Python入門好學嗎?業界軟體工程師不告訴你的程式語言祕密
python入門適合程式新手嗎，我該從何開始？
相信很多人都有相同的疑問，「我沒有程式基礎，我該從哪個程式語言開始入門比較好？」
有許多人會在一開始接觸程式語言就打退堂鼓，痛苦的表示明明看的是中文文件？怎麼如此多艱深的詞彙不禁令人開始懷疑人生。別因此對程式喪失熱情！或許你可以從較適合新手的Python入門！
python入門新手最愛！寫程式像是在說話
提到學習程式語言，資深軟體工程師建議：「其實不管哪種語言都只是輔助工具，學習後如何活用才是重點。」不過對於新手入門而言， Python是目前最多人推薦新手學習，因為Python的語法較接近「英語」初中級英語能力即可熟悉Python入門，而且Python的指令撰寫也較簡潔易上手。
python程式的業界需求有多大？讓資深軟體工程師告訴你
近年在機器學習的熱潮推動下，Python在業界的需求大大增加。近幾年也因人工智慧而開始快速竄紅，包括網頁開發者、桌面程式開發者都會使用。甚至在 DevOps 工程師、全端工程師和軟體工程師的招募廣告中，通常會要求應徵者會使用 Python。由此可知業界對於Python 的人才可說是求才若渴！
Python 到底好在哪裡？
為什麼大家會對 Python 如此瘋狂?以下列出造就 Python 成為新時代程式寵兒的三個優點！
語法直觀
例如：我想要印出 “Hello World” 字樣，Python 只要一句 print(“Hello World”) ，Enter 輕輕一按，不必存檔、不必編譯，成就感一鍵爆表！
應用領域相當廣泛
Python 能做的事情非常多，從網頁開發到現在最熱門的大數據，Python 皆可以一手包辦，這對還不知道該往哪個領域發展的 Python入門新手更是一大福音！
開發者友善
Python 最強大的莫過於他有豐富的「函式庫（Library）」。允許你直接取用需要的功能函式，讓你可以把需要複雜的程式碼才能完成的功能，用幾行簡單程式碼就能輕鬆解決！
Hacker School 所說過一句非常熱血的名言： 「學程式永遠不會有畢業的一天！」新技術不斷推陳出新，我們也必須加緊腳步努力的跟上科技的進步！巨匠
Python入門課程不僅讓你跟上時代腳步，透過系統化的教學讓新手學習程式語言更容易上手！
巨匠電腦「AI入門與資料科學」課程介紹
先從 Python 程式語言基礎入門，Python 可使用的套件，再進入圖表視覺化、資料清洗與模型分析。
| Python與AI人工智慧開發入門 |
Python資料科學應用開發 |
- 程式語言概論、數值計算與條件分析、迴圈與字串操作、list 資料操作
- 數值與函數進階運用、匿名函數與套件使用、Numpy 建立與計算
- 圖表與 Pandas 存取、資料探索分析拆組
- Numpy 增減與統計、由 Numpy 到 Pandas
- 遺失與重複值處理、轉換取代與分組、合併連結與圖表整合
|
- 方程式操作、函數與極限、矩陣與敘述統計、機率運算與分配
- 研究、抽樣與估計、機器學習概念
- 資料探索、準備與清理、特徵選擇與萃取、感知器與適應線性神經元
- 從 KNN 到 Logistic Regression、SVM 與決策樹、模型評估與效能調校、整體學習與非監督式學習
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| Python與AI人工智慧開發入門 |
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巨匠電腦「機器學習與人工智慧整合開發」課程介紹
有了資料科學的基礎，要開始運用 Python 實作演算法、建構決策樹並進行極端隨機森林訓練；進一步作文本學習，辨識語音及人臉。
| Python 機器學習應用開發 |
Python 人工智慧整合開發 |
- 深度學習導論與迴歸分析、模型介紹與簡單模型實作、深度學習模型介紹與應用
- 卷積神經網路概念與應用、NLP 介紹、循環神經網路介紹與應用、生成對抗網路( GAN )
- 語音處理概念與應用、語音辨識實作、集群分析( Clustering )、強化學習導論與吃角子老虎
- 馬可爾夫決策過程與動態編程、時間差異學習、用函數逼近與理解政策梯度
- 遺失與重複值處理、轉換取代與分組、合併連結與圖表整合
|
- NLP 與神經模型、深層語義相似度模型及應用、自然語言理解、深度強化學習
- 視覺語言多模式處理、語音背景與基本理論、語音信號處理、聲學建模及技術、聲學與神經網路、語言建模與語音解碼
- 影像基本介紹與分割、邊緣偵測、輪廓與角點
- 邏輯運算、群集與區域成長、圖像金字塔與 CNN、Segmentation 與 Face Detection
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| Python 機器學習應用開發 |
- 深度學習導論與迴歸分析、模型介紹與簡單模型實作、深度學習模型介紹與應用
- 卷積神經網路概念與應用、NLP 介紹、循環神經網路介紹與應用、生成對抗網路( GAN )
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| Python 人工智慧整合開發 |
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- 影像基本介紹與分割、邊緣偵測、輪廓與角點
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