『認真回，學Python，然後
1. 把Excel資料丟到google spreadsheet上當關聯式資料庫用，
2. 用python pandas整理資料
3. 用datastudio做視覺化分析或定期觀察儀表板

這是我最推薦新手入門數據分析的工具組合。
你要做數據整理跟分析，重點只有三個：
資料存放的地方、整理資料工具語言、視覺化套件

一般來說，正規的方式是資料放sql、整理資料用sql code，

然後視覺化再用ggplot、shiny(R)， Matplotlib、plotly(Python)，

但初學者沒辦法一次搞懂這麼多東西，直接用現成的東西就好，

唯一需要學習的是python pandas跟如何用python串接google spreadsheet，

但這我覺得根本比VBA好學兩萬倍，code也比較好管理...』
Re: [問卦] EXCEL VBA值得花時間去學嗎 https://disp.cc/b/163-e8Nl ｜問卦原文 https://disp.cc/b/163-e8Gh

🔥 NT330 特價中

課程已於 2021 年 8 月更新

學習資料科學、資料分析、機器學習(人工智慧)和 Python 與 Tensorflow、Pandas 和更多 !

本課程的主題包括 :

資料探索與視覺化
神經網路和深度學習
模型評估與分析
Python 3
Tensorflow 2.0
Numpy
Scikit-Learn
資料科學與機器學習專案和工作流程
在 Python 用 MatPlotLib 和 Seaborn 做資料視覺化
轉移學習( Transfer Learning )
影像辨識和分類
訓練/測試並交叉驗證
監督學習 : 分類、迴歸和時間序列
決策樹和隨機森林
整體學習( Ensemble Learning )
調整超參數( Hyperparameter Tuning )
採用 Pandas 資料框解決複雜任務
採用 Pandas 處理 CSV 檔
採用 TensorFlow 2.0 和 Keras深度學習 / 神經網路
使用 Kaggle 並進入機器學習競賽
如何呈現你的發現並讓你的老闆印象深刻
如何為你的分析清理並準備你的資料
K 最近鄰( K Nearest Neighbours )
支援向量機( Vector Machines )
迴歸分析( Linear Regression/Polynomial Regression )
如何運用 Hadoop、Apache Spark、Kafka 和 Apache Flink
如何用 Conda、MiniConda 和Jupyter Notebooks 設定你的環境
配合 Google Colab 採用 GPUs

https://softnshare.com/complete-machine-learning-and-data-science-zero-to-mastery/

NT 530 特價中

課程已於 2021 年 7 月更新

完整的資料科學訓練 : 數學、統計、 Python、 用 Python 實現進階統計、機器學習和深度學習

從這 28.5 小時的課程，你會學到

✅這門課程提供了你成為一名資料科學家所需的整個工具箱
✅將資料科學技能寫入你的履歷中 : 統計分析，使用 NumPy、pandas、matplotlib 和 Seaborn 做 Python 程式設計，進階的統計分析，Tableau，以 統計模型(stats models ) 和 scikit-learn 做機器學習，用 TensorFlow 做深度學習
✅通過展示對資料科學領域的理解給面試官深刻印象
✅學習如何預先處理資料
✅理解機器學習背後的數學原理(其他課程絕對沒有教授的)
✅開始用 Python 編寫程式碼，學習如何使用它進行統計分析
✅在 Python 中執行線性和邏輯迴歸
✅實踐叢集( cluster )和因子( factor )分析
✅能夠在 Python 使用 NumPy、統計模型( stats models ) 和 scikit-learn 創建機器學習演算法
✅把你的技能應用到現實生活中的商業案例中
✅使用最先進的深度學習框架，如 Google 的 Tensorflow，開發出商業直觀，同時寫程式並以大數據完成任務。
✅展開深層神經網路的力量
✅改進機器學習演算法，透過研究欠彌合( underfitting )、過度彌合( overfitting )、訓練( training )、驗證( validation )、n-折疊交叉驗證( n-fold cross validation )、測試( testing )，以及如何超參數( hyperparameters ) 可改善性能
✅從你的手指熱身起來，因為你會渴望把你在這裡學到的一切都應用到越來越多的真實生活中

https://softnshare.com/the-data-science-course-complete-data-science-bootcamp/

Python入門設計製作班：單元02_基本語法與結構控制件

01_變數型態與命名規則
02_變數型態與命名規則練習
03_變數轉變型態與脫逸字元
04_程式撰寫基本特型與快速註解
05_邏輯判斷(年齡判斷範例)
06_邏輯判斷改為多重判斷
07_邏輯判斷改為多重判斷另一種寫法
08_計算BMI練習
09_計算BMI與邏輯判斷
10_計算BMI與去除換行
11_將格式化小數點改為用format

完整影音吳老師教學論壇
http://www.tqc.idv.tw/

實體課程：
http://gg.gg/scuext

課程簡介：入門
單元01_建置Python開發環境與程式測試
單元02_基本語法與結構控制件
單元03_迴圈資料結構與自訂函數
單元04_串列、字典與檔案與資料庫處理
單元05-1_開放資料處理CSV和JSON資料處理(停車與PM2.5)
單元05-2_開放資料處理練習題_新北市開放資料JSON
單元05-3_GOOGLE雲端當CSV來源與CSV處理
單元05-4_網頁資料擷取基礎與外匯
單元05-5_網頁資料擷取台彩與股市資料
單元05-6_擷取網頁上櫃股票行情
單元06_使用Pandas與處理_Excel_試算表
單元07_VBA與Phython連結MYSQL資料庫
單元08_視覺化報表使用圖表繪製Matplotlib

課程理念與課程介紹：
因應大數據分析、物聯網、工業4.0的需求，能更容易的學會網路爬蟲、機器學習、物聯網、影像辨識、自動圖像報表等需求，其中以EXCEL VBA與Python程式開發最為熱門，因此將VBA的自動化延伸到PYTHON設計，讓學員能夠比較兩個工具的長處，並能相互協同應用。
吳老師 108/12/21

Python,Python入門設計製作班,中小學教師,函數,程式設計,線上教學,PYTHON安裝環境

Python入門設計製作班：單元02_基本語法與結構控制件

01_變數型態與命名規則
02_變數型態與命名規則練習
03_變數轉變型態與脫逸字元
04_程式撰寫基本特型與快速註解
05_邏輯判斷(年齡判斷範例)
06_邏輯判斷改為多重判斷
07_邏輯判斷改為多重判斷另一種寫法
08_計算BMI練習
09_計算BMI與邏輯判斷
10_計算BMI與去除換行
11_將格式化小數點改為用format

完整影音吳老師教學論壇
http://www.tqc.idv.tw/

實體課程：
http://gg.gg/scuext

課程簡介：入門
單元01_建置Python開發環境與程式測試
單元02_基本語法與結構控制件
單元03_迴圈資料結構與自訂函數
單元04_串列、字典與檔案與資料庫處理
單元05-1_開放資料處理CSV和JSON資料處理(停車與PM2.5)
單元05-2_開放資料處理練習題_新北市開放資料JSON
單元05-3_GOOGLE雲端當CSV來源與CSV處理
單元05-4_網頁資料擷取基礎與外匯
單元05-5_網頁資料擷取台彩與股市資料
單元05-6_擷取網頁上櫃股票行情
單元06_使用Pandas與處理_Excel_試算表
單元07_VBA與Phython連結MYSQL資料庫
單元08_視覺化報表使用圖表繪製Matplotlib

課程理念與課程介紹：
因應大數據分析、物聯網、工業4.0的需求，能更容易的學會網路爬蟲、機器學習、物聯網、影像辨識、自動圖像報表等需求，其中以EXCEL VBA與Python程式開發最為熱門，因此將VBA的自動化延伸到PYTHON設計，讓學員能夠比較兩個工具的長處，並能相互協同應用。
吳老師 108/12/21

Python,Python入門設計製作班,中小學教師,函數,程式設計,線上教學,PYTHON安裝環境

Python入門設計製作班：單元02_基本語法與結構控制件

01_變數型態與命名規則
02_變數型態與命名規則練習
03_變數轉變型態與脫逸字元
04_程式撰寫基本特型與快速註解
05_邏輯判斷(年齡判斷範例)
06_邏輯判斷改為多重判斷
07_邏輯判斷改為多重判斷另一種寫法
08_計算BMI練習
09_計算BMI與邏輯判斷
10_計算BMI與去除換行
11_將格式化小數點改為用format

完整影音吳老師教學論壇
http://www.tqc.idv.tw/

實體課程：
http://gg.gg/scuext

課程簡介：入門
單元01_建置Python開發環境與程式測試
單元02_基本語法與結構控制件
單元03_迴圈資料結構與自訂函數
單元04_串列、字典與檔案與資料庫處理
單元05-1_開放資料處理CSV和JSON資料處理(停車與PM2.5)
單元05-2_開放資料處理練習題_新北市開放資料JSON
單元05-3_GOOGLE雲端當CSV來源與CSV處理
單元05-4_網頁資料擷取基礎與外匯
單元05-5_網頁資料擷取台彩與股市資料
單元05-6_擷取網頁上櫃股票行情
單元06_使用Pandas與處理_Excel_試算表
單元07_VBA與Phython連結MYSQL資料庫
單元08_視覺化報表使用圖表繪製Matplotlib

課程理念與課程介紹：
因應大數據分析、物聯網、工業4.0的需求，能更容易的學會網路爬蟲、機器學習、物聯網、影像辨識、自動圖像報表等需求，其中以EXCEL VBA與Python程式開發最為熱門，因此將VBA的自動化延伸到PYTHON設計，讓學員能夠比較兩個工具的長處，並能相互協同應用。
吳老師 108/12/21

Python,Python入門設計製作班,中小學教師,函數,程式設計,線上教學,PYTHON安裝環境