| 課程大綱 Syllabus |
學生學習目標
Learning Objectives |
單元學習活動
Learning Activities |
學習成效評量
Evaluation |
備註
Notes |
序
No. | 單元主題
Unit topic |
內容綱要
Content summary |
| 1 | Python簡介與開發環境安裝與設定 |
1. Python簡介
2. Python的優勢
3. 安裝Python 開發環境
4. 設定Python 開發環境
5. 執行與測試Python程式 |
Python語言概觀 |
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| 2 | Python基礎 |
1. 縮排及區塊結構
2. 變數及其設定
3. 運算式 、字串 、數字 、None值
4. 取得使用者的輸入
5. 內建算符
6. 基本Python風格與名稱命名慣例 |
基本程式設計 |
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| 3 | 基本資料結構：list、tuple、set |
1. list的索引與切片
2. 修改list
3. list的排序
4. 多層list和深層副本
5. tuple
6. set |
認識元組、串列 |
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| 4 | 字串 |
1. 基本的字串操作
2. 特殊字元和轉義字元
3. 字串的method
4. 從物件轉換成字串
5. 使用format() method來格式化字串
6. 以 % 算符來格式化字串
7. 以 f-strings來格式化字串 |
字串與格式化輸出入 |
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| 5 | 字典 |
1. 什麼是字典?
2. 字典操作
3. 字數統計
4. 稀疏矩陣
5. 以字典作為快取
6. 字典的效率 |
認識字典 |
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| 6 | 流程控制 |
1. while 迴圈
2. if-elif-else 判斷式
3. for 迴圈
4. 用生成式快速建立新的list與字典
5. 敘述、區塊、和縮排
6. 布林值與運算式的真假運算 |
認識選擇、重複結構 |
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| 7 | 函式 |
1. 基本函式定義
2. 函式的參數定義與引數傳遞
3. 用可變物件作為引數
4. local、global、nonlocal變數
5. 將變數參照到函式
6. lambda 匿名函式
7. 產生器函式
8. 修飾器 |
認識函式 |
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| 8 | 期中考 |
期中考 |
檢視學生學習的成效 |
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| 9 | 模組與變數可視範圍 |
1. 什麼是模組
2. 敘述的三種形式
3. 模組搜尋路徑
4. 模組中的私有名稱
5. 函式庫與第三方模組
6. Python命名空間和變數可視範圍 |
認識模組 |
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| 10 | 資料科學套件的基礎：Pandas (1) |
1. Pandas 套件的基礎
2. DataFrame及Series的基本操作 |
資料清理、重塑、過濾、視覺化 |
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| 11 | 資料科學套件的基礎：Pandas (2) |
1. 建立與保存DataFrame
2. 開始資料分析 |
資料清理、重塑、過濾、視覺化 |
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| 12 | 資料科學套件的基礎：Pandas (3) |
1. 探索式資料分析
2. 選取資料的子集 |
資料清理、重塑、過濾、視覺化 |
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| 13 | 資料科學套件的基礎：Numpy(1) |
1. NumPy 的基礎
2. NumPy基本運算函式 |
機器學習和數據科學中的高性能計算方法 |
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| 14 | 資料科學套件的基礎：Numpy(2) |
1. NumPy 的實務應用 |
機器學習和數據科學中的高性能計算方法 |
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| 15 | 資料視覺化套件的基礎：Matplotlib(1) |
1. 繪製折線圖 (plot chart)
2. 繪製長條圖 (bar chart)
3. 繪製直方圖 (histogram chart) |
用 Matplotlib 繪製各類圖表 |
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| 16 | 期末考 |
期末考 |
檢視整個課程學生的學習成效 |
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| 17 | 彈性教學週 |
自主學習 |
小專題作業 |
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| 18 | 彈性教學週 |
自主學習 |
小專題作業 |
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