Python課程推薦！入手你的第一張Python證照


Python基礎入門 / 12 hrs
學習重點	訓練學員具備Python語法基礎能力，並具有基礎Git 程式碼版控能力。
課程內容	Pythoneo環境建置與入門：VS Code、Git、uv、CLI 安裝、設定Python基礎入門：資料輸出入(JSON格式 / 檔案讀取、儲存) 數值計算條件分支與迴圈字串及List操作字典及function Git 程式碼版控入門
學會技能	Python 基礎語法，如：資料讀寫、條件與迴圈、文字和清單處理、函式拆解。常用資料處理能力，如：檔案整理、批次處理與簡單的資料整理。 Git 版本管理，讓成果能累積，程式改壞能回復,每一個調整都有記錄，是目前業界最主流的版控方式。


Python商業分析決策 / 48 hrs
學習重點	培訓資料科學家核心技能，結訓可擁有市場商業分析師能力與實作作品。
課程內容	資料科學職能與工作流程：理解 DS 工作樣貌 + 課程專案骨架 NumPy 核心與向量化思維、pandas 資料清洗與進階處理；資料整併：merge/join、多表分析 SQL 基礎與進階；資料品質與偵錯：資料品質、偏誤、資料洩漏概念 EDA 方法論：從問題到假設視覺化：圖表選型與基本表達、分佈、關係、分群對比統計直覺：抽樣、信賴區間、bootstrap、假設檢定與效果量 A/B Test 實戰：指標、分組、常見陷阱資料敘事：把洞察寫成決策建議；Baseline ML：回歸/分類入門 Pipeline + Cross-Validation：概念與最小可用流程、比較與重現；可解釋性與錯誤分析交付與作品集：Demo 簡報，把專案變成面試可展示作品實作專案報告
學會技能	以職場流程為主線：從取資料、清理、整併、分析、視覺化、統計到把洞察寫成決策建議。務實技能組合：pandas 資料處理＋SQL 查詢＋指標表與多表分析，對齊企業日常分析工作。強調資料品質與偵錯：學會檢查資料、避免分析結論出錯，這是職場分水嶺。學習「用得上的分析模型」：回歸與分類等常見方法，重點是能做出可交付的分析結果。


Python影像辨識與智慧製 / 54 hrs
學習重點	課程涵蓋電腦視覺、深度學習、影像辨識與 AI 應用培養學員從影像分析到模型部署能力可從事 AI 工程師、電腦視覺工程師、影像辨識開發、智慧製造與 AI 應用相關職務。
課程內容	圖像初始化與基礎處理(OpenCV) 影像操作技術與偵測入門 CNN卷積神經網路：TensorFlow / PyTorch 遷移學習 Transfer Learning YOLO 基礎與進階物件追蹤：SORT/DeepSORT、ByteTrack 影像分割基礎與進階應用 Mediapipe偵測：人臉、手勢、骨架偵測 CVZone 實作加速：TrackingModule DeepFace 與人臉辨識 EasyOCR / Tesseract：文字辨識處理自然場景文字偵測綜合專題與模型部署
學會技能	掌握OpenCV影像處理技術、TensorFlow與PyTorch模型訓練框架技術應用 YOLO 等物件偵測模型，完成影像中物體定位、辨識與即時推論任務。使用 Mediapipe、CVZone 等工具，實作人體姿勢、手勢與臉部特徵辨識應用。理解 DeepFace 等模型於身分辨識與門禁應用之實作流程。具備 OCR 文字辨識能力，能結合影像前處理與 EasyOCR 完成自然場景文字擷取。具跨模組整合能力，將影像辨識、追蹤、分類與文字分析應用於實際情境。具備問題分析、模型選擇、系統整合與成果展示能力，提升就業競爭力。


Python AI應用與部署 / 54 hrs
學習重點	本課程從文本與大型語言模型基礎出發，帶你實作 RAG、AI Agent 與 MCP 系統，並學會資料與模型版本管理、CI/CD、自動化部署與效能監控。課程強調動手實作與真實專案流程，協助學員具備生成式 AI 與 MLOps 的實戰能力，銜接企業實務與就業需求。
課程內容	機器學習前的資料處理迴歸分類模型與混淆矩陣分析不同資料分布分類與分群中文分詞與後續處理文本向量化：TF-IDF Word2Vec 與 Doc2Vec 時間序列建模與 RNN 基礎 LSTM / GRU 與文本序列任務 Transformer 架構與實驗追蹤 LLM 推論流程與地端實作 Prompt Engineering 與版本控管 Embedding 與向量資料管線 RAG 系統設計與自動化流程 LangChain：流程模組化 LangGraph與Agent MCP與系統標準化 LLM 系統交付：CI/CD 與自動化部署(GitHub / GitLab Pipeline) 部署、維運與監控：LLM 系統上線後的生命週期管理(Docker & K8s) 模型部署
學會技能	理解並應用 Transformer 與大型語言模型（LLM），掌握模型推論特性與限制，並能於地端環境進行模型部署與測試。培養結構化 Prompt Engineering 能力，學會設計、測試與版本控管 Prompt，提升生成式 AI 回應品質與穩定度。具備向量搜尋與 RAG 系統設計能力，能整合檢索與生成流程，建構可因應資料更新與漂移的知識型應用。理解並實作 AI Agent 與 MCP 架構，能設計多步驟、多工具協作的生成式 AI 系統，提升系統彈性與可擴充性。建立生成式 AI 的自動化 Pipeline 與 CI/CD 概念，能整合 GitHub Actions 或 GitLab CI，實現模型與應用的持續交付與部署；並使用 Docker、Kubernetes 及監控工具追蹤模型效能與系統狀態。