Multidimensional Data Visualization

Join the economic revolutionWhen a company's workers are literally dying on the job, when their business model relies on preying on local businesses and even their own vendors, when their CEO is the richest person in the world while their workers make low wages with impossible quotas... wouldn't you want to resist?Danny Caine, owner of Raven Book Store in Lawrence, Kansas has been an outspoken critic of the seemingly unstoppable Goliath of the bookselling world: Amazon. In this book, he lays out the case for shifting our personal money and civic investment away from global corporate behemoths and to small, local, independent businesses.Well-researched and lively, his tale covers the history of big box stores, the big political drama of delivery, and the perils of warehouse work. He shows how Amazon's ruthless discount strategies mean authors, publishers, and even Amazon themselves can lose money on every book sold. And he spells out a clear path to resistance, in a world where consumer

數位經濟時代下，數據(data)和資訊(information)是新的關鍵生產要素。資通訊網路科技的進步讓服務與產品不斷地推陳出新，使得產業和組織生態的運作方式與過往迥異。數位經濟靈活多元的特質顯示，在數位經濟時代不僅產業要創新，政府政策思維、政府的角色和政策工具也都需要精進，政策治理做法也應做出適當的轉變。傳統創新政策的目的，多著重在化解誘因或能力不足問題，往往單純選擇輔導或資金補助，但這兩種政策工具卻無法解決數位經濟時代下，大量業者需轉型、業者整體需有共識及出現大型業者限制市場競爭等補助規模不足或外部性問題；再者，數位科技具有協助降低供需間資訊不對稱、協助發展共同規格標準及資訊透明建立信任等優勢，如何善用數位科技特質推動政策已成為各國政府和產業共同矚目的焦點。為因應數位經濟時代可能的政策創新，本專題從數據和政策思維的重要性出發，探討國內外政策的創新思維和治理平台典範做法，例如：國內外推動產業數位轉型政策具體做法；歐盟推動綠色與數位雙轉型的公私夥伴平台策略；英國淨零數位治理平台；國內社會創新平台應用；以開放資料應用強化政府治理的國內經驗，深刻探討凝聚利害關係人間的共識、降低資訊不對稱程度、甚至信任等議題。並在最後一篇文章討論數位平台衍生的負外部性問題和未來可能需要的管制及相關因應做法。我國在過去30年的科研產業政策已成功發展電子及資通訊產業，本專題的討論期能協助我國在此優勢之上，以創新的政府角色和工具提高各項政策的效能，引導各方參與；以較低的成本，更為精準地落實政策，展開全產業皆受益的數位經濟時代。

☆本書按照命題重點編寫，內容豐富紮實☆ ☆經濟部所屬國營事業、中華電信招考適用☆ ☆歷屆試題搭配全真模擬試題，增加演練機會☆ 【本書架構】 Part1內容整理，一共分為緒論、程式語言、純量資料型別、流程控制和程式開發等五個章節，配合相關例題解說，帶領讀者洞悉命題重點。 Part2黃金考點觀念聚焦，整理出程式設計（程式語言）的重要考點替考生做深入學習。 Part3歷屆試題與解析，大量收錄92～110年國營事業考試相關試題共20 回並提供模擬試題，協助考生掌握命題重點與趨勢。 【學習心得】 1.建議熟讀本書內容，最好能搭配原文書，將相關的公式與原理重新閱讀過。 2.原理與公式都熟習後，一定要自己動筆練習，一開始盡量先練習典型而且解答詳實的題目，切記！解析只用讀的而不動筆，一定無法發現自己盲點所在。 3.程式設計除了原理、定義須熟記外，常見的的遞迴問題或是 Class 問題建議都可以直接背誦下來，減少考試撰寫的時間。由於近期考試的程式語言除了 JAVA 與 C 之外，有越來越邁向網頁化的趨勢，所以若有餘力者不妨也多看看網頁程式語言相關書籍，以增進本身實力。 4.可相約志同好友編組讀書會，對於難懂的觀念，或是難解的試題，可由互相討論的方式解決，如此教學互長，必然有所裨益。 5.當仍有問題無法解決，建議詢問相關學有專精的教授或是先進。 【應試要點】 綜觀以往相關的考題，程式設計其主要包含：C、C++、JAVA、HTML、Javascript和 PHP 等程式語言，想要在考試中獲得高分，必須先瞭解其專業知識與核心能力： 1.應瞭解程式設計之發展、內涵及其變化之趨勢。 2.應瞭解程式設計所必備之相關知識及整合技術之能力。 3.應瞭解程式設計與相關專業學門的關係及跨領域分工合作必要之知識與能力。 因此，不管任何程式語言，在設計及應用的時候，使用者必須瞭解程式語言的： 1.變數（variable）及有效範圍（scoping）。 2.資料型態（data type）。 3.陣列（array）和指標（pointer）。 4.運算式（expression）及各種控制結構。 以下是準備程式設計（程式語言）的三大提醒： 1.掌握重要觀念，清楚瞭解架構內容。 2.熟悉基本語法，強化應考答題速度。 3.勤做考古題目，洞悉命題方向重點。 【購買本書重

下一代創新者的突圍策略web3.0時代每個人都需要具備的「資料素養」（data literacy）大數據（巨量資料）時代，資料是創新最重要的原物料！資料增值的關鍵不在蒐集，而在自由使用和深入分析！我們需要開放資料存取權，讓人人都能享有數位紅利！我們這個時代，看似電子產品百花齊放，創意構想層出不窮，但是與一百多年前相比，創新發明其實是處於「瘋狂停滯」之中。「資料」這種攸關創新的最重要原物料，若不是鎖在故步自封的政府機構的資料庫裡，就是僅由少數科技巨擘（Big Tech）壟斷使用權；科技創新和新創企業，反而不再遍地開花。在「美中兩大資訊強權的科技冷戰」與「科技巨擘的資料殖民主義」風暴下，該如何理解「開放資料存取權」的重要意涵，如何實踐，才能打破資訊權力的不對稱，重新點燃創新之火，讓傳統產業、中小企業、每個人都能享有數位紅利，達到資訊上的財富自由？《資料煉金術》具有高度可讀性、吸引力和重要性。這是任何想要掌握全球資訊經濟未來的人必讀之書。―― 諾維克（Beth Simone Noveck）美國東北大學治理實驗室主任「開放」是創新的絕對關鍵。閱讀這本《資料煉金術》，有助於我們瞭解資料如何驅動創新，以及如何反制科技巨星企業的壟斷。―― 伯謝特（Katharina Borchert）Mozilla 前首席創新長、Equilibrio聯合創辦人 《資料煉金術》是要求開放資料存取權的重大宣言，將有助於資料透明化，利於中小企業的加速創新。作者所提的宏大願景，很值得政策制定者關注。―― 薩克瑟尼安（AnnaLee Saxenian）《區域優勢》作者，加州大學柏克萊分校資訊學院教授《資料煉金術》是馴服科技巨頭怪獸的實用指南，寫得明快易懂，任何對全球資訊流未來的正向發展感興趣的人，都必須一讀。―― 帕斯奎爾（Frank Pasquale）美國國家科學基金會大數據與社會倫理諮詢委員這本書對於權力不對稱與數位權力來源，有大膽而富創造性的思考，並且提出了遏制數位壟斷的最佳方法，值得世界各地的政策制定者與關心這些議題的人士認真閱讀。―― 維迪亞納（Siva Vaidhyanathan）《反社會媒體：臉書如何離間我們並破壞民主》作者

本書內容改編自第12屆iT邦幫忙鐵人賽 Microsoft Azure 組佳作網站系列文章 Python X 金融分析 X Azure 本書從 Python 入門出發，學習撰寫 Python 程式，說明如何運用 Python 知名工具－pandas、TA-Lib和Matplotlib 進行交易數據的整理，實作各式金融分析。並可學習如何從政府的開放資料平臺取得各種股票、期貨數據，運用其提供的資源，讓我們可以更容易取得金融市場資訊，打造出屬於自己的交易策略和交易工具。 學會如何建立工具後，將可更進一步的學習 Azure，藉由微軟的 Azure 雲端平臺，讓自己的工具得以在雲端上運行，增加穩定性也減少管理成本。 從本書學習到這些金融知識後，不僅可以運用在個人投資上，也可以跨入資料分析、資料科學等等領域，甚至可跨入時下最夯的 FinTech 中。 書籍特色 Python 程式簡單上手 從入門到實作，快速瞭解 Python 並且學會使用開源工具－Visual Studio Code 進行程式開發。 自己的交易，自己分析 結合股票、期貨、選擇權等金融商品，加上 pandas、Matplotlib 模組，製作自己的分析工具以及交易訊號。 資料與程式雲端化 使用微軟的 Azure 讓自己的程式與資料雲端化，打造全自動收集資料的程式工具。 專業推薦 「金融科技的浪潮來襲」相信大家對這句話並不陌生。金融領域廣大遼闊， 常使人不知道要如何進入。本書可以作為金融科技的其中一個入口， 從科技的角度窺探金融與科技結合的可能性， 提供給沒有太多程式經驗的人一個跨入金融領域的入門工具。 沈育德 /美好證券 科技長 目標讀者 1.身為程式小白，想要用程式取得金融資料並達到自動化的讀者。 2.身為程式入門者，但不瞭解 Python 與金融知識的讀者。 3.學過 Python 但是沒有做過數據分析，或是想要瞭解金融分析的人。 4.想要使用 Azure 幫助減少管理伺服器的負擔，卻不知道如何開始的人。