教學大綱表
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課程名稱 (中文) Python程式設計
(英文) Python Programming
開課單位 資訊經營學系
課程代碼 N1260
授課教師 康家榮
學分數 3.0 必/選修 選修 開課年級 大二
先修科目或先備能力:
課程概述與目標: Python是全功能的程式語言,很容易學習,透過此課程使學生快速的學會Python來快速實現創新的想法。課程將從零開始,使用大量的範例教學,讓開始學習程式的學生們也能快速上手,課程中讓學生們在學習後馬上練習,充分了解Python的實際應用。
教科書 1. 文淵閣工作室,Python零基礎入門班(含MTA Python國際認證模擬試題)(第二版) ,2020,碁峰
參考教材 1. 洪錦魁, Python最強入門邁向頂尖高手之路:王者歸來(第二版)全彩版,2020,深智數位
2. Matt Harrison & Theodore Petrou,Python資料分析必備套件!Pandas資料清理、重塑、過濾、視覺化,2021,旗標
3. 吉田拓真, 尾原颯,NumPy 高速運算徹底解說:六行寫一隻程式?你真懂深度學習?手工算給你看!,2020, 施威銘研究室
4.石川聡彦, 必學!Python 資料科學‧機器學習最強套件:NumPy、Pandas、Matplotlib、OpenCV、scikit-learn、tf.Keras,2021,旗標
課程大綱 學生學習目標 單元學習活動 學習成效評量 備註
單元主題 內容綱要
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  
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  
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  
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  
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  
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  
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  
8 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  
9 期中考 期中考 檢視學生學習的成效  
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  
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  
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  
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  
14 資料科學套件的基礎:Numpy(2) 1. NumPy 的數學函式 機器學習和數據科學中的高性能計算方法  
15 資料科學套件的基礎:Numpy(3) 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  
16 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  
17 資料視覺化套件的基礎:Matplotlib(2) 1. 繪製散佈圖 (scatter chart)
2. 繪製圓餅圖 (pie chart)
3. 繪製 3D 圖表
用 Matplotlib 繪製各類圖表  
18 期末考 期末考 檢視整個課程學生的學習成效  

教學要點概述:
教材編選: ■ 自編教材 □ 教科書作者提供
評量方法: 期末考:30%   期中考:30%   專題:20%   作業:20%  
教學資源: ■ 教材電子檔 □ 課程網站
扣考規定:http://eboard.ttu.edu.tw/ttuwebpost/showcontent-news.php?id=504