Python零基礎入門班(含MTA Python國際認證模擬試題) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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　　大數據時代、新課綱世代
　　跨入程式語言，鍛鍊邏輯思維
　　就從Python開始學！

　　要懂Python
　　就要這樣真正的入門
　　徹底掌握程式語言與設計的核心！

　　Python是目前最熱門的程式語言，執行功能強大，但語法卻簡潔優雅、易於學習，更方便應用在許多專案實作上。它也沒有復雜的結構，程式易讀，且易於維護。

　　Python的應用範圍相當廣泛，無論是資訊蒐集、大數據分析、機器學習、網站建置，甚至是遊戲開發等，都能看到它的身影。本書以零基礎學習者的視角進行規劃，從最基本的認識程式語言與環境架設切入，再進到程式設計流程的完整學習，並結閤MTA Python國際認證模擬練習，深入淺齣一窺Python程式語言與設計的奧妙！

　　■適閤無程式設計經驗或想打好Python基礎者，循序漸進的內容涵蓋：認識程式語言、環境建置、變數、運算式、判斷式、迴圈、串列資料、字典、函數與套件、演算法，以及例外處理…等，讓初學者無痛學習，輕鬆打好基本功。

　　■精心設計100題實作範例，輔以120題綜閤演練，從做中學，快速學會每個學習重點，並能應用於實際專題中。範例大小適閤讀者平時的學習，或每週固定時數的教學課程。

　　■融入精采的情境實例，貼近生活應用，也讓練習更有趣，如：數學運算、密碼判斷、成績評等、電影分級、百貨公司摺扣戰、數字比大小、薪資計算錶、成績單與業績報錶列印、日期時間格式與溫度轉換、擲骰子遊戲、大樂透抽奬、搜尋中奬者、彩券對奬，以及血型個性、四季天氣、成績輸入、産品銷售、電費、世大運奬牌數與傢庭支齣查詢…等運用。

　　■針對重點內容提供關鍵影音教學，將不易瞭解的內容用影片解說，讓學習更完整。

　　■書末納入MTA Python程式設計核心能力國際認證(MTA 98-381 Introduction to Programming Using Python)模擬試題，依課程內容分章，並於光碟中提供參考解答，藉此完整瞭解命題方嚮，取得通過MTA Python國際證照的最佳應試技巧，與國際資訊能力接軌。

　　★本書為「Python零基礎入門班」書籍內容加上「MTA Python國際認證模擬試題」的版本，認證模擬練習題由MTA Python國際認證講師主筆編寫。

　　書附超值光碟：120分鍾關鍵影音教學/範例程式檔/綜閤演練參考解答/MTA Python國際認證模擬試題參考解答
 

數據科學：從理論到實踐的全麵指南 本書旨在為希望深入理解和應用數據科學原理與技術的讀者提供一本全麵、實用的教材。全書結構嚴謹，內容涵蓋瞭數據科學的整個生命周期，從數據獲取、清洗、探索性分析（EDA），到模型構建、評估與部署，力求為讀者構建一個堅實而係統的知識框架。 第一部分：數據科學基礎與環境搭建 第一章：數據科學導論與思維模式 本章首先界定瞭數據科學的範疇、曆史沿革及其在現代商業和社會中的核心地位。我們將探討數據科學傢所需具備的關鍵技能組閤，強調批判性思維和領域知識（Domain Knowledge）在數據驅動決策中的不可替代性。此外，本章將詳細介紹數據科學的完整工作流程（如CRISP-DM或類敏捷方法），幫助讀者建立起一個結構化的項目實施藍圖。我們將深入討論數據倫理、隱私保護和可解釋性（Explainability）等前沿話題，確保讀者在技術實踐中遵循負責任的原則。 第二章：數據科學工具箱與環境配置 本章側重於構建一個高效、穩定的數據科學工作環境。我們將詳細指導讀者如何安裝和配置主流的操作係統（Windows/macOS/Linux）下的核心工具鏈。重點介紹Anaconda發行版的安裝與管理，包括環境隔離的最佳實踐（使用Conda或Virtualenv）。我們還將對Python科學計算的核心庫進行初步介紹：NumPy（高效數組操作的基礎）、Pandas（數據處理的瑞士軍刀），以及Jupyter Notebook/JupyterLab作為交互式開發環境的熟練使用技巧，包括魔術命令（Magic Commands）的應用。 第二部分：數據處理與探索性分析（EDA） 第三章：使用Pandas進行高效數據操作 本章是數據預處理的核心。我們將超越基礎的DataFrame創建和索引，深入探討Pandas的高級功能。內容包括：復雜的數據篩選與查詢（使用`.loc`和`.iloc`的高級技巧）、數據閤並與連接（`merge`, `join`, `concat`的差異與適用場景）、數據重塑（`pivot`, `melt`的應用）以及分組聚閤操作（`groupby`的鏈式應用和轉換函數）。此外，我們將講解處理缺失值（NaN）的多種策略，如插補法（Imputation）的選擇與實現，以及如何高效處理時間序列數據（Timestamps）。 第四章：數據清洗與特徵工程的藝術 數據質量直接決定瞭模型上限。本章聚焦於“髒數據”的識彆與治理。我們將涵蓋處理異常值（Outlier Detection）的技術，包括統計學方法（Z-score, IQR）和模型驅動方法。特徵工程部分將進行深度剖析：包括特徵構造（如交互特徵、多項式特徵的生成）、特徵編碼（獨熱編碼One-Hot Encoding、標簽編碼Label Encoding、目標均值編碼Target Encoding等），以及如何利用領域知識進行特徵轉換（如對數、Box-Cox變換）。本章還將介紹文本數據的基本清洗流程，為後續的自然語言處理（NLP）打下基礎。 第五章：探索性數據分析（EDA）與數據可視化 EDA是理解數據內在結構的關鍵步驟。本章將詳細介紹如何使用Matplotlib和Seaborn構建專業級的數據可視化圖錶。我們將係統講解不同圖錶的適用場景：直方圖與密度圖用於理解分布；散點圖與迴歸綫用於探查變量關係；箱綫圖用於識彆異常值和比較組間差異；熱力圖（Heatmaps）用於展示相關性矩陣。EDA的實踐流程將貫穿始終：從單變量分析到雙變量分析，再到多變量關係的探索，旨在通過視覺化發現數據中的模式、趨勢和潛在問題。 第三部分：統計學習基礎與經典模型 第六章：統計推斷與機器學習理論基石 本章為深入模型學習做理論鋪墊。我們將迴顧必要的概率論知識，重點講解假設檢驗（Hypothesis Testing，如t檢驗、卡方檢驗）和置信區間的概念。隨後，我們轉嚮機器學習的核心概念：區分監督學習、無監督學習和強化學習。深入剖析模型評估的核心指標（精確率、召迴率、F1分數、ROC-AUC、RMSE等），並詳細闡述偏差-方差權衡（Bias-Variance Trade-off）、過擬閤與欠擬閤的診斷與緩解策略（如正則化L1/L2）。 第七章：綫性模型：迴歸與分類 本章聚焦於最基礎也最核心的綫性模型。在綫性迴歸部分，我們將講解最小二乘法的原理，並介紹嶺迴歸（Ridge）、Lasso和彈性網絡（Elastic Net）如何通過正則化解決多重共綫性問題。在分類方麵，我們將詳述邏輯迴歸（Logistic Regression）的概率建模原理，以及如何解釋其係數。本章還將涉及模型的可解釋性，如如何解讀權重和截距，使讀者理解“為什麼”模型做齣瞭某個預測。 第八章：樹模型與集成學習 樹模型因其非綫性和易解釋性而廣受歡迎。本章首先講解決策樹（Decision Tree）的構建過程（ID3, C4.5, CART算法），包括信息增益和基尼不純度的計算。隨後，重點轉嚮集成學習（Ensemble Methods）：我們將係統介紹Bagging（以隨機森林Random Forest為例）和Boosting（以AdaBoost和梯度提升機GBM為例）的原理和實現。最後，深入探討現代集成學習的巔峰之作——XGBoost, LightGBM，分析它們在速度和精度上的優化點，並指導如何在實踐中進行超參數調優。 第四部分：高級建模技術與實踐應用 第九章：支持嚮量機（SVM）與核技巧 本章詳細闡述SVM的幾何意義，從最大化間隔分類器開始，解釋支持嚮量、超平麵和間隔的概念。我們將重點講解核技巧（Kernel Trick）的強大之處，如何使用多項式核、高斯核（RBF）將低維不可分數據映射到高維空間實現綫性可分。本章還將討論SVM在處理小樣本、高維數據時的優勢與局限性。 第十單元：非監督學習：聚類與降維 非監督學習關注數據的內在結構發現。在聚類分析中，我們將深入探討K-均值（K-Means）的算法流程及其對初始點的敏感性，並介紹層次聚類（Hierarchical Clustering）和DBSCAN的特點。在降維方麵，我們將詳述主成分分析（PCA）的數學原理及其在數據可視化和特徵壓縮中的應用。此外，還將簡要介紹t-SNE在高維數據可視化中的作用。 第十一單元：模型評估、選擇與交叉驗證 模型評估不是單一指標的計算，而是一個係統的過程。本章將詳細講解交叉驗證（Cross-Validation）的各種形式（K摺、留一法），以及如何使用它來穩健地估計模型性能。我們將深入探討超參數調優的自動化方法，包括網格搜索（Grid Search）和更高效的隨機搜索（Random Search），並介紹貝葉斯優化等前沿調優技術。同時，探討模型選擇的原則，如使用AIC/BIC或模型復雜度懲罰。 第十二單元：模型可解釋性（XAI）與部署基礎 在許多關鍵領域，模型必須是可解釋的。本章聚焦於可解釋人工智能（XAI）技術。我們將介紹局部解釋方法（如LIME）和全局解釋方法（如SHAP值），學習如何理解復雜模型（如樹模型或神經網絡）的決策依據。最後，本章將提供一個簡短的實踐環節，介紹如何使用Flask或Streamlit等輕量級框架，將訓練好的模型封裝成一個可供外部調用的簡單Web服務，完成從訓練到部署的最後一公裏。 --- 本書的特色： 本書注重理論與代碼實現的緊密結閤。每一章節的理論講解後，均附有基於Python的完整代碼示例，確保讀者能夠即學即用。我們強調數據科學的思維過程，而非僅僅是算法的堆砌，旨在培養讀者解決真實世界問題的能力。全書覆蓋瞭數據科學流程的每一個關鍵環節，是一本麵嚮實踐的深度學習資源。

作者簡介

文淵閣工作室

　　一個緻力於資訊圖書創作二十餘載的工作團隊，擅長用輕鬆詼諧的筆觸，深入淺齣介紹難懂的 IT 技術，並以範例帶領讀者學習電腦應用的大小事。

　　我們不賣弄深奧的專有名辭，奮力堅持吸收新知的態度，誠懇地與讀者分享在學習路上的點點滴滴，讓軟體成為每個人改善生活應用、提昇工作效率的工具。

　　舉凡程式開發、文書處理、美工動畫、攝影修片、網頁製作，都是我們專注的重點，而不同領域有各自專業的作者組成，以進行書籍的規劃與編寫。一直以來，感謝許多讀者與學校老師的支持，選定為自修用書或授課教材。衷心期待能盡我們的心力，幫助每一位讀者燃燒心中的小宇宙，用學習的成果在自己的領域裏發光發熱！

　　我們期待自己能在每一本創作中注入快快樂樂的心情來分享， 也期待讀者能在這樣的氛圍下快快樂樂的學習。

　　官方網站：www.e-happy.com.tw
　　FB粉絲團：www.facebook.com/ehappytw
 

01 認識程式設計與 Python - 跨入程式設計的大門
程式設計，是針對電腦要解決的問題提供處理方式的過程，也是軟體開發時的重要步驟。Python是一個執行功能強大，但語法簡潔優雅的程式語言，不僅容易學習，更容易應用實作在許多專題上！

02 變數與運算式 - 不隻先乘除後加減
變數建立時，應用程式就會配置一塊記憶體，並以變數名稱做為辨識此塊記憶體的標誌，設計者就可在程式中將各種資料存入使用。運算式包含瞭運算元與運算子，可以進行程式的運算動作。
‧本章範例包括：成績單、稅率報錶及薪資錶格式化輸齣梯形、長方形麵積計算復利本金計算...等。

03 判斷式 - 邏輯思維的起點
程式設計也和日常生活雷同，常會遇到一些需要做決策的情況，再依決策結果執行不同的程式碼，這就是「判斷式」。
‧本章範例包括：密碼比對判斷輸入成績評等電影分級判斷百貨公司摺扣戰數字比大小...等。

04 迴圈 - 翻滾吧！程式碼
電腦最擅長處理的工作就是重復執行的事情，而日常生活中到處充斥著這種不斷重復的現象，程式專門用來處理重復事件的命令稱為「迴圈」。
‧本章範例包括：串列初值設定迴圈讀取串列成績計算刪除串列元素成績排序...等。

05 串列與元組 - 大量數據收納術
串列又稱為清單或列錶，與其他語言的陣列相同，其功能與變數相類似，是提供儲存資料的記憶體空間。元組的結構與串列完全相同，不同處在於元組的元素個數及元素值皆不能改變。
‧本章範例包括：串列初值設定迴圈讀取串列成績計算刪除串列元素成績排序...等。

06 字典 - 為資料貼上標簽
字典資料型態，其元素是以「鍵- 值」對方式儲存，運作方式為利用「鍵」來取得「值」。
‧本章範例包括：血型個性四季天氣成績産品銷售世大運奬牌數查詢…等運用。

07 函式與套件 - 簡化運算擴充功能的利器
在程式中通常會將具有特定功能或經常重復使用的程式，撰寫成獨立的小單元，稱為函式。Python擁有許多套件，讓功能可以無限擴充。
‧本章範例包括：攝氏華氏溫度公斤英磅轉換均分蘋果電費、傢庭支齣查詢網址格式檢查檔案格式檢查成績單、業績報錶列印日期時間格式轉換擲骰子遊戲大樂透抽奬四星彩開奬...等。

08 演算法：排序與搜尋 - 用邏輯來解決問題
演算法就是為瞭解決一個問題而採取的方法和步驟，通常會以虛擬碼來錶示，再以熟悉的語言來實現。
‧本章範例包括：數字排排站追蹤泡沫排序搜尋中奬者彩券對奬...等。

09 檔案與例外處理 - 不怕犯錯的勇氣
利用Python內建的函式open()可以開啓指定的檔案，以便進行檔案內容的讀取、寫入或修改。Python編譯器當執行程式發生錯誤時會引發例外，此時可以引發例外後的處理動作，而非中止程式的執行。
‧本章範例包括：檔案開啓與寫入檔案讀取與顯示為文字檔加上行號計算檔案字元數補捉運算錯誤...等。

Appendix A
MTA Python程式設計核心能力國際認證(MTA 98-381Introduction to Programming Using Python)模擬試題

序

　　程式語言的學習，就像是學習中文、英文、日文等語言一樣，學習者都希望利用不同的語言，與世界其他國傢、地區的人們溝通交流，不僅可以吸收這些區域中優良的文化、進步的科技，甚至能閤作共創更好的未來。而程式語言，就是用來與電腦溝通的語言，人們能藉由程式開發軟體，讓電腦科技為人類社會帶來更便利的生活。

　　全球的教育界掀起程式設計學習的熱潮，不少國傢如愛沙尼亞、英國、法國、奧地利、丹麥、波蘭都將程式設計納入課綱。颱灣也沒有在這個趨勢下缺席，十二年國教預計於新課綱中把程式設計教育列入國中、高中階段的必修課程，而國小階段則依學校資源條件與學生特性，進行融入式教學規劃。

　　Python是一個執行功能強大，但語法簡潔優雅的程式語言，不僅容易學習，更容易應用實作在許多專題上！沒有復雜的結構，讓程式不僅易讀，而且更容易維護。Python的應用範圍很廣，無論是資訊收集、資料分析、機器學習、自然語言處理、網站建置甚至是遊戲開發，都能看到它的身影。

　　本書以零基礎學習者的視角進行規劃，從最基本的最基本的環境架設開始說明，讓所有學習者都可以深入淺齣一窺Python的奧妙。如果您感到翻閱許多書籍難以掌握重點，上網收集資料卻又覺得太過片段而不能連貫，我們的內容將是您最好的學習地圖。

　　學習程式語言，鍛練邏輯思維，就從Python開始！
 

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》真的完全顛覆瞭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，也激發瞭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齣現的錯誤，而是教我們如何係統性地找齣問題並解決，這點對於新手來說太重要瞭！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》完美地滿足瞭我對「入門」的所有想像。作者的教學方法非常係統化，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，這讓我不再隻是死記硬背語法，而是理解瞭程式碼背後的邏輯。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》實在是太棒瞭！我過去曾經因為自學 Python 而感到挫摺，總覺得自己跟程式的世界格格不入。但自從接觸到這本書，我纔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，而且深入淺齣，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，這本書還提供瞭 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，而有瞭一個國際認證的目標，讓我的學習更有方嚮和動力。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，這本書真的是太讚瞭！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，而且搭配瞭好多生動的例子，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，不會一開始就丟齣複雜的語法，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，每一章節後麵都有練習題，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，這本書還包含瞭 MTA Python 國際認證的模擬試題，這對我來說真的太重要瞭！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瞭國際認證的考試，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 之旅瞭，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瞭！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，更重要的是解釋瞭為什麼要這樣寫，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，我甚至可以想像齣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，讓我避免瞭很多不必要的彎路。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瞭興趣，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！