Python零基础入门班(含MTA Python国际认证模拟试题) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　大数据时代、新课纲世代
　　跨入程式语言，锻鍊逻辑思维
　　就从Python开始学！

　　要懂Python
　　就要这样真正的入门
　　彻底掌握程式语言与设计的核心！

　　Python是目前最热门的程式语言，执行功能强大，但语法却简洁优雅、易于学习，更方便应用在许多专案实作上。它也没有复杂的结构，程式易读，且易于维护。

　　Python的应用范围相当广泛，无论是资讯蒐集、大数据分析、机器学习、网站建置，甚至是游戏开发等，都能看到它的身影。本书以零基础学习者的视角进行规划，从最基本的认识程式语言与环境架设切入，再进到程式设计流程的完整学习，并结合MTA Python国际认证模拟练习，深入浅出一窥Python程式语言与设计的奥妙！

　　■适合无程式设计经验或想打好Python基础者，循序渐进的内容涵盖：认识程式语言、环境建置、变数、运算式、判断式、回圈、串列资料、字典、函数与套件、演算法，以及例外处理…等，让初学者无痛学习，轻松打好基本功。

　　■精心设计100题实作范例，辅以120题综合演练，从做中学，快速学会每个学习重点，并能应用于实际专题中。范例大小适合读者平时的学习，或每週固定时数的教学课程。

　　■融入精采的情境实例，贴近生活应用，也让练习更有趣，如：数学运算、密码判断、成绩评等、电影分级、百货公司折扣战、数字比大小、薪资计算表、成绩单与业绩报表列印、日期时间格式与温度转换、掷骰子游戏、大乐透抽奖、搜寻中奖者、彩券对奖，以及血型个性、四季天气、成绩输入、产品销售、电费、世大运奖牌数与家庭支出查询…等运用。

　　■针对重点内容提供关键影音教学，将不易了解的内容用影片解说，让学习更完整。

　　■书末纳入MTA Python程式设计核心能力国际认证(MTA 98-381 Introduction to Programming Using Python)模拟试题，依课程内容分章，并于光碟中提供参考解答，借此完整了解命题方向，取得通过MTA Python国际证照的最佳应试技巧，与国际资讯能力接轨。

　　★本书为「Python零基础入门班」书籍内容加上「MTA Python国际认证模拟试题」的版本，认证模拟练习题由MTA Python国际认证讲师主笔编写。

　　书附超值光碟：120分钟关键影音教学/范例程式档/综合演练参考解答/MTA Python国际认证模拟试题参考解答
 

数据科学：从理论到实践的全面指南 本书旨在为希望深入理解和应用数据科学原理与技术的读者提供一本全面、实用的教材。全书结构严谨，内容涵盖了数据科学的整个生命周期，从数据获取、清洗、探索性分析（EDA），到模型构建、评估与部署，力求为读者构建一个坚实而系统的知识框架。 第一部分：数据科学基础与环境搭建 第一章：数据科学导论与思维模式 本章首先界定了数据科学的范畴、历史沿革及其在现代商业和社会中的核心地位。我们将探讨数据科学家所需具备的关键技能组合，强调批判性思维和领域知识（Domain Knowledge）在数据驱动决策中的不可替代性。此外，本章将详细介绍数据科学的完整工作流程（如CRISP-DM或类敏捷方法），帮助读者建立起一个结构化的项目实施蓝图。我们将深入讨论数据伦理、隐私保护和可解释性（Explainability）等前沿话题，确保读者在技术实践中遵循负责任的原则。 第二章：数据科学工具箱与环境配置 本章侧重于构建一个高效、稳定的数据科学工作环境。我们将详细指导读者如何安装和配置主流的操作系统（Windows/macOS/Linux）下的核心工具链。重点介绍Anaconda发行版的安装与管理，包括环境隔离的最佳实践（使用Conda或Virtualenv）。我们还将对Python科学计算的核心库进行初步介绍：NumPy（高效数组操作的基础）、Pandas（数据处理的瑞士军刀），以及Jupyter Notebook/JupyterLab作为交互式开发环境的熟练使用技巧，包括魔术命令（Magic Commands）的应用。 第二部分：数据处理与探索性分析（EDA） 第三章：使用Pandas进行高效数据操作 本章是数据预处理的核心。我们将超越基础的DataFrame创建和索引，深入探讨Pandas的高级功能。内容包括：复杂的数据筛选与查询（使用`.loc`和`.iloc`的高级技巧）、数据合并与连接（`merge`, `join`, `concat`的差异与适用场景）、数据重塑（`pivot`, `melt`的应用）以及分组聚合操作（`groupby`的链式应用和转换函数）。此外，我们将讲解处理缺失值（NaN）的多种策略，如插补法（Imputation）的选择与实现，以及如何高效处理时间序列数据（Timestamps）。 第四章：数据清洗与特征工程的艺术 数据质量直接决定了模型上限。本章聚焦于“脏数据”的识别与治理。我们将涵盖处理异常值（Outlier Detection）的技术，包括统计学方法（Z-score, IQR）和模型驱动方法。特征工程部分将进行深度剖析：包括特征构造（如交互特征、多项式特征的生成）、特征编码（独热编码One-Hot Encoding、标签编码Label Encoding、目标均值编码Target Encoding等），以及如何利用领域知识进行特征转换（如对数、Box-Cox变换）。本章还将介绍文本数据的基本清洗流程，为后续的自然语言处理（NLP）打下基础。 第五章：探索性数据分析（EDA）与数据可视化 EDA是理解数据内在结构的关键步骤。本章将详细介绍如何使用Matplotlib和Seaborn构建专业级的数据可视化图表。我们将系统讲解不同图表的适用场景：直方图与密度图用于理解分布；散点图与回归线用于探查变量关系；箱线图用于识别异常值和比较组间差异；热力图（Heatmaps）用于展示相关性矩阵。EDA的实践流程将贯穿始终：从单变量分析到双变量分析，再到多变量关系的探索，旨在通过视觉化发现数据中的模式、趋势和潜在问题。 第三部分：统计学习基础与经典模型 第六章：统计推断与机器学习理论基石 本章为深入模型学习做理论铺垫。我们将回顾必要的概率论知识，重点讲解假设检验（Hypothesis Testing，如t检验、卡方检验）和置信区间的概念。随后，我们转向机器学习的核心概念：区分监督学习、无监督学习和强化学习。深入剖析模型评估的核心指标（精确率、召回率、F1分数、ROC-AUC、RMSE等），并详细阐述偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）、过拟合与欠拟合的诊断与缓解策略（如正则化L1/L2）。 第七章：线性模型：回归与分类 本章聚焦于最基础也最核心的线性模型。在线性回归部分，我们将讲解最小二乘法的原理，并介绍岭回归（Ridge）、Lasso和弹性网络（Elastic Net）如何通过正则化解决多重共线性问题。在分类方面，我们将详述逻辑回归（Logistic Regression）的概率建模原理，以及如何解释其系数。本章还将涉及模型的可解释性，如如何解读权重和截距，使读者理解“为什么”模型做出了某个预测。 第八章：树模型与集成学习 树模型因其非线性和易解释性而广受欢迎。本章首先讲解决策树（Decision Tree）的构建过程（ID3, C4.5, CART算法），包括信息增益和基尼不纯度的计算。随后，重点转向集成学习（Ensemble Methods）：我们将系统介绍Bagging（以随机森林Random Forest为例）和Boosting（以AdaBoost和梯度提升机GBM为例）的原理和实现。最后，深入探讨现代集成学习的巅峰之作——XGBoost, LightGBM，分析它们在速度和精度上的优化点，并指导如何在实践中进行超参数调优。 第四部分：高级建模技术与实践应用 第九章：支持向量机（SVM）与核技巧 本章详细阐述SVM的几何意义，从最大化间隔分类器开始，解释支持向量、超平面和间隔的概念。我们将重点讲解核技巧（Kernel Trick）的强大之处，如何使用多项式核、高斯核（RBF）将低维不可分数据映射到高维空间实现线性可分。本章还将讨论SVM在处理小样本、高维数据时的优势与局限性。 第十单元：非监督学习：聚类与降维 非监督学习关注数据的内在结构发现。在聚类分析中，我们将深入探讨K-均值（K-Means）的算法流程及其对初始点的敏感性，并介绍层次聚类（Hierarchical Clustering）和DBSCAN的特点。在降维方面，我们将详述主成分分析（PCA）的数学原理及其在数据可视化和特征压缩中的应用。此外，还将简要介绍t-SNE在高维数据可视化中的作用。 第十一单元：模型评估、选择与交叉验证 模型评估不是单一指标的计算，而是一个系统的过程。本章将详细讲解交叉验证（Cross-Validation）的各种形式（K折、留一法），以及如何使用它来稳健地估计模型性能。我们将深入探讨超参数调优的自动化方法，包括网格搜索（Grid Search）和更高效的随机搜索（Random Search），并介绍贝叶斯优化等前沿调优技术。同时，探讨模型选择的原则，如使用AIC/BIC或模型复杂度惩罚。 第十二单元：模型可解释性（XAI）与部署基础 在许多关键领域，模型必须是可解释的。本章聚焦于可解释人工智能（XAI）技术。我们将介绍局部解释方法（如LIME）和全局解释方法（如SHAP值），学习如何理解复杂模型（如树模型或神经网络）的决策依据。最后，本章将提供一个简短的实践环节，介绍如何使用Flask或Streamlit等轻量级框架，将训练好的模型封装成一个可供外部调用的简单Web服务，完成从训练到部署的最后一公里。 --- 本书的特色： 本书注重理论与代码实现的紧密结合。每一章节的理论讲解后，均附有基于Python的完整代码示例，确保读者能够即学即用。我们强调数据科学的思维过程，而非仅仅是算法的堆砌，旨在培养读者解决真实世界问题的能力。全书覆盖了数据科学流程的每一个关键环节，是一本面向实践的深度学习资源。

作者简介

文渊阁工作室

　　一个致力于资讯图书创作二十余载的工作团队，擅长用轻松诙谐的笔触，深入浅出介绍难懂的 IT 技术，并以范例带领读者学习电脑应用的大小事。

　　我们不卖弄深奥的专有名辞，奋力坚持吸收新知的态度，诚恳地与读者分享在学习路上的点点滴滴，让软体成为每个人改善生活应用、提昇工作效率的工具。

　　举凡程式开发、文书处理、美工动画、摄影修片、网页制作，都是我们专注的重点，而不同领域有各自专业的作者组成，以进行书籍的规划与编写。一直以来，感谢许多读者与学校老师的支持，选定为自修用书或授课教材。衷心期待能尽我们的心力，帮助每一位读者燃烧心中的小宇宙，用学习的成果在自己的领域里发光发热！

　　我们期待自己能在每一本创作中注入快快乐乐的心情来分享， 也期待读者能在这样的氛围下快快乐乐的学习。

　　官方网站：www.e-happy.com.tw
　　FB粉丝团：www.facebook.com/ehappytw
 

01 认识程式设计与 Python - 跨入程式设计的大门
程式设计，是针对电脑要解决的问题提供处理方式的过程，也是软体开发时的重要步骤。Python是一个执行功能强大，但语法简洁优雅的程式语言，不仅容易学习，更容易应用实作在许多专题上！

02 变数与运算式 - 不只先乘除后加减
变数建立时，应用程式就会配置一块记忆体，并以变数名称做为辨识此块记忆体的标志，设计者就可在程式中将各种资料存入使用。运算式包含了运算元与运算子，可以进行程式的运算动作。
‧本章范例包括：成绩单、税率报表及薪资表格式化输出梯形、长方形面积计算复利本金计算...等。

03 判断式 - 逻辑思维的起点
程式设计也和日常生活雷同，常会遇到一些需要做决策的情况，再依决策结果执行不同的程式码，这就是「判断式」。
‧本章范例包括：密码比对判断输入成绩评等电影分级判断百货公司折扣战数字比大小...等。

04 回圈 - 翻滚吧！程式码
电脑最擅长处理的工作就是重复执行的事情，而日常生活中到处充斥着这种不断重复的现象，程式专门用来处理重复事件的命令称为「回圈」。
‧本章范例包括：串列初值设定回圈读取串列成绩计算删除串列元素成绩排序...等。

05 串列与元组 - 大量数据收纳术
串列又称为清单或列表，与其他语言的阵列相同，其功能与变数相类似，是提供储存资料的记忆体空间。元组的结构与串列完全相同，不同处在于元组的元素个数及元素值皆不能改变。
‧本章范例包括：串列初值设定回圈读取串列成绩计算删除串列元素成绩排序...等。

06 字典 - 为资料贴上标签
字典资料型态，其元素是以「键- 值」对方式储存，运作方式为利用「键」来取得「值」。
‧本章范例包括：血型个性四季天气成绩产品销售世大运奖牌数查询…等运用。

07 函式与套件 - 简化运算扩充功能的利器
在程式中通常会将具有特定功能或经常重复使用的程式，撰写成独立的小单元，称为函式。Python拥有许多套件，让功能可以无限扩充。
‧本章范例包括：摄氏华氏温度公斤英磅转换均分苹果电费、家庭支出查询网址格式检查档案格式检查成绩单、业绩报表列印日期时间格式转换掷骰子游戏大乐透抽奖四星彩开奖...等。

08 演算法：排序与搜寻 - 用逻辑来解决问题
演算法就是为了解决一个问题而採取的方法和步骤，通常会以虚拟码来表示，再以熟悉的语言来实现。
‧本章范例包括：数字排排站追踪泡沫排序搜寻中奖者彩券对奖...等。

09 档案与例外处理 - 不怕犯错的勇气
利用Python内建的函式open()可以开启指定的档案，以便进行档案内容的读取、写入或修改。Python编译器当执行程式发生错误时会引发例外，此时可以引发例外后的处理动作，而非中止程式的执行。
‧本章范例包括：档案开启与写入档案读取与显示为文字档加上行号计算档案字元数补捉运算错误...等。

Appendix A
MTA Python程式设计核心能力国际认证(MTA 98-381Introduction to Programming Using Python)模拟试题

序

　　程式语言的学习，就像是学习中文、英文、日文等语言一样，学习者都希望利用不同的语言，与世界其他国家、地区的人们沟通交流，不仅可以吸收这些区域中优良的文化、进步的科技，甚至能合作共创更好的未来。而程式语言，就是用来与电脑沟通的语言，人们能借由程式开发软体，让电脑科技为人类社会带来更便利的生活。

　　全球的教育界掀起程式设计学习的热潮，不少国家如爱沙尼亚、英国、法国、奥地利、丹麦、波兰都将程式设计纳入课纲。台湾也没有在这个趋势下缺席，十二年国教预计于新课纲中把程式设计教育列入国中、高中阶段的必修课程，而国小阶段则依学校资源条件与学生特性，进行融入式教学规划。

　　Python是一个执行功能强大，但语法简洁优雅的程式语言，不仅容易学习，更容易应用实作在许多专题上！没有复杂的结构，让程式不仅易读，而且更容易维护。Python的应用范围很广，无论是资讯收集、资料分析、机器学习、自然语言处理、网站建置甚至是游戏开发，都能看到它的身影。

　　本书以零基础学习者的视角进行规划，从最基本的最基本的环境架设开始说明，让所有学习者都可以深入浅出一窥Python的奥妙。如果您感到翻阅许多书籍难以掌握重点，上网收集资料却又觉得太过片段而不能连贯，我们的内容将是您最好的学习地图。

　　学习程式语言，锻练逻辑思维，就从Python开始！
 

评分☆☆☆☆☆

身為一個對程式設計充滿好奇，但又對數學和邏輯感到有點卻步的藝術工作者，我嘗試過幾本 Python 的入門書籍，但都因為內容過於學術或練習題太過偏重數學而放棄。這本《Python零基礎入門班》真的完全顛覆了我對程式學習的想像！作者以一種非常親切、彷彿在跟朋友聊天的方式講解 Python，讓我感覺不到任何壓力。書中的範例都非常貼近生活，像是用 Python 來整理檔案、自動化一些日常瑣事，這些都讓我看到程式設計的實用性，也激發了我繼續學下去的動力。我特別欣賞書中對於「除錯」這個環節的重視，作者並沒有迴避程式中必然會出現的錯誤，而是教我們如何系統性地找出問題並解決，這點對於新手來說太重要了！而且，能夠透過模擬試題來準備 MTA Python 國際認證，這真的是一個非常棒的附加價值。我現在對 Python 的未來充滿期待，相信這本書會是我程式學習道路上最堅實的基石！

评分☆☆☆☆☆

這本書的內容真的不是蓋的！身為一個準備轉職的學生，我一直想學習一門實用的程式語言，而 Python 絕對是首選。這本《Python零基礎入門班》完美地滿足了我對「入門」的所有想像。作者的教學方法非常系統化，從最基礎的安裝設置開始，一步一步帶領讀者進入 Python 的世界。書中的每個觀念都解釋得非常清楚，而且有很多實際操作的練習，讓我可以立刻將學到的知識應用到實踐中。我特別讚賞作者對於「為什麼」的解釋，這讓我不再只是死記硬背語法，而是理解了程式碼背後的邏輯。最讓我驚喜的是，這本書還包含 MTA Python 國際認證的模擬試題。這對我來說意義重大，因為我希望透過學習 Python 來獲得一張國際認證，這不僅能證明我的學習成果，更能為我未來的求職加分。我現在充滿學習的動力，相信這本書會是我程式學習旅程中最寶貴的夥伴！

评分☆☆☆☆☆

這本《Python零基礎入門班》實在是太棒了！我過去曾經因為自學 Python 而感到挫折，總覺得自己跟程式的世界格格不入。但自從接觸到這本書，我才發現原來程式設計可以這麼有趣且容易上手。作者的敘述方式非常流暢，而且深入淺出，即使是對電腦完全陌生的讀者，也能輕鬆跟上腳步。書中的例子都非常貼切，而且有很多的「小提示」和「重點整理」，讓我在閱讀過程中能不斷複習和加深記憶。我尤其喜歡書中關於「程式思維」的引導，這讓我理解到程式設計不僅僅是記住語法，更是一種解決問題的方式。另外，這本書還提供了 MTA Python 國際認證的模擬試題，這對我來說是很大的鼓勵。我一直想透過學習 Python 來提升自己的工作技能，而有了一個國際認證的目標，讓我的學習更有方向和動力。我現在非常有信心，透過這本書的引導，我一定能成為一個優秀的 Python 工程師！

评分☆☆☆☆☆

哇，這本書真的是太讚了！身為一個完全沒有接觸過程式設計的上班族，一直很想學習 Python，但又覺得那些坊間的書籍都太艱澀難懂，看得我頭昏眼花。這本《Python零基礎入門班》真是我的救星！從最基礎的觀念開始講起，像是什麼是變數、資料型態、迴圈等等，作者的解釋都非常淺顯易懂，而且搭配了好多生動的例子，讓我這個程式新手也能輕易理解。最重要的是，這本書真的有考慮到「零基礎」的讀者，不會一開始就丟出複雜的語法，而是循序漸進，一步一步帶領我們進入 Python 的世界。我特別喜歡書中關於「動手做」的設計，每一章節後面都有練習題，而且解答也非常詳盡，讓我能立刻驗證自己的學習成果。而且，這本書還包含了 MTA Python 國際認證的模擬試題，這對我來說真的太重要了！我一直希望能透過學習 Python 提升職場競爭力，而這本直接幫我準備了國際認證的考試，等於是一魚兩吃，CP 值超高！我現在已經迫不及待要開始我的 Python 之旅了，相信這本書一定能帶我進入一個全新的領域！

评分☆☆☆☆☆

老實說，一開始對這本書抱持著半信半疑的態度，畢竟「零基礎」這三個字常常讓我聯想到「過於簡化」或者「內容不紮實」。但翻開這本書後，我的疑慮完全煙消雲散了！作者對於 Python 的講解，可說是既嚴謹又不失活潑。他不僅僅是介紹語法，更重要的是解釋了為什麼要這樣寫，背後的邏輯是什麼，這讓我對程式碼的理解更加深刻。書中的圖文並茂，許多的流程圖和示意圖，讓抽象的概念變得具體，我甚至可以想像出程式碼在電腦裡是如何運作的。而且，作者對於常見的錯誤和迷思也有深入的探討，這在其他入門書籍中比較少見。這種「預防勝於治療」的教學方式，讓我避免了很多不必要的彎路。加上這本書還提供 MTA Python 國際認證的模擬試題，這真的是一個非常大的亮點。我一直覺得學習程式除了興趣，更需要有明確的目標，而通過國際認證，不僅是對自己學習成果的肯定，更能為將來的求職或進修加分。我現在每天都期待著下班後能拿起這本書，享受學習的樂趣！