Python

Amazon暢銷書榜TOP1‧啟發數百萬讀者的改變人生指南上市前就備受投資理財界、創業圈人士關注強推「如果有一天我一無所有的醒來，我可以在五到十年內重新致富。因為致富是一種技能，而且每個人都可以學會。」—納瓦爾‧拉維肯★凡購買本書，即可獲得8項限量超值課程折扣優惠1.美國金融日記在Hahow開設的「24單元入門投資科學」；2.韓承佑在Hahow的「用 Python 理財」；3.市場先生在YOTTA的「用美股ETF創造穩定現金流」；4.財經M平方PRO 會員試用碼+免費試聽兩堂MM總經學院課程；5.謝文憲在憲福育創、大大學院的課程；6.免費試聽商業思維學院課程「做自己生命的CEO」；7.張錫源在PPA開設的「烘焙實驗室—在家做16款職人級麵包」；8.天下學習（詳情請見學習特輯） 全民加薪時代來了，但為什麼即使是高薪工作，也不會讓你變富有？未來五年，有50%的工作技能將被淘汰，但為什麼有人永遠不缺賺錢機會？數位時代需要一套新的自主富有指南，已是公開的祕密，但只有不怕挑戰傳統思維的人敢去嘗試。矽谷傳奇創投創業家拉維肯不僅抓住了這個祕密，在投資界、新創圈，有許多人都深受他啟發。「如果查理‧蒙格是20世紀的班傑明‧富蘭克林，那納瓦爾‧拉維肯就是21世紀的查理‧蒙格。」百萬部落格版主化身超級鐵粉總結編著拉維肯的智慧，教你善用時代特色成功的所有必備技能。每翻開一頁，你都有可能遇見心智旅程的新大陸，徹底改變自己的人生目的和行動想法。「生命中的所有收益都來自複利，無論是金錢、關係、健康、思考或習慣都是。」「設定一個較高的時薪來衡量你的時間價值，並捨得花錢買時間。」「用思想賺錢，不要用時間賺錢，因為時間有更大的用處，用來賺錢太過浪費。」「訂出優先順序，聚焦在最重要的事。」「投入不明智的賽局，就算贏了也只能得到愚蠢的獎勵。」「花時間省錢無法致富，省下時間去創富才能致富。」「想在人生中獲得平靜，你就不能用非黑即白的二分法來看周遭一切。」正因99%的努力不會有成果，更要懂如何抓住那關鍵的1%，槓桿出最高的複利效應。只有新眼光，才能看見另一個世界，還有另一個自己，新世界充滿機會，但陽光無法照進每個角落，這本書可以幫助你站上最有利的位置。程九如 AppWorks 合夥人、游舒帆 商業思維學院院長、葛如鈞 北科大助理教授林裕欽 Dcard創辦人、陳佳茹 財經M平方創辦人、許繼

新書上市即攻佔日本亞馬遜統計類書籍第一名很多資料科學、機器學習的書，內容充滿各種建模的技術展示、完美的案例分析，卻忘記了更重要的「資料」。唯有掌握好手中的資料，才是機器學習成功建模的第一步。無法了解資料，深度學習也救不了你；相反的，正確蒐集資料，輕鬆建模沒煩惱。如何了解資料？當然要從統計觀念開始。學習統計一定都要看抽象複雜的數學嗎？並不是！本書所使用的範例，會告訴大家「為什麼統計學要如此定義」、「為什麼技巧要那樣使用」。當讀者了解統計背後的觀念時，才不會迷失在複雜的數學。此外，有別於一般市售書籍總是用漂亮案例展示程式運行結果，此書用相當多的範例都是「專家也會犯的錯誤」，相信讀者同時學習成功以及失敗的案例後，可以更全面地了解資料科學的分析流程觀念。本書會介紹資料分析中的許多技術的基本觀念，如變異數分析、偏相關係數、自相關函數、Bonferroni校正、Holm校正、隨機對照試驗、斷點迴歸分析、傾向評分匹配、T檢定、F檢定、分層多階段抽樣法等，介紹的過程中會直擊分析技術的思維，而非僅展示漂亮的數學。本書亦會說明身為資料科學家該有的素養，來避免確認偏誤、倖存者偏誤、選擇偏誤、發表偏誤、自願者偏誤、可得性偏誤、樂觀偏誤、常態偏誤、後此謬論、賭徒謬誤、辛普森謬論、p-hacking、HARKing、單方論證、霍桑效應、畢馬龍效應等資料分析中可能踩到的陷阱。如果讀者曾經有以下問題，那這本書將是你的最佳解方。● 我想知道怎麼蒐集高品質資料來加速機器學習建模● 我想知道什麼樣的資料適合什麼分析技術● 我想知道分析過程中是否參雜不自覺的偏見● 我想知道分析完的結果代表什麼意思● 我想知道為什麼資料分析可以解決問題此外，中文版還提供免費Python程式下載，讓讀者可以實際演練書中的範例，加深對知識的理解。本書貫通從資料蒐集、資料分析、資料解讀每一個環節的觀念，讓你走上資料科學家的康莊大道！ 本書特色: ● 好評推薦（依姓名筆劃順序排列）國立政治大學統計學系副教授、台灣人工智慧學校講師 吳漢銘 推薦 國立政治大學統計學系助理教授 周珮婷 推薦「資料科學家的工作日常」版主 張維元 推薦國立臺灣大學名譽教授 謝南瑞 推薦● 概念性介紹資料分析的流程，探討過程中所需要的技術，解說分析結果的意義● 拒絕只展示漂亮數學，改變傳統一直寫程式的教學，帶你直擊資料分析流程的根本觀念● 分享

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。

本文從Spark的基本特點出發，借助大量例子詳細介紹了如何使用Python調用Spark新特性、處理結構化及非結構化數據、使用PySpark中基本可用數據類型、生成機器學習模型、進行圖像操作以及閱讀串流數據等新興技術內容。

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國內外最具代表性案例，9大專題實戰、15個分類實例 Google Colab、Microsoft Azure兩大雲端應用，人臉辨識、自然語言、 文字識別、語音轉換、分析預測、物件自動標示、影像辦識真正實練， 從資料收集整理、模型訓練調整，檢測修正到產出全面解秘！ 資料科學(Data Science)技術崛起後，人工智慧(Artificial Intelligence)、機器學習(Machine L

最全面的 ChatGPT × Python 應用手冊！ AI 詠唱寫程式，打造超快速自動化技巧！ 學會對 AI 下指令，提升工作效能！ ChatGPT 詠唱技巧＋資料擷取術＋辦公室自動化 本書將帶你學會「網路爬蟲」和「辦公室自動化」的 Python 程式設計，並結合使用 ChatGPT 指令和提示，寫出各種不同應用的 Python 程式，成為 AI 指令達人。 本書介紹了網路爬蟲的流程到實作，首先分析 HTML 網頁結構及標籤，將資料擷取下來後進行資料處理與轉換，接著實際爬取天氣、電影、電商網頁。另外，本書的職場自動化技巧，包含彙整 Excel 資料、製作統計圖表、批次命名及移動圖片、自動寄開會通知信，讓你輕鬆駕馭日常工作，建立全方位的自動化辦公室！ 23 個自動化範例 ＋ 8 個套件 ＝ 活用資料擷取術、節省繁瑣工作 你將學會 ● 取得、剖析和擷取網頁資料 ● 將爬取的資料轉為 Excel 檔案 ● 用 ChatGPT 寫網路爬蟲程式，擷取不同類型的資料 ● 使用 openpyxl 和 pandas 繪製圖表 ● 自動建立與編輯 Word、PPT 內容 ● 撰寫客戶回應信件、產生 PDF 報表 ● 寫出 SQLite / MySQL 資料庫程式 ● 串接 ChatGPT API，讓你在 LINE 使用 AI 聊天機器人 適合讀者 本書適合想要快速學會 Python 和 ChatGPT 詠唱的程式新手，也適合對資料處理、資料分析與資料視覺化有需求的從業人員。 本書範例檔案 本書提供 Python 範例程式、完整的 ChatGPT 提示文字及產出程式碼。

本教材為"全國高等醫藥院校藥學類專業第六輪規劃教材"之一，根據教育部高等學校大學計算機課程教學指導委員會編制的《大學計算機基礎課程教學基本要求》中有關"程序設計基礎"課程教學基本要求進行編寫。本教材的編寫宗旨是培養讀者的基本程序邏輯思維能力，指導讀者短期內快速掌握開發計算機程序，淡化語法、重視解決生活、學習、生產研究中遇到的實際問題。全書共分12章及兩個附錄，主要內容包括Python概述、程序設計基礎、分支結構、循環結構、列表與元組、字典與集合、函數、數據文件與異常處理、GUI界面設計、數據可視化、數據分析與應用、爬蟲基礎及應用。同時，緊密結合教學實踐配套編寫了《Python程序設計實驗指導與習題解答》。本教材可作為高等學校"Python程序設計"課程的教材，也可作為廣大程序設計愛好者的自學參考書，以及參加全國計算機等級考試二級Python語言程序設計的參考書。

模式識別是人工智能領域的重要分支之一。本書是該領域入門教材，內容盡可能涵蓋模式識別基礎知識的各方面。全書共分9章，第1章介紹模式識別的基本概念、模式識別系統的組成；第2章介紹模式識別中的線性分類器；第3章介紹模式識別中的貝葉斯分類器；第4章介紹模式識別中的概率密度函數估計；第5章介紹模式識別中的其他典型分類方法；第6章介紹模式識別中的特徵提取與選擇；第7章介紹模式識別中常見的聚類分析方法；第8章介紹深度學習中的卷積神經網絡和循環神經網絡；第9章介紹模式識別的一些典型應用以及當前流行的大模型技術和生成式技術。除第1章和第9章外，每章均附有Python實現的相關算法，且提供相關習題，以便讀者鞏固所學知識。本書可以作為高等院校相關專業本科生和研究生的教材，也可以作為教輔資料，還可以作為模式識別領域科研人員和技術愛好者的參考資料。

LINE 在全世界擁有上千萬的用戶，在台灣幾乎每個使用手機的人，都會註冊一個 LINE 的帳號，不論公家單位還是私人企業，也都會使用 LINE 的官方帳號來與使用者保持聯繫。隨著資訊科技的發展，近年來各個企業也逐漸打造自己的 LINE BOT，除了被動的處理客服諮詢，還能透過 LINE BOT 主動推播各種行銷活動資訊，透過與使用者的即時互動，打造優質的品牌形象。 一個最簡單的 LINE BOT，可以從註冊官方帳號開始，註冊了 LINE 的官方帳號後，從管理介面中就可以進行最簡單的 LINE BOT 聊天操作，但如果要讓 LINE BOT 擁有更多的功能，就需要撰寫程式去串接 LINE Developer 所提供的操作方法，透過各種方法的互相搭配，就能打造自己專屬的 LINE BOT ( 例如聊天機器人、記帳機器人、購票機器人、天氣通知機器人...等 )。 本書是專門介紹開發 LINE BOT 的書籍，從最基本帳號的申請串接、環境的建置和圖文選單設定，一直到 LINE Message API 的進階操作都有詳細的介紹，並且會使用本機環境、Google Colab 雲端開發環境進行實際的開發演練，最後更會搭配 Google Cloud Functions、Google Dialogflow 服務，打造一個可以 24 小時運作、並能理解自然聊天語意的 LINE BOT。 本書主要內容如下： ● LINE 官方帳號申請 ● LINE 開發者帳號設定 ● ngrok 服務 ● Webhook ● 解析 LINE 訊息 ● 回傳訊息的方法 ● Google Cloud Functions ● Google Dialogflow ● 氣象機器人 ● 聊天機器人

《R與Python的數據分析核心技巧——能源化學數據挖掘及可視化實戰》從數據挖掘、數據分析及可視化、建模及診斷的角度，以案例結構化的方法，在能源化學、能源環境應用工程的基礎上，重點圍繞超臨界火電金屬材料、核電蒸汽發生器水質、能源環境顆粒物、酸雨指標探討，例如數據信息分析、大數據挖掘、數據信息可視化、模型建立及診斷等。本書分為7章，分別是“R從安裝到實戰準備”“Python從安裝到實戰準備”“能源領域的核心金屬材料的性能分析”“水質凈化工程的ORP數據分析”“能源環境的顆粒物、酸雨指標的數據挖掘”“能源大氣的AQI數據可視化實戰”及“數據回歸擬合預測一體化實戰”。《R與Python的數據分析核心技巧——能源化學數據挖掘及可視化實戰》是專業性相對較強的科技讀物，由於其內容涉及複雜的計算機軟件、智能、數據挖掘及可視化等知識體系，讀者不僅需要掌握“相對基礎”的能源化學、能源工程、電力、數統、智能算法等專業知識，還需要掌握若干複雜的開源平臺及軟件應用（如Linux平臺，R、Python、SwiProlog等開源軟件）作為閱讀本書的基礎；為了讓讀者能快速實現書中相應功能，絕大部分分析圖都附了相應軟件開發的核心代碼。本書既可供碩士研究生、博士研究生使用，也可供科研工作者使用；另外，對於科技愛好者或對書中特定環節感興趣的讀者，本書亦頗具參考價值。