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╲滿級分快速攻略╱重點總整理 + 歷次試題解析☑ 結合運算思維與演算法的基本觀念☑ 章節架構清晰，涵蓋 APCS 考試重點☑ 備有相關模擬試題，幫助釐清重點觀念☑ 詳細解析 APCS 程式設計觀念題與實作題APCS 為 Advanced Placement Computer Science 的英文縮寫，是指「大學程式設計先修檢測」。目的是提供學生自我評量程式設計能力及評量大學程式設計先修課程學習成效。其檢測成績可作為國內多所資訊相關科系個人申請入學的參考資料。APCS 考試類型包括：程式設計觀念題及程式設計實作題。在程式設計觀念題是以單選題的方式進行測驗，以運算思維、問題解決與程式設計概念測試為主。測驗題型包括程式運行追蹤、程式填空、程式除錯、程式效能分析及基礎觀念理解等。而程式設計觀念題的考試重點包括：程式設計基本觀念、輸出入指令、資料型態、常數與變數、全域及區域、流程控制、迴圈、函式、遞迴、陣列與矩陣、結構、自定資料型態及檔案，也包括基礎演算法及簡易資料結構，例如：佇列、堆疊、串列、樹狀、排序、搜尋。在程式設計實作題以撰寫完整程式或副程式為主，可自行選擇以 C、C++、Java、Python 撰寫程式。本書的實作題以 C++ 語言來進行問題分析及程式實作。實作題的解答部份可分為四大架構：解題重點分析、完整程式碼、執行結果及程式碼說明。在「解題重點分析」單元中知道本實作題的程式設計重點、解題技巧、變數功能及演算法，此單元會配合適當的程式碼輔助解說，來降低學習者的障礙。同時也可以參考附錄的內容來幫助自己熟悉 APCS 的測試環境。此外，為了讓學習者以較簡易的環境撰寫程式，本書所有程式以 Dev C++ 的 IDE 進行程式的編輯、編譯與執行。希望透過本書的課程安排與訓練，可以讓學習者培養出以 C++ 語言應試 APCS 的實戰能力。【目標讀者】◆ 欲申請大學資訊相關科系的高中職生◆ 對程式語言有興趣的學習者◆ 想客觀檢測自己程式設計能力的人

教材,編程思維可以分解為4個部分：問題分解,模式識別,抽象思維,算法設計.這是一種高效且實用的思維方式,尤其在處理看起來很複雜的問題上,非常有效.生活上處處可以運用編程思維.在21世紀的今天,各項各業都已經和信息技術相結合,科學研究更是如此,由此而產生眾多交叉學科,編程便成為了交叉學科的最基本技能.編程思維涵蓋了反映計算機科學之廣泛性的一系列思維活動,是適合每個人的一種普遍的認識和一類普適的技能.本教程希望通過Blockly可視化編程語言作為編程入門工具,通過類似拼圖的方式構建出程序,結合遊戲案例教學,激發學生們學習編程的興趣,推動他們更深入的探究程序設計和進行算法設計.此外,Blockly功能非常強大,可以用它開發出功能更強大的編程工具,如非常流行的編程工具Scratch、AppInventor等.用Blockly編寫程序的代碼可以自動轉換成Javascript、Python、PHP、Lua、Dart等語言.筆者將通過遊戲引入課程內容講解,再到能力提升,增加了學習的趣味性；本教材將全面系統介紹所有知識點,並結合程序設計思維和算法思維講解,由易到難進行編寫,將更加適合不同層次的讀者的使用.通過本教材的編寫,提升學生學習編程的興趣,促使學生瞭解計算機解決問題的一般步驟,理解程序設計思維、算法思維在問題解決過程中所發揮的作用,提高學生運用計算機知識實現問題的抽象、進行問題求解和形式化描述的能力,最終能使用計算機知識解決本專業的實際問題.深度融合現代信息技術,構建複合型的教學內容體系,集教材、微課、MOOC、互動於一體的新形態教材.本教材是湖南師範大學校級規劃立項教材.

本書以培養讀者的數據可視化實戰技能為核心，以貼合生活的實際工作任務為驅動，採用案例教學的方式組織內容，詳細介紹了不同類型可視化圖表的繪製、操作技巧、圖表美化等內容。 本書契合教育部價值塑造、能力培養、知識傳授“三位一體”的教育理念，以任務驅動教學與前沿相結合，在案例學習與研究過程中融入家國情懷、社會責任、科學家精神等素質教育元素，主要講解了基於Excel、R語言、ECharts、Tableau、Python語言和SPSS主流工具的數據可視化應用。每章包括學習目標、學習重點和難點、學習內容，每個案例由任務描述、可視化效果和設計過程三部分組成。本書適合作為計算機科學與技術、大數據管理與應用、統計學、信息管理與信息系統等專業的教學用書，也適合各類企事業單位從事市場營銷、金融、財務管理等需要進行數據分析的職場人士閱讀，還可供企業經營、管理人員參考、學習和培訓之用。

本書從產業鏈金融的起源講起，結合實際案例講解產業鏈金融平臺的前臺設計、技術中台設計、數據平臺設計、風控設計及信息安全的核心要點，既體現了傳統行業的業務創新、數字轉型的探索過程，又介紹了當前主流銀行的開放性建設成果。讀者不但能全方位地瞭解產業鏈金融平臺的建設過程，還能針對自己感興趣的方面進行深入學習。本書共6章，第1章介紹了產業鏈金融的發展、變革歷程，以及對傳統企業的核心價值；第2章介紹了系統核心功能的設計及在線簽約、實名認證等技術的原理；第3章介紹了結合容器雲技術、微服務技術與DevOps技術構建技術中台的過程，以及對接開放銀行、央行征信的過程；第4章介紹了開源大數據平臺的建設及數據倉庫的設計思路；第5章基於Python的機器學習庫介紹了智能風控的開發過程；第6章介紹了在產業鏈金融平臺建設過程中如何規避信息安全的法律風險。本書內容全面，且圍繞開源技術展開介紹，實用性極強，特別適合建設產業鏈金融平臺的傳統企業架構師、開發人員及產品人員閱讀，也適合對開源的技術中台、大數據平臺及信用風控感興趣的開發人員閱讀。

本教材基於會計、信息和技術的交叉融合，培養會計學專業本科生會計數據科學思維與能力數據，具有理論的創新性和人才培養的實踐價值。本教材首先介紹會計與數據科學的發展歷程、數智時代的會計定位，並由此提出會計數據科學的理論基礎與實踐路徑，為學生會計數據科學思維奠定基礎。在此基礎上，依次講解會計數據科學的信息理論基礎，即大數據原理與架構簡介；會計數據科學的技術基礎，包括Python基礎、網絡爬蟲、數據預處理、數據挖掘與自然語言處理、數據可視化等；進一步，結合本科生的人才培養需求以及未來職業環境的現狀，闡述開放式API接口和平臺在會計數據科學中的應用；最後，根據上述學習內容，在會計基礎工作數據處理、財務分析與可視化、業財融合數據分析、宏觀政策文本與量化分析等會計應用場景進行示例，旨在深化學生的會計數據驅動分析與決策能力的培養。本教材的特點在於：明確採用開放式API接口和學習平臺，使學生畢業後能不受企業用戶級平臺的限制。基於開放式API接口和學習平臺一方面能快速使用最新的大數據技術，又能降低學生的編程要求，使學生將主要精力用於會計數據決策中，具有非常重要的現實意義。相對而言，目前國內高校在會計大數據方面的教學改革主要從三種路徑。第一條路徑是以規劃設計為主導的路徑，注重會計大數據系統構建和程序設計，此部分對學生數理和計算機基礎較高，主要面對部分“雙一流”高校學生；第二條路徑是校企合作路徑，利用企業開發的會計大數據系統、財務共享系統和財務機器人系統等，主要進行操作層面的講解，適用于學生畢業後在就職企業使用特定平臺(如用友、浪潮等)，但學生脫離該平臺將難以勝任會計數據驅動處理與決策工作；第三條路徑處於上述兩種路徑之間，但發展思路尚不清晰。本教材則進行了第三條路徑且明確了教學方向。

《動手學深度學習：PyTorch版》是《動手學深度學習》的重磅升級版本，選用經典的PyTorch深度學習框架，旨在向讀者交付更為便捷的有關深度學習的互動式學習體驗。《動手學深度學習：PyTorch版》重新修訂《動手學深度學習》的所有內容，並針對技術的發展，新增注意力機制、預訓練等內容。《動手學深度學習：PyTorch版》包含15章，第一部分介紹深度學習的基礎知識和預備知識，並由線性模型引出最簡單的神經網路——多層感知機；第二部分闡述深度學習計算的關鍵元件、卷積神經網路、迴圈神經網路、注意力機制等大多數現代深度學習應用背後的基本工具；第三部分討論深度學習中常用的優化演算法和影響深度學習計算性能的重要因素，並分別列舉深度學習在電腦視覺和自然語言處理中的重要應用。《動手學深度學習：PyTorch版》同時覆蓋深度學習的方法和實踐，主要面向在校大學生、技術人員和研究人員。閱讀《動手學深度學習：PyTorch版》需要讀者瞭解基本的Python程式設計知識及預備知識中描述的線性代數、微分和概率等基礎知識。《深度學習詳解》根據李巨集毅老師“機器學習”公開課中與深度學習相關的內容編寫而成，介紹了卷積神經網路、Transformer、生成模型、自監督學習（包括BERT和GPT）等深度學習常見演算法，並講解了對抗攻擊、領域自我調整、強化學習、元學習、終身學習、網路壓縮等深度學習相關的進階演算法。在理論嚴謹的基礎上，《深度學習詳解》保留了公開課中大量生動有趣的例子，幫助讀者從生活化的角度理解深度學習的概念、建模過程和核心演算法細節。

從什麼是數據，數據與優化的關係入手，以經典的傳統數據分析方法和最新的深度學習算法為例，系統介紹了數據分析的算法設計思想及實現方法。內容涉及了數據的可視化、特徵選擇與降維、神經網絡基本原理、無監督學習、有監督學習、深度學習的魯棒性等，全書提供了豐富的實例以及完整的可實現的Pyth從什麼是數據，數據與優化的關係入手，以經典的傳統數據分析方法和最新的深度學習算法為例，系統介紹了數據分析的算法設計思想及實現方法。內容涉及了數據的可視化、特徵選擇與降維、神經網絡基本原理、無監督學習、有監督學習、深度學習的魯棒性等，全書提供了豐富的實例以及完整的可實現的Python代碼，強調數學概念在算法中的作用，力圖通過簡明的介紹和推導，讓讀者理解數據分析的本質，起到舉一反三的作用。on代碼，強調數學概念在算法中的作用，力圖通過簡明的介紹和推導，讓讀者理解數據分析的本質，起到舉一反三的作用。

[真的可以跟著做的貝氏統計書]貝氏統計因 AI 機器學習的發展而再度翻紅，其核心是利用統計推論的方法，在觀測到新證據或取得新資訊時，利用科學方法循環更新先前假設的機率，非常適合只能依據僅有的且不夠完整的資訊進行假設評估的技術。目前廣泛應用於機器學習、深度學習、資料科學、大數據分析等領域。正經八百的念經書只會讓人想睡覺，而本書很不一樣，作者依其自身的（慘痛）經歷規劃出這本神奇之書，隨時與學習者站在一起，將腦海經常冒出來的疑問，以豐富的圖表、實作輔助並提供許多參考資源的問答方法呈現。對於重要觀念與公式，也用不同顏色標示（對了！本書是彩色書，灑花），不斷的前後呼應提醒，才不會讀到後面卻忘了前面，進而確實掌握貝氏統計的精髓。本書討論到 MCMC （馬可夫鏈蒙地卡羅法）之處尤其精彩，一般貝氏書籍或網路文章只講理論或舉個簡單例子交代一下就完事了，而本書是實實在在的帶領讀者一遍一遍的演練，落實從做中學的精神。對於想瞭解貝氏統計的各領域專業人員，包括機器學習、深度學習、生命與醫學、心理學、公共衛生、商業數據分析等，都是淺顯易懂的好書。也適合學習統計、人工智慧相關領域大學高年級與研究所程度的學生。本書特色: 由施威銘研究室監修內容，適時補充編註與譯註，幫助讀者確實理解內容。貫徹『講七遍、做二十一遍』的精神，真正從做中學會的就不會忘記。本書厚達六百多頁，為考慮到學習的便利性與舒適性，採用全彩印刷容易分辨重點、並以軟精裝裝訂可攤平閱讀。額外提供原文書也沒有的書中分佈函數 Python 程式碼下載，可自行修改參數觀察函數圖形變化。

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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

內容介紹: 不同於常見機器學習皆是由 Python 語言實作, 本書使用 JavaScript 語言於瀏覽器實作機器學習, 搭配著名的 JS 機器學習函式庫 ml5.js 可以更快速且便利地達成 AI 網頁應用, 對於許多熟悉 JS 語言的前端工程師或使用者更為親近, 實驗過程使用 p5.js 程式庫, 讓沒有太多程式設計基礎的使用者也可以更輕鬆將結果視覺化, 再搭配使用 p5.js web editor 線上開發環境, 只需要使用瀏覽器就可以開始輕鬆設計網頁, 不需要在自己的主機建構繁瑣的開發環境, 再搭配 Python 編寫控制板程式, 將應用結合至感測器或實體輸出裝置, 實現更完整的機器學習應用實例。本書一開始會先介紹機器學習概念與 p5.js web editor 線上開發環境基本操作, 接著直接體驗使用 ml5.js 中的現有模型, 實作可以辨識特定物件的影像分類器。除了網頁實作神經網路外, 可再串連硬體控制板, 藉由控制板輸出預測結果, 比如使用物件偵測來判斷是否有人出現, 對應的 OLED 顯示器模組就會出現迎賓文字或相關訊息；或是語音辨識讓玩家用語音來控制遊戲, 遊戲結束後會通知控制板啟動振動馬達回饋給玩家。最後會使用 ml5 程式庫實際訓練自己的神經網路模型, 首先為利用控制板蒐集感測器資料, 再透過神經網路訓練解決迴歸問題, 如藉由溫度感測器的訊號, 找出感測值與實際溫度的關係, 做出自製即時電子溫度計, 再結合可以即時顯示畫面去背效果的 U-Net 模型, 就可以使用環境溫度來改變虛擬背景特效。接著為解決分類問題的神經網路, 使用現成的 Facemesh 模型找出臉部特徵點, 分別蒐集臉部不同的角度資料進行訓練, 最終得到一個可以辨識是否打瞌睡的模型, 再串接實體蜂鳴器在打瞌睡時, 發出警報聲提醒使用者。最後訓練的神經網路為卷積神經網路, 透過蒐集配戴口罩與否的不同照片作為訓練資料, 經過卷積神經網路訓練後, 就可以用此模型來判斷畫面中的人是否有正確配戴口罩, 再結合模擬門鎖的伺服馬達, 建構出一套口罩門禁系統的概念。本產品除實驗手冊外，實驗過程中有任何問題或是建議都可以在 Facebook 粉絲專頁《旗標創客‧自造者工作坊》中留言，即有專人為您服務。本產品 Windows / Mac 皆適用　操作本產品需要視訊鏡頭及麥克風 (筆電

本書以在數字化背景下，數據產品從業者的數據技術、數據技能、數據思維、數據方法、數據模型、產品用戶/客戶增長實戰經驗為基調，體系化撰寫了數字化和數據產品的數據經驗知識和案例。隨書附贈豐富的原始數據和源代碼，方便讀者對數據分析案例進行實操練習。本書內容全，結構完整。首先，講解了數據指標體系搭建和數據埋點案例；然後按照細節講解數據分析流程、數據采集方法、數據挖掘整體方法；緊接著通過實操案例講解了的數據產品工具，如EXCEL、Python、SQL、Anaconda、AB測試等工具，驅動數據增長的實戰模型，如ARIMA、AHP、LTV、AARRR等，以及數據倉庫和大數據平臺的搭建方法；最後講解了數據中台和數據安全、數據智能應用場景、用戶增長實戰案例。本書適合數字化市場下的數據產品從業者閱讀，主要讀者人群包含數據產品經理、數據運營人員、數據產品技術人員、數據領域創業者和相關專業的學生。

本教材書主要介紹和講解目前人工智能三個主要流派所包含的基礎理論和研究方法，並通過實例來詳細瞭解這些技術的特點及應用，帶領讀者走進人工智能的世界。本書以人工智能技術的發展為線索，內容共分5章，包括知識的表示、搜索技術、機器學習、深度學習等內容，在結構上便於裁剪，適應于不同學時的高校教學需求；在內容上將對數學原理和算法的講解與實例分析和Python代碼實現相配合，通過例題來幫助讀者理解和應用公式，具體代碼實現部分也能更好地幫助讀者理解數學原理和應用實際之間的結合方法、算法的組織過程以及相關人工智能技術的編程實現，能儘快上手應用。同時，本書除了介紹各種算法基本步驟的源代碼實現以外，還介紹了目前人工智能領域裡一些主要算法工具包的使用方法，降低了非計算機類專業學生的編程門檻，並增加了參考實驗環節，方便實驗教學和進行實戰學習。實驗和章節中的相關實例內容均附有源代碼及介紹，源代碼中包含詳盡的注釋。本書有配套網絡教學平臺，便於開展線上線下混合式教學，讀者可下載超星學習通並註冊，打開學習通APP，掃描二維碼加入學習。本書可作為高等院校人工智能及相關專業本專科人工智能基礎課程的教材，也可用於其他專業的選修教材，還適合對人工智能感興趣的讀者學習參考。

內容介紹: 你還在建立模型分析玩具資料集嗎？你還在使用只有幾百筆資料的鳶尾花資料集嗎？你還在透過Numpy亂數產生器建立資料集嗎？還是，你苦於找不到資料集？又或是，你發現以前所學的技術，套在真實資料集，根本不能用？假資料或玩具資料集無法和產業界接軌，練再多只是徒勞無功，但想要有真實資料集卻不知從何得到。現在你看到的這本書，將帶你在初學和實戰之間，提供一個累積實務經驗值的試驗場，解決你

本書通過對組成智能機器人的硬件、軟件以及單傳感器信息處理及多傳感器信息融合算法四個方面的介紹，讓讀者對親手製作智能機器人的過程有一定的瞭解，並能跟著書本介紹的方法製作一款屬￿自己的智能機器人。本書是按照機器人內部傳感器、外部傳感器以及多傳感器信息融合的順序進行介紹的，其中外部傳感器又分為觸覺、嗅覺、聽覺及視覺四個部分進行敘述。與人類從自然界獲取信息的途徑相似，聽覺與視覺是智能機器人獲取信息的主要途徑，所以本書對此進行了詳細敘述。本書採用信用卡大小的樹莓派電腦連接上述各類型的傳感器獲取數據、傳遞數據及處理數據。讀者在設計本書所介紹的智能機器人時，可以採取先局部後整體的開發設計策略：先逐個將傳感器與樹莓派連接並調試好，再選擇一種或多種合適的傳感器信息融合算法組裝機器人整體。本書所選的軟件及大部分硬件都是開源的，所基於的硬件平臺相當便攜性好，選擇的軟件系統是Linux+ROS+Python的組合。本書適合高職高專院校電子信息、物聯網、智能裝備製造等學科的專科生使用，也適合作為電子愛好者學習搭建智能機器人的參考資料。

本書是大數據專業英語教材，內容包括大數據基礎、軟件與開發技術、操作系統、Python與R 編程語言、數據結構、數據庫與數據倉庫、雲存儲與數據備份、數據處理與數據清洗、數據挖掘、Hadoop 與Spark、數據可視化、大數據安全等。 本書體例新穎，適合教學。每個單元均包含以下部分：課文――選材廣泛、風格多樣、切合實際的兩篇專業文章；單詞――給出課文中出現的新詞，讀者由此可以積累大數據專業的基本詞彙；詞組――給出課文中的常用詞組；縮略語――給出課文中出現的、業內人士必須掌握的縮略語；難句講解――講解課文中出現的疑難句子，分析其語法結構，培養讀者的閱讀理解疑難句子的能力；習題――既有針對課文的練習，也有一些開放性的練習；短文翻譯――培養讀者的翻譯能力；參考譯文――讓讀者對照理解以提高翻譯能力。 本書吸納了作者近20 年的IT 行業英語翻譯與圖書編寫經驗，與課堂教學的各個環節緊密結合，支持備課、教學、複習及考試各個教學環節，有配套的PPT、參考答案等。 本書既可作為高等本科院校、高等專科院校大數據相關專業的專業英語教材，也可供從業人員自學；作為培訓班教材，亦頗得當。

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

A funny, fantastically entertaining debut novel, in the spirit of Wodehouse and Monty Python, about a famous poet who inadvertently sells his wife to the devil--then recruits a band of adventurers to