眼睛，就能體會數學的樂趣與壯觀，非常適合數學啟蒙與跨領域創作使用。Double the numbers from 1 to 1,000,000 in 40 pages. A stunning visualization of numbers big and small.Winner of the New York Times Top 10 Best Illustrated Children's Books of 2019.A book to promote interest in numbers and wonder at the scale they can represent, with lots to interrogate and talk about. -- School Library AssociationPotential goldmine of teaching ideas. -- School Reading ListDouble the numbers to go from 1 to 1,000,000 in 40 pages. A stunning visualization of numbers big and small.We start with a single tree; 1. As we turn the page, we are presented with a sum doubling the number on the page before it: 1+1 = 2; 2+2 = 4; 4+4 = 8. In this way, we reach a million (actually 1,048,576) within 44 pages.Each sum is brought to life with a simple graphic illustration in the distinctive style of Sven Völker. The dots form the

本書特色 雲端運算是基於網際網路的運算方式，它通過網際網路為個人使用者或企業使用者提供按需即取的服務。隨著電腦技術的發展，資料的存儲量成倍的增長，Data Mining 技術在“資料海洋、知識荒漠”的背景下應運而生的，並且一經出現就得到各個領域的重視。隨著Data Mining 的逐漸成熟，以Data Mining 為核心的Business Intelligence（BI）已經成為了IT 和其他行

本書以《Princess and the Pea》為靈感，翻轉經典童話中「過度敏感」的公主形象，帶來一則幽默又帶點當代氣息的愛情故事。Prince Henrik 一心想找到一位與兄長王妃截然不同的伴侶——不嬌弱、不怕苦，最好熱愛戶外活動。於是，他將傳統的豌豆測試改成更「實際」的方法：把一整包冷凍豌豆塞進露營用的薄墊下，考驗前來求婚的公主們。結果，多數公主紛紛抱怨不適，直到 Henrik 的老朋友 Pippa 意外登場。她自在地搭帳篷、打曲棍球，甚至還能巧妙運用那包冷凍豌豆，展現出截然不同的生活態度。故事在輕快節奏中，傳達對多元氣質與真實自我的欣賞。插畫以拼貼、水粉與鉛筆線條構成，比例誇張、風格俏皮，為故事增添獨立電影般的幽默感。本書適合喜歡顛覆童話、欣賞不一樣公主形象的讀者。*]:pointer-events-auto scroll-mt-[calc(var(--header-height)+min(200px,max(70px,20svh)))]" data-turn="assistant" data-scroll-anchor="true" data-testid="conversation-turn-60" data-turn-id="e03a0c23-03b5-42ec-b40a-1510b5e00568">In this playful, contemporary twist on The Princess and the Pea, Prince Henrik decides that traditional princesses are simply too sensitive for his taste. Determined to find a partner who loves the outdoors and isn’t afraid of a little discomfort, he devises a new test: instead of hiding a single pea beneath layers of mattresses, he slips an entire bag of frozen peas under a flimsy camping mat.Princess after princess arrives—and

The year is 2054, and life has been reduced to a data feed. The fusing of virtual reality and cybernetics has ushered in the era of the surrogate, a new technology that lets users interact with the wo

全方位智慧流通與永續管理探討：本書共分為兩大篇：第一篇為理論與技術篇，主要將智慧流通相關理論、技術與應用，包含：大數據與人工智慧概論、物聯網技術、機器學習與深度學習等內容，進行系統性的說明與介紹；第二篇為產業應用篇，詳述物聯網（IoT）、大數據（Big Data）與人工智慧（AI）技術，在生產、零售與物流等產業的應用與發展趨勢，以及流通業因應減碳與淨零轉型，實現永續管理與發展目標，使讀者瞭解資料科學（Data Science）與智慧聯網技術（AIoT），在現代化流通與永續管理以及商業模式的運作中發揮的功能、優勢與價值。中華食品安全管制系統發展協會認證指定教材：中華食品安全管制系統發展協會﹙Chinese HACCP﹚審核通過，指定成為協會在學界與產業界，推動「HACCP智慧流通與永續管理師」與「HACCP智慧食品供應鏈與永續管理師」認證培訓課程的指定教材。同時本會與「英國皇家物流與運輸協會台灣分會(The Chartered Institute of Logistics and Transport in Taiwan, CILT Taiwan)」建立兩會合作與策略聯盟，成立「智慧流通與永續管理認證中心」，共同推動兩會相關智慧流通與永續管理認證課程。學界教學用書：本書將複雜的作業流程及營運模式，以生動活潑、易於明瞭的流程圖，搭配系統文字說明與呈現，給予讀者最佳的學習效果，有助於讀者瞭解智慧流通與永續管理的運作、價值與產業應用。適合食品餐飲業、商業、工業、農業與資訊等相關科系課程之大專院校及研究所師生，做為教學與產業研究的教科書。業界參考書：本書內容涵蓋流通產業在生產、零售、物流與永續管理等領域，從事生產、銷售與營運管理或決策工作，相關資料科學（Data Science）與資通訊技術（ICT）的知識與觀念，適合從事食品、餐飲、生產、零售、物流及資訊等相關產業界人士，充實專業知識及內部教育訓練之參考用書。

♛ 第一本 dbt 繁體中文書 ♛ 資料分析師與工程師必讀的技術及職涯實戰指南 本書改編自第 15 屆 iThome 鐵人賽 AI & Data 組優選系列文章《被 dbt 帶入門的數據工作體驗 30 想》及其團隊夥伴作品。四位作者由不同身份和視角出發，分享如何透過 dbt 實踐 Analytics Engineering（分析工程）。 dbt 是一個以 SQL 為基底的開源資料轉換工具，採用軟體工程原則，如版本控制、測試、模組化，讓資料轉換更可靠且高效。本書將帶你動手建立 dbt 專案，親自體驗其優勢。 Analytics Engineering 則是隨著資料產業演化而發展出的新興領域，介於資料分析和資料工程之間，且和兩者的部分任務重疊。 除技術外，書中也會討論資料文化、如何打造資料團隊，以及資料專業的職涯規劃和發展。無論新手或老手，本書都是能為你提供獨到見解的實用指南。 重點摘要 ✦ dbt 由淺入深 dbt Cloud 及 dbt Core 實作應用 ✦ 動手操作 附範例、語法、操作截圖 ✦ 資料分析必備 資料品質及建模最佳實踐 ✦ 打造資料文化 資料團隊現代化經典案例 目標讀者 任何工作中使用資料的人。包含： ◆ 參與資料專案的成員，不論你在資料部門，或是支援資料專案的軟體部門。你負責資料轉換成資訊的過程，想嘗試新工具，解決原本資料流程遇到的痛點。 ◆ 在工作上經常使用資料的角色，例如：行銷、Sales、PM、財務、營運人員等。你對資料、報表有好奇心、想知道資料轉換成資訊的過程，並且喜歡動手操作。 專業推薦 透過真實案例與深入見解，引導你有效導入 dbt，營造資料驅動環境。無論你是資料處理老手或新手，本書皆提供所需知識與工具，幫助組織進入資料引導決策的未來。 ──── 高嘉良（CL Kao）｜Recce, CEO 這本書涵蓋了打造優秀數據團隊所需的全方位知識，不僅適合技術人員閱讀，也非常適合產品經理、商業分析師等角色參考。 ──── Richard Lee｜TNL Mediagene 技術長 因緣際會被我推坑的 Taipei dbt Meetup 熱血志工群，融合真實經驗，以案例故事呈現 Data 如何貫穿企業，讓你認識 dbt 並一窺 Data Team 的重要定位。 ──── 陳正瑋（艦長）｜DevOps Taiwan Community 志工╱

本書展示統計方法對當今管理者的重要性，強調如何將統計工具應用於實際商業問題上。本書囊括大量的資料驅動 (data-driven) 範例、習題及個案，內容遍及商業的各個功能領域，清楚地呈現行銷管理者、金融分析師、會計師以及經濟學者等如何應用統計解決問題。為培養讀者的實務統計技能，本書採用獨特的三階段解題方法：透過對問題和資料型態的了解，辨識的正確的統計方法。運用手算或 Excel 計算統計數據。針對問題之意涵詮釋統計結果。

世界第1強AI ChatGPT Turbo 自學魔法寶典 Data Analyst +GPTs + DALL-E+ Copilot + Prompt Midjourney + Suno + D-ID + Runway + Gamma （頂級雪銅紙全彩印刷版） ★☆★☆★【用最正確觀念學習ChatGPT Turbo】★☆★☆★ ☆★☆★☆【內容最多：應用範圍最廣】☆★☆★☆ ★☆★☆★【ChatGPT引領：教育與日常的智慧融合】★☆★☆★ ☆★☆★☆【AI畫師：數位藝術的新境界】☆★☆★☆ ★☆★☆★【GPTs的藝術：從應用到設計的精妙旅程】★☆★☆★ ☆★☆★☆【旋律智慧：探索AI音樂的魔法】☆★☆★☆ ★☆★☆★【智慧簡報：AI如何改變演講之藝】★☆★☆★ ☆★☆★☆【智慧分析：數據的深度探索】☆★☆★☆ 本書將以最正確觀念引領讀者學習ChatGPT Turbo，讀者同時可以學會下列應用： ◎ChatGPT多模態的輸入與應用 ★認識AI幻覺(AI hallucinations) ☆文字、語音與文件輸入 ★工作與學習效率提升 ☆Excel到Data Analyst的數據分析 ◎AI視覺與智慧 ★上傳與分析5大類檔案 ☆認識AI智慧 ◎ChatGPT在生活的應用 ★英語翻譯機與英語學習機 ☆文藝創作 ★戀愛顧問 ◎ChatGPT在教育的應用 ★學生提高學習效率 ☆輔導學生未來應徵工作 ★老師教學增強教學效能 ◎ChatGPT在企業的應用 ★SEO關鍵字掌握 ☆行銷應用 ★企業公告與談判 ☆法律文件生成與檢視 ◎Prompt提示工程 ★專家角色扮演 ☆讓ChatGPT了解你的問題 ★讓ChatGPT了解你期望的輸出 ☆有效率的與ChatGPT聊天 ◎ChatGPT App ★ChatGPT App與iPhone捷徑 ☆Siri啟動ChatGPT ★ChatGPT App智慧聊天 ◎GPTs機器人 ★聰明應用當下最熱門的機器人程式(GPTs) ☆5個GPTs實例教你打造你的工作GPTs ◎Copilot ★Copilot多模態聊天 ☆Copilot繪圖/視覺 ★Designer ☆手機應用–Copilot App ◎Copilot側邊欄 ★網站閱讀與分析 ☆撰寫創意文件 ◎AI繪圖 ★從ChatGPT、DALL-E到Midjourney ☆聊天繪圖到風格轉換 ★邁向心靈畫

歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）取代過往95指令，其目的主要係強化大數據時代下數據主體權利，賦予其知情權、接近使用權、更正權、被遺忘權、限制處理權、資料可攜權、拒絕權與自動化決策限制權等八項權利，並課與數據控管者告知、採取安全措施、通知與遵法等義務。GDPR為目前世界最為嚴苛的數據保護法並設有廣泛的域外效力，在GDPR生效後世界各國數據保護相關法律規範亦隨之革新，我國為取得歐盟適足性（adequacy decision）認定，個人資料保護法以GDPR為修法方向。我國個資法以課與數據控管者義務為主，就數據主體權利幾乎僅規定於第3條與第11條，且未將各項權利可行使情形明確區分。本文就GDPR與個資法之數據主體權利、數據控管者義務與跨境傳輸等規範進行比較後，針對個資法不足之處提出修法建議。隨著科技發展，世界各國愈來愈重視個人資料保護，大數據帶來數據紅利的同時亦侵害數據主體，故本文主張透過建構完整的數據賦權制度使數據主體避免侵害或受到侵害時得以主張權利。除比較GDPR規定外，將《歐洲數據戰略》（European Data Strategy）、《資料治理規則》（Data Governance Act）草案及《電子隱私條例》（ePrivacy Regulation, ePR）草案重點納入討論並羅列可資參考部分，本文認為數據權財產化與衍生數據保護乃為將來數據保護規範趨勢，故亦探討數據權性質之轉變、數據財產化權利以及衍生數據之權利，提出完整建構數據賦權制度之建議，以完善數據保護規範。

1. 全方位智慧商業管理探討 本書共分為兩大篇：第一篇為理論與技術篇，主要將智慧商業相關理論、技術與應用，包含：大數據分析與商業智慧、物聯網技術、人工智慧、機器學習與深度學習等內容，進行系統性的說明與介紹；第二篇為產業應用篇，詳述物聯網（IoT）、大數據（Big Data）分析與人工智慧（AI）技術，在製造、零售、物流與供應鏈、金融及農業等產業的應用與發展趨勢，使讀者瞭解資料科學（Data Science）與資通訊技術（ICT），在現代化商業管理發揮的功能、優勢與價值。2.學界教學用書 本書將複雜的作業流程及營運模式，以生動活潑、易於明瞭的流程圖，搭配系統文字說明與呈現，給予讀者最佳的學習效果，有助於讀者瞭解智慧商業管理的運作、價值與產業應用。適合商業、金融、工業、農業與資訊等相關科系課程之大專院校及研究所師生，作為教學與產業研究的教課書。3.業界參考書 本書內容涵蓋在製造、零售、物流與供應鏈、金融、農業等產業，從事各類作業、營運管理或決策工作，相關資料科學（Data Science）與資通訊技術（ICT）的知識與觀念，適合從事製造、零售、物流與供應鏈、金融、農業及資訊等相關產業界人士，充實專業知識及內部教育訓練之參考用書。

資料結構(Data Structures)是資訊學科中的核心課程之一，也是基礎和必修的科目。本書確實闡述資料結構的每一主題，並以圖文並茂的方式表達之，最能達到教學與學習事半功倍的效果。 各章的每一小節幾乎都附有「練習題」，讓讀者能藉由測驗，評量自己對此節的了解程度；而書末亦附有這些練習題的參考解答。各章末再附上「動動腦時間」，這些題目取自歷屆的高考或研究所考試題目，或是筆者根據內文加以設計的題目，

運用R和Python學習50+個必學統計概念 「這本書並非是另一本統計學教科書，也不是機器學習手冊。本書透過清楚的解釋和豐富範例，將實用的統計術語及原理和當今資料探勘的行話及實務聯繫起來。對資料科學的初學者和老手來說，這都是一本非常出色的參考書。」 ―Galit Shmueli, 暢銷書《Data Mining for Business Analytics》主要作者，台灣清華大學特聘教授 統計方法

本書內容改編自第12屆 iT 邦幫忙鐵人賽，AI＆Data 組佳作網路系列文章── 《行銷廣告、電商小編的武器，FB & IG 爬蟲專案從零開始 》 你知道 JavaScript 不僅能寫網頁還能夠爬蟲嗎？ 你受夠像機器人般蒐集資料的生活嗎？ 從新手村畢業的朋友想知道一個專案是如何進行的嗎？ PM 們想知道工程師面對問題時在想什麼嗎？ 想知道這些答案嗎？想知道的話可以全部都給你。

【想深入了解大數據、資料探勘的讀者請進！！】什麼是資料前處理？電信業者跟資料探勘有什麼關係？神經網路具體到底是什麼？集群分析的演算法有哪些？◎資料探勘的「十大經典演算法」你都認識嗎？ 國際權威的學術組織the IEEE International Conference on Data Mining （ICDM）評出了資料探勘領域的十大經典演算法：C4.5、K-Means、SVM、Apriori

黃一農院士自2010年起從事了一場奇特的學術探險，他以初學者身分進入傳統深厚的紅學領域，並“穿越”至清朝，希望能探究他所揭舉的「e考據」，可否在大數據 (Big Data) 時代建立文史研究的新典範。對這本學習筆記的學術史定位，許多人有較深的期許……。 納蘭家六姊妹是本書最大發現之一，長女嫁曹雪芹的二表哥福秀，次女嫁乾隆朝孝賢皇后之親弟傅恒，另女所嫁弘慶的祖母密妃王氏，更是乾隆初年首位獲允回家省親

IDL（Interactive Data Language）是一個直譯互動式的電腦語言，在科學和工程上已經有廣泛的應用，尤其是在醫學和遙測方面。其指令的語法簡單易懂，接近人類的思考方式，容易學習；其計算和繪圖的功能強大，可幫忙解決複雜的工作需求，所以深受科學家和工程師的喜愛。 本書特色 適合IDL初學者的教科書 可做為IDL專業使用者的參考書 提供大量的圖表和範例，幫助讀者學習且活用IDL的指令

打開就會 AI 與數據分析的投資理財術 透過實作案例一步步打造你的第一個量化交易策略！ 本書內容改編自第16屆 iThome 鐵人賽AI/ ML & Data 組優選系列文章《打開就會 AI 與數據分析的投資理財術》。近年自動化交易與長期投資蔚為風潮，其中最受矚目的便是結合數據與程式設計的量化交易（Quantitative Trading）。本書以 Backtrader 為核心，系統化整理量化交易的基礎觀念與實作流程，協助讀者從理論快速進入實務操作。全書操作環境單純，僅使用 Backtrader，讓初學者能專注於策略設計與回測分析。 書中亦結合 AI 與金融的應用，示範如何運用機器學習與強化學習進行市場預測與自動化交易，帶領讀者理解人工智慧在投資決策中的潛力。秉持「學習觀念不如親手實作」的理念，每章皆附可直接執行的 Google Colab 範例，讀者無需額外安裝環境，即可立即體驗量化策略開發流程。本書是你踏入量化投資與 AI 金融世界的最佳起點。 目標讀者 ● 有基本程式能力想要探索量化交易的人 ● 具有 AI 知識想要探索在金融領域上應用的人 ● 聽聞過金融理財想要進一步拓展深度的人 ● 想要自動高效化達到處理金融資訊以及投資相關數據的人 ● 在相關行業想要部屬、發展 AI 輔助投資技術的人 本書特色 ✦ 掌握量化基礎 從理論到實作，全面理解量化交易 ✦ AI 結合金融 結合機器學習，開啟投資新思維 ✦ 情緒文本分析 運用 NLP 技術，洞察市場情緒脈動 ✦ 實作體驗 每章附程式範例，立即動手練習 《WordPress SEO 全攻略》不只是一本教學書，也是一部網站成長的實戰指南。無論是想讓品牌被更多人認識，還是希望個人作品被更多人看到，本書都能幫助你建立穩定的流量基礎，掌握 SEO 從技術到策略的全貌。

全面掌握AI技術，開創屬於自己的AI之路，晉升專業實戰AI工程師 AI模型優化與實戰入門，矩陣到大型語言模型的完整攻略 理論與實作並行，完整理解AI的邏輯與機制 【內容簡介】 ♚AI知識剖析：完整理解數學、程式及實戰案例 ♚實務能力提升：學會建構、優化並實際應用AI模型 ♚實戰案例培訓：提供競賽經驗與案例，符合現場實務需求 ♚前瞻技術學習：掌握從經典模型到Transformer架構 本書內容改編自第16屆iThome鐵人賽AI/ ML & Data組佳作系列文章《從零開始學AI：數學基礎與程式碼撰寫全攻略》。本書是專為AI初學者與工程師所寫的實戰指南，涵蓋從數學基礎、NumPy操作到PyTorch建模與經典深度學習架構，強調不只教「怎麼做」，更解析「為什麼這樣做」。 作者結合競賽與實務經驗，深入剖析流程邏輯與常見錯誤，帶你掌握資料前處理、特徵選取、模型訓練、效能評估與部署，並逐步理解從感知器到Transformer的核心概念，幫助你真正理解模型原理、具備獨立設計與優化AI模型的能力。 【目標讀者】 ✪想要補足實作能力並加強理解、提升競賽與研究成果的學生與研究者。 ✪想用多樣的方式理解複雜概念、對AI感興趣的非專業人士。 ✪想要理解並導入AI技術、強化職場競爭力軟體的開發人員與工程師。 ✪調整模型成為特定領域專家、使其協助日常生活的專業領域人士。

作者依高考、地方政府特考以及各類相關國考之命題趨勢編撰本書，內容難易度適中、閱讀容易，期使讀者能在最短時間內對資料庫的理論與應用有所認識，並納入最新的主題及內容：如資料庫概念、關聯式資料庫、資料庫設計、資料庫環境、下一代資料庫、big data等，讀者不可不熟讀。本書特色如下：一、內容精要，囊括重點各章內容詳盡，除特別針對資料庫設計、資料庫環境、下一代資料庫等命題重點做深入探討外，更蒐羅各校常用書籍之精華，以深入淺出、簡明扼要之方式闡明重點所在，以期讀者能在最短時間內掌握考試精義。二、精選範題，實力倍增配合各章重點彙整最具代表性及重要性考題，提供給讀者絕佳的練習機會，以增強實力。三、歷屆試題，鑑往知來收錄至114年各類相關國考試題暨解答，藉由歷屆試題之整理，使考生更能掌握命題趨勢，事半功倍獲取高分。

本書特色此書根據考選部所公布的題目為主，旁徵博引，再佐以多年的輔考經驗，務求解說精確。將答案置於題目後方，詳解列於題目下方，以利閱讀。本書分為作文及測驗二部分。作文，在公職國文考試所占比分最重，同學應投注心力，不可輕忽。此書為同學整理公職考試中常出現的作文題目，對應出可以使用的名言佳句。蒐集事例，適當引用典故，加強文章具體與厚重，增加論理時的說服力，將所學呈現於文章當中，增添可讀性，是一篇好作文不可欠缺的元素。本書亦同時提供數篇文章，當作參考範文，觸類旁通，有所啟發。最後提供作文的練習題目，作為考生磨筆為文的依據。本書對考生最大的貢獻，在於考題「BIG DATA」的建立，收錄114～109年各類考題並附上詳細解答。考生若能踏實練習，從中獲取答題技巧與經驗，日後走進考場，穩健答題，必能穩定上榜。

【專業推薦】 這本書結合了 OpenAI 與 Gemini 兩項主流的語言模型技術，並讓讀者能夠透過開發指南開發不同的應用。這本書不僅讓讀者能夠深入了解語言模型的運作原理，更能夠透過實作的方式，將理論知識轉換為實際應用。對於想要進入 AI 領域的開發者來說，絕對不能錯過這本書。 Jimmy Liao, 廖聖傑 (Certification) Google Developer Expert, Generative AI Appier, Senior Software Engineer, Full Stack, Copilot/Assistant Squad ex-Microsoft Azure Data/AI Cloud Solution Architect ex-IBM Staff Software Engineer, Mobile Architect 本書凝聚了他們這兩年對生成式 AI 的研究，展示了他們對 AI 應用的深刻理解。無論你是 AI 技術的愛好者，還是專注於生成式 AI 開發的專業人士，本書都將為你提供有價值的洞見與實用技巧。AI 的未來充滿機遇，而 LangChain 正是其中的重要工具。希望本書能幫助你在開發過程中取得突破，並推動技術的持續進步。 Kui-Ming Chen Microsoft AI MVP 這本書以 LangChain 框架為基礎，構建了一套完整的大型語言模型學習地圖，讓你能深入理解語言模型的運作原理，並透過實際操作的方式將這些技術應用於真實專案中。無論你對 AI 是初學者還是有經驗的開發者，這本書將成為你邁向 LLM 開發之路的重要指南，幫助你在 AI 領域快速取得突破。 張維元 / 資料科學家的工作日常 【本書特色】 1.全書深入探討如何使用 LangChain 結合 Azure OpenAI、Gemini 以及地端開源模型的部署，並提供多種應用示範。讀者可以透過本書，從開發到部署全方位掌握 AI 技術的應用。 2.RAG（檢索增強生成）架構是目前企業打造知識庫型 LLM 應用的首選架構。本書除詳盡講解 RAG 架構之外，更是第一本詳解 Qdrant 向量資料庫的書籍。 3.生成式 AI 的應用從單一工具擴展至最新的 AI Agent 前沿技術。本書專章探討 AI Agent 的概念與應用，協助開發者開發更具前瞻性的 AI 思

資料結構(Data Structures) 是一門電腦科學領域的基礎課程，其目的是研究如何將資料有組織地存放到電腦記憶體中，以提升程式之執行效率的一門學問。因此，有良好的資料結構(Data Structure) 及有效率的演算法(Algorithm) 將可以大大的提升程式的執行效率。在電腦科學(Computer Science) 的領域中，我們如何透過電腦來取得即時有用的資訊，那就必須要將資料交由程式去運作，而「程式」就是由「資料結構」和「演算法」所構成的。 隨著資訊科技的進度，傳統資訊核心課程的理論之運用更顯得重要。因此，筆者特別加入目前重要的發展議題。例如：物聯網、智慧型機器人及大數據，其中以「智慧型機器人」為主題，加入不少相關的例子，並且將重要的理論，利用互動式圖解APP 方式來呈現。因為筆者在最近這幾年來專注於機器人及手機APP 的相關研究及各種比賽的經驗，想透過本書來分享給讀者在學習資料結構的同時，也能夠了解它們的各種運用。 動態展示演算法：這本書共有九個章節，每一章節筆者都利用圖解說明、循序漸進的表達方式，來引導學習者有效地學習資料結構，除此之外，特別加入「互動式APP 動態展示演算法的實際運作原理」之實作介面，它是利用 AppInventor 的視覺化程式語言所撰寫而成。如此，學生更容易了解老師上課講解的理論背後演算法的運作程序。

ChatGPT帶你學會Python程式設計 運算思維×演算法×實作遊戲 精選範例、循序漸進、易懂易上手 課後習題、難易適中、強化學習效果 Python 是一種執行效率不錯的直譯式語言，可以在大多數的主流平台上執行。更棒的是，Python 具有許多物件導向的特性，更是資料解析、資料探勘（Data Mining）、資料科學工作中經常被使用的程式語言，可以廣泛應用在網頁設計、App 設計、遊戲設計、自動控制、生物科技、大數據等領域。同時，Python 擁有第三方套件及開發工具，可以幫助程式設計師輕鬆地完成許多的程式設計開發工作。 本書結合運算思維與演算法的基本觀念，所有程式碼都已在 Python 開發環境下正確編譯與執行。這些主題包括： • ChatGPT 與 Python 雙效合一 • 大話變數與資料處理 • 一看就懂的運算式與運算子 • 選擇結構一次搞定 • 迴圈結構體驗之旅 • Python 複合資料型態的完美體驗 • 模組與套件實用關鍵密技 • 檔案輸入與輸出的速學技巧 • 活學活用 2D 視覺化統計圖表 • 玩轉繪圖與影像處理的私房攻略 • 解開網路爬蟲程式的神秘面紗 • 演算法的應用：迷宮問題的解決方案 • 海龜繪圖法（Turtle Graphics）繪製圖形 • 猜數字遊戲 • OX 井字遊戲 • 猜拳遊戲 • 比牌面大小遊戲 • 實作動作型射擊遊戲 • 實作 Unity 3D 遊戲不求人

用黑科技解決大數據時代的資訊焦慮症 大數據時代必須面臨多元的資料來源與千奇百怪的資料格式，如何快速整合、彙總成足以應用的商業情報，是現代上班族難以逃避的課題。Power Query解決了這樣的焦慮，透過它，即使沒有資訊背景的使用者，也能夠輕鬆駕馭資料處理與分析的繁複過程，成為資料分析達人。 超過16萬字近千幅插圖，帶您從入門到精通 引領讀者熟悉Power Query的操作環境、從Power Query外掛（增益集）、取得、內建，到完整介紹Power Query查詢編輯器的使用，佐以實例說明與演練，陪同您體驗各種功能層面的操作環境。全書11個章節超過16萬字、近1000幅插圖與例圖。 Power Query可以做什麼？ 簡單的說，只要學會Power Query： ．不會Excel函數，也能夠輕鬆匯入行政、業務、人資、財務等各單位的資料並進行彙整及查詢。 ．無痛處理解決常見的報表表頭、頁尾問題，去蕪存菁地將報表檔案組合成可以進行統計分析的資料表。 ．迅速將非結構化資料轉換成結構化的RAW DATA。 ．即使是面對上百個csv、xlsx、txt檔案，也能夠在彈指之間彙整成單一資料表。 ．處理巨量資料時，擁有比傳統樞紐分析表更快的資料處理效能。 靈活彈性的資料鑽取與查詢 ．輕鬆解析常見且普及的xml、json等資料檔案，匯入整理並向下鑽取所需的資料內容。 ．從實務案例學習No Code的資料整理術與資料拆分、群組、合併、附加的技巧，成為資料轉換魔術大師。 ．熟悉M語言，解析資料查詢的核心能力與實作資料容器。 ．學習Power Query的參數查詢，製作查詢介面，活用資料查詢技巧與更有效率的查詢作業。

「ERP倒出來的資料格式凌亂怎麼下手整理？」 「想要從SQL、MySQL資料庫匯入資料到Excel該怎麼做？」 「想從網路上擷取資料分析卻無從下手？」 「不會寫程式可以使用Excel處理Big data嗎？」 「客戶、老闆都說要大數據分析，很茫然啊...」 本書告訴您如何利用Excel來搞定這些問題！ ．本書適用Microsoft 365/Excel 2021/2019 ．Excel的資料處理與分析打基礎 想分析資料就要先學會整理資料，不要再刻苦的複製貼上，認識Excel的各種資料摘要方式與工具、善用函數、排序、篩選與小計，讓您擺脫加班惡夢。 針對企業現場最迫切需要的資料處理需求，讓您使用Excel進行資料分析，迅速成為商業資料分析達人。 ．超強大的樞紐分析打動老闆的心 一頭栽入複雜的函數前，先學會樞紐分析吧！拖拉點選幾步驟就能產出有意義的決策分析資料，客戶、老闆要看的就是這個準沒錯！ 如何針對樞紐分析表進行瘦身、如何匯入雲端資料庫進行樞紐分析，瞭解樞紐分析快取的意義，也是本書的特色與重點。 ．快速匯入外部資料整合大數據資料 Excel提供各式各樣的資料庫驅動程式，讓使用者可以輕輕鬆鬆的將各種資料庫類型的資料檔案，不論是耳熟能詳的Access，大型資料庫系統Microsoft SQL Server、Oracle以及利用程式語言設計的資料庫本文檔案...等，都可以匯入或連結至Excel工作表中。最後，再介紹如何運用PowerPivot將這些大量資料進行資料關聯與數據分析。

「一本「將數據視為產品」全面且重要的介紹，包括達成此目標所需的文化、流程、技術和團隊變革。」 Manuel Pais 《Team Topologies》共同作者 「Zhamak詳細說明Data Mesh方法，讓這個新概念清晰且實用。」 Gwen Shapira Nile Platform共同創辦人與產品長，《Kafka: The Definitive Guide》作者 我們正處於數據的轉捩點。組織的複雜度、資料來源的激增及期望使用AI和資料分析來從數據取得價值等原因，已經讓目前的數據管理解決方案無法應對。在這本實用書中，作者Zhamak Dehghani介紹了數據網格，這是從現代化分散式架構描繪出的去中心化的社會技術典範，提供一種新的方法，規模化的獲取分析數據的來源、分享、存取和管理。 作者引導從業人員、架構師、技術主管和決策者，讓他們從傳統的大數據架構順利走向分散式、多維度的分析數據管理方法。數據網格將數據視為產品，將領域視為主要考量，套用平台思考模式來建立自我服務的數據基礎設施，同時介紹數據治理的聯合計算模型。 ‧完整介紹數據網格的原則與內容 ‧設計數據網格的架構 ‧引導數據網格的策略與執行 ‧引領組織設計去中心化的數據所有權模型 ‧將傳統資料倉儲與資料湖泊轉移到分散式數據網格

風險建模演算法 「Abdullah Karasan成功展現了在金融風險管理領域中使用機器學習的能力，這是對任何金融機構都攸關重要的功能。」 ―Yves J. Hilpisch博士 The Python Quants與The AI Machine創辦人及總裁 「如果您需要將統計和機器學習方法應用在金融風險分析的入門指南，那麼這是一個很好的起點。」 ―Graham L. Giller 《Adventures in Financial Data Science》作者 金融風險管理在人工智慧的幫助下發展迅速。透過這本實用指南，開發人員、程式設計師、工程師、金融分析師、風險分析師及定量和演算法分析師，將可以機器學習和深度學習模型進行金融風險評估。建立基於人工智慧的財務建模實務技能後，您將學習要如何運用機器學習模型來取代傳統的金融風險模型。 作者Abdullah Karasan幫助您探索金融風險建模背後的理論，再深入研究使用Python運用機器學習模型以對金融風險進行建模的實際方法。 有了這本書，您將可以： ‧回顧經典的時間序列應用並將其與深度學習模型進行比較 ‧使用支撐向量迴歸、神經網路和深度學習來探索波動率模型以衡量風險程度 ‧使用機器學習技術來改善市場風險模型(VaR和ES)，並包括了流動性維度 ‧使用分群和貝氏方法來進行信用風險分析 ‧使用高斯混合模型和關聯結構模型來捕捉流動性風險的不同面向 ‧使用機器學習模型來進行詐欺偵測 ‧使用機器學習模型來預測股價崩盤並識別其決定因素

資料結構(Data Structures)是資訊學科中的核心課程之一，也是基礎和必修的科目。本書確實闡述資料結構的每一主題，並以圖文並茂的方式表達之，最能達到教學與學習事半功倍的效果。 各章的每一小節幾乎都附有「練習題」，讓讀者能藉由測驗，評量自己對此節的了解程度；而書末亦附有這些練習題的參考解答。各章末再附上「動動腦時間」，這些題目取自歷屆的高考或研究所考試題目，或是筆者根據內文加以設計的題目，每道題目後面皆標示出自的章節數，表示只要詳讀該節即可輕鬆地作答。 最新第五版增加了兩章，分別是紅黑樹和伸展樹，這些是很有效率的二元搜尋樹。

所謂「資料探勘」(Data Mining)是利用模型認知技術與統計的手法處理大數據，發現有意義的新模型及傾向的過程。IBM SPSS Modeler 是一款資料探勘與預測分析軟體，可以使用Microsoft 安裝程式(MSI) 在Windows 系統上完成安裝，最近也可以在雲端使用它。它擁有 30 多種基本的機器學習算法和自動建模方法，具有 R 語言可擴展性，可使用 Python 腳本。使用IBM SPSS Modeler軟體可以找出人們最頻繁討論的話題，或是企業可以了解消費者實際關心的問題。資料探勘因為是透過各種資料分析技術，挖掘出顧客的消費行為模式與各項營運作業之管理決策等，可說是知識管理之一大利器。例如，7-11超商就是充分運用資料探勘技術，不斷推出各種抓住顧客心房的行銷活動，以贏得更多顧客的心，並將店舖之經營作更完善的規劃管理，使其獲利並使績效能夠長期位居國內零售業之領先地位。根據美國一項調查超過7萬名購物者的行銷研究，發現消費者在他們店中購物的行為有其一定的慣性，如果門市經營者或是行銷人員能夠善用「消費者行為」模式，將可有效改善經營品質。書中也一併列舉IBM SPSS Modeler常用的分析方法供讀者參考。資料探勘的方法包括監督式學習、非監督式學習等。監督式學習包括：分類、估計、預測等；非監督式學習包括：集群、關聯規則分析等。上述相關的分析方法，在第1篇中均有步驟式的介紹 ; 第2篇中舉出百貨業的資料案例，分析顧客的消費行為，利用IBM SPSS Modeler從RFM的角度探討消費者的特徵，以及如何向未購買者推銷商品，盼能藉由此例題能激起讀者對資料探勘的興趣。

本書介紹 Marie Tharp──第一位描繪出地球海底中央海嶺全貌的女性科學家。自小喜歡觀察世界、熱愛解謎的她，不願受限於時代對女性的期待。二十世紀中期，女性在科學領域並不受歡迎，海上研究更被視為「不適合女性」。Marie 因此無法登船，只能留在實驗室處理同事帶回的資料。然而，她並未因此退縮，而是逐點分析、逐張描繪，慢慢看見海底深處一條巨大裂谷的形狀。儘管科學界一開始對她的發現存疑，但她的資料與推論無懈可擊，最終證實自己觀察正確。這條海底山脈——世界上最大的地理構造——就從她狹小的辦公桌上被完整繪出。溫和呈現女性科學家的堅持與勇氣以易懂方式介紹海底地形與研究歷程適合作為科學啟蒙與女性人物傳記Meet Marie Tharp (1920-2006), the first person to map the Earth’s underwater mountain ridge, in this inspiring picture book biography from the author of Shark Lady.From a young age, Marie Tharp loved watching the world. She loved solving problems. And she loved pushing the limits of what girls and women were expected to do and be. In the mid-twentieth century, women were not welcome in the sciences, but Marie was tenacious. She got a job in a laboratory at Cambridge University, New York. But then she faced another barrior: women were not allowed on the research ships (they were considered bad luck on boats). So instead, Marie stayed back and dove deep into the data her colleagues recorded. S

An urban planning expert traces the root of modern, sprawling megacities to advances in information technologies throughout the twentieth century and discusses how these advances can inform and improv

Bergson argues for free will by showing that the arguments against it come from a confusion of different conceptions of time. As opposed to physicists' idea of measurable time, life is perceived in h

掌握Tableau，以資料分析驅動決策，發掘真正的商業洞見！ 在資料主導決策的時代，面對AI與自動化分析，光有資料、只會做圖表還不夠； 更重要的是，如何判斷資料是否可靠，並將分析轉化為真正有價值的洞見。 本書以Tableau為核心，帶你活用統計模型，驗證分析的可信度，讓資料不只「看起來合理」，而且有依據、有說服力、可以信任。 從統計顯著性、信賴區間到視覺化實務，協助你用科學方法解讀資料，做出更精準的決策。 無論是資料分析師、商業決策者，或希望提升資料判斷力的職場工作者，這本書都能幫助你將分析結果轉化為行動與影響力。 ------------------------------------------------ 「本書涵蓋了你開始在Tableau中運用統計所需的一切。Ethan清楚地帶領讀者了解背後的原理與實作的方法，非常精彩！」―Lorna Brown Data School教練，The Information Lab UK 「這本書結合了Tableau的統計分析功能與資料視覺化的強大表現，為讀者提供一套深入探索資料的有力工具。」 ―Christopher Gardner 商業智慧分析主任，密西根大學 在這個以資料驅動的時代，理解統計模型已成為進行有效分析與決策的關鍵。無論是剛入門的新手，還是經驗豐富的使用者，本書都能為您提供必要基礎知識，使您能夠掌握並靈活運用Tableau中使用各種統計模型，在運用模型時更具信心，讓您的分析成果與洞見更容易在組織內獲得認同與採納。 隨著人工智慧不斷促使各行各業產生變革，善用統計模型的能力早已從加分條件，轉變為不可或缺的基本技能。掌握這項能力，將幫助您充分釋放資料的潛能，並透過解讀與應用模型產出的洞見，使您始終保持領先地位。 無論您是資料分析愛好者、資料分析師，還是商業專業人士，本書都將帶來實用技巧與專業信心，協助您在快速變動的資料分析領域中游刃有餘、應對自如。 在本書中，您將會學習到： •在Tableau中建立基礎的統計模型 •驗證分析結果的統計顯著性 •計算並解讀信賴區間 •將統計融入資料視覺化的最佳技巧 •使用R和Python，整合Tableau與外部的分析工具 #Tableau #資料分析 #統計模型 #資料視覺化 #決策分析

超好用JODY線上題庫、用過的都說讚！(1)PTT推薦：提到寫題目，宏典出的JODY學習研究社很好用，可以挑選單章節練習，例如：現金流量表-近XX年-單選題-XX題數，搭配補習班或者自己的參考書一起配合，看完一個章節後大量練習該章節的題目，我自己是練習50題，這樣練習起來效果很不錯……關於不錯的另一個點是JODY的解答很詳細，類似教科書的那種……(2)PTT推薦：這邊非業配，但推薦Jody或阿摩這種考古題有詳解的網站，在後續做衝刺的時候很有幫助既然都要準備考試，該花的錢錢就不要省。(3)Dcard推薦：筆試準備Jody很好用Jody：主要是後期練法科題目跟英文(4)Dcard推薦：Jody：宏典的網站，詳解超讚(5)其他網站推薦：我覺得JODY線上題庫真的還不錯用，因為這個線上題庫可以記錄你哪些題目做錯，並且統計相關關鍵字，也可以收藏考古題，並且以亂數方式重新出題，這樣可以避免只背題號答案的窠臼，而是真正能夠理解題目內容。★2026全新改版！耗時全年，將全國各大國營事業最新年度招考之「所有最新試題100%全數導入」→更貼心為讀者做好「主題分類」與「題題詳解」。備戰國營事業招考大魔王英文，短期快速提升英文即戰力，「1本打天下」就是他！★廣受考生口碑肯定「準備國營考試，短期拉高英文分數這本一定要寫！」。眾所期盼2026新版正式發行，作者羅然耗時全年、精心將各大國營事業招考英文科「所有最新試題全部收錄、並細心按主題分類、題題詳盡解析」。「題目新＋題數多＋品質佳」，是您考前衝刺寫考古題時可以信賴的選擇！本書係由國考英文名師「羅然」利用「大數據(Big Data)」分析技術：在英文科四大架構（字彙、片語、文法、閱讀測驗）下，從近10年所有國民營事業招考英文科數千題試題中，分類歸納，萃取出「最頻出」試題，因而具備極大參考價值。讀者若能於考前善加利用本書，反覆紮實演練將收錄試題精熟，上了考場看到絕大部分考題時，必會有強烈「似曾相識」之感，並能會心一笑輕鬆選出正確答案，進而在英文這一科獲取高分！我國國營事業機構包括中油、中鋼、中華電信、台電、台糖、台菸、自來水公司、捷運公司等，每年各機構視自身人力需求會不定期辦理新進人員招募。而經濟部所屬事業機構在每年年底也會固定舉辦聯合招考，由於是定期舉辦的甄試且有一定規模，因此常被有志於進入國營事業體系的考生視為必定準備的重點考試。個別機構的招