Python全新進化

Python奉行簡潔主義，容易讀寫，可使你專注於解決問題而不是搞明白語言本身

Python原始碼是開放的，因此任何人都可任意複製、閱讀或修改

Python有龐大的庫，包括正則表達式、文檔生成、單元測試、線程、數據庫、網頁瀏覽器、CGI、FTP、電子郵件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文檔、密碼系統、GUI(圖形用戶界面)、Tk和其他系統有關的操作

支援Linux、Mac、Windows

程式具良好的靈活性和可維護性，並且多在大型專案設計中廣為應用

我們針對Python
提供從初階到進階的課程

Python基礎入門
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： 1. 資料輸出入(JSON格式 / 檔案讀取、儲存) 2. 數值計算 3. 條件分支與迴圈 4. 字串及List操作 5. 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
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商業分析決策

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影像辨識與智慧製造
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傳統機器學習 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：ByteTrack 影像分割基礎與進階應用 Mediapipe偵測：人臉、手勢、骨架與肢體偵測人體姿勢顯示(2D→3D)與情緒偵測 AI運動教練 EasyOCR / Tesseract：文字辨識處理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模型訓練框架技術互動介面開發：學習使用 Streamlit 框架，將影像辨識演算法整合進 Web 互動網頁中遷移學習實務：運用 VGG16 進行特徵提取與 Fine-tuning，縮短模型訓練週期並提升精準度高階物件偵測：精通 YOLO 系列模型，從資料標註（Roboflow）、訓練到即時物件追蹤與分類人體姿態估測：利用 MediaPipe 實現人臉特徵、手勢辨識與 3D 骨架追蹤，開發手勢控制系統自動化文件辨識：應用 EasyOCR 與 DocTR 技術，實現自動化影像轉文字及文件的版面分析切割具跨模組整合能力，將影像辨識、追蹤、分類與文字分析應用於實際情境

Python影像辨識與智慧製造

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
傳統機器學習
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：ByteTrack
影像分割基礎與進階應用
Mediapipe偵測：人臉、手勢、骨架與肢體偵測
人體姿勢顯示(2D→3D)與情緒偵測
AI運動教練
EasyOCR / Tesseract：文字辨識處理
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
互動介面開發：學習使用 Streamlit 框架，將影像辨識演算法整合進 Web 互動網頁中
遷移學習實務：運用 VGG16 進行特徵提取與 Fine-tuning，縮短模型訓練週期並提升精準度
高階物件偵測：精通 YOLO 系列模型，從資料標註（Roboflow）、訓練到即時物件追蹤與分類
人體姿態估測：利用 MediaPipe 實現人臉特徵、手勢辨識與 3D 骨架追蹤，開發手勢控制系統
自動化文件辨識：應用 EasyOCR 與 DocTR 技術，實現自動化影像轉文字及文件的版面分析切割
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

Python AI應用與部署
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。

Python AI應用與部署

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。

填表諮詢Python課程
加贈程式開發應用課程

經濟學人：「Python 是程式語言中最屌的。」

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