资讯社会必修的12堂Python通识课 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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随着资讯技术的快速发展，程式设计能力俨然已成为现代人加强自身竞争力的重要关键能力之一，在这么多的程式语言中，Python因为易学好用功能强大，已成为最受多人想要学习的目标。然而想要学和真的学会在现实上有许多的落差，了解切身的需求并选择合适的教材，才不会浪费宝贵的时间和精力。

　　本书的主要目标是希望让想要学习Python的非资讯主科中学生、大学生、或社会人士可以有一个快速入门的教材，透过本书的12堂课内容，读者们将会习得以下的内容以及实用范例：

　　程式设计基本概念、Python程式设计基础、如何开始设计Python程式
　　旅费计算程式、成绩计算程式、猜数字游戏程式、图形浏览网页产生器
　　计算阶乘、费氏函数、进制转换以及简易扑克牌发牌程式
　　了解档案的应用、学习如何读写档案、用程式编写HTML网页档案
　　开启图形档及自动化缩放影像、学会海龟绘图、pygame绘图基础
　　网页资料撷取、网页资料剖析技巧、字数分析与统计
　　演算法与流程图简介、认识二分搜寻法、资料加解密原理练习
　　SQLite资料库操作基础与应用、运用资料库存取学生成绩资料
　　活用政府公开资讯、CSV及JSON资料存取技巧、公用自行车即时资料解析
　　网页解析应用实例、自动化下载网页资料及图形档案、剖析整理畅销书排行榜资讯
　　matplotlib资料视觉化基础与应用实例、各式图表绘制技巧、汽车销售相关图表绘制
　　Pandas资料分析基础，县市人口趋势统计图表、选举结果分析实例、物件导向设计方法
 

好的，这是一本名为《数据挖掘与机器学习实战：从理论到应用》的图书简介： 《数据挖掘与机器学习实战：从理论到应用》 内容简介 在当今这个数据驱动的时代，数据已成为企业乃至社会发展的核心资产。从海量的原始信息中提取有价值的洞察，构建能够自动学习和预测的智能模型，是实现数字化转型和提升竞争力的关键。《数据挖掘与机器学习实战：从理论到应用》正是一本致力于为读者提供系统化、实践导向的知识体系，帮助他们掌握数据科学领域的这两大核心技能的深度指南。 本书并非一本专注于特定编程语言基础或入门概念的教材，而是将重点放在了如何将数据挖掘（Data Mining）的理论框架与机器学习（Machine Learning）的先进算法有机结合，并通过实际案例展示如何将这些技术应用于解决复杂的现实问题。我们假设读者已经具备基本的编程基础和对数据概念的初步认识，本书的使命是搭建从“理解概念”到“成功应用”的桥梁。 核心内容模块解析： 第一部分：数据挖掘的基石与流程 本部分深入探讨数据挖掘的全过程，强调其与商业智能和决策支持系统的联系。我们首先解析数据挖掘的生命周期，从商业理解、数据理解、数据准备、建模、评估到最终的部署。 数据预处理的艺术与科学： 这一章超越了简单的数据清洗，重点讨论了缺失值的高级插补技术（如MICE、迭代回归插补）、异常值检测的统计学方法（如LOF、孤立森林），以及特征工程的精髓。我们将详细阐述如何通过特征构造、特征选择（如递归特征消除RFE、基于Lasso的特征选择）来显著提升模型性能，这是实践中决定成败的关键一步。 探索性数据分析（EDA）的深度洞察： EDA 不仅仅是绘制图表。本章侧重于使用高级可视化技术（如提琴图、热力图、降维后的t-SNE或UMAP可视化）来揭示数据间的复杂关系、多重共线性以及潜在的聚类结构，为后续的建模选择提供强有力的依据。 关联规则挖掘的深度应用： 专注于经典的Apriori算法及其改进版本，并探讨如何将其应用于市场购物篮分析、推荐系统的前期阶段，以及日志数据的模式发现，强调支持度、置信度和提升度的实际业务含义。 第二部分：核心机器学习算法的深入解析与调优 本部分是全书的技术核心，详尽剖析主流监督学习、无监督学习及集成学习算法的工作原理、数学基础及其在不同场景下的适用性。 监督学习的高级专题： 回归分析的进阶： 除了线性回归，我们将深入探讨岭回归（Ridge）、Lasso、弹性网络（Elastic Net）如何利用正则化解决过拟合问题。对于非线性问题，将详细介绍广义可加模型（GAMs）。 分类技术的精细化： 重点讲解支持向量机（SVM）的核函数选择与优化，决策树、随机森林（Random Forests）和梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）的内部机制。我们还会专门留出一节，对比XGBoost、LightGBM和CatBoost这三大主流提升框架的性能差异和适用场景。 无监督学习的实用视角： 关注聚类分析（K-Means、DBSCAN、层次聚类）的评估指标（如轮廓系数），以及降维技术（PCA的局限性、Kernel PCA）在数据可视化和加速模型训练中的应用。 模型评估与选择的量化标准： 摒弃单一的准确率指标，深入讲解混淆矩阵的深入解读、ROC曲线下面积（AUC）、精确率-召回率曲线（PR Curve）、F1分数，以及在不平衡数据集上采用的SMOTE、ADASYN等重采样技术。 第三部分：实战项目与前沿技术集成 本书的价值在于“实战”。本部分通过一系列结构化的端到端项目，展示如何整合前述理论和算法来解决复杂的行业问题。 时间序列建模与预测： 覆盖经典ARIMA/SARIMA模型，并过渡到更具现代性的状态空间模型和基于机器学习的时间序列预测方法（如Seq2Seq模型在时间序列上的应用）。重点在于如何处理季节性、趋势分解与异常点对预测的影响。 自然语言处理（NLP）基础实践： 介绍文本特征化（TF-IDF、词嵌入Word2Vec/GloVe的原理与应用），并展示如何利用这些特征构建文本分类器（情感分析、垃圾邮件识别）和主题模型（LDA）。 模型部署与可解释性（MLOps初探）： 强调“模型即服务”的概念。本章介绍如何使用工具链将训练好的模型转化为可供生产环境调用的API，并引入模型可解释性技术（如SHAP值、LIME）来增强决策的透明度和用户信任度，这对于金融、医疗等高风险领域至关重要。 读者对象： 本书面向有志于深入数据科学和机器学习领域的工程师、数据分析师、资深IT专业人员，以及对数据挖掘有强烈实践需求的行业研究人员。它更适合那些已经掌握了基础编程技能，渴望从“调用库函数”迈向“理解算法内核和优化实践”的学习者。阅读完本书，读者将不再仅仅是工具的使用者，而是能够根据具体业务场景，自主选择、设计、优化和部署强大数据驱动解决方案的实战专家。本书旨在提供一个坚实的技术栈，使读者能够在面对任何新的数据挑战时，都能从容应对，构建出高性能、高可靠性的智能系统。

作者简介

何敏煌

　　国立交通大学资讯科学博士，现任职于国立高雄科技大学通识教育中心，平时除了研究KVM虚拟云端容错与分散式系统相关技术之外，也利用闲暇之余致力于推广资讯科技、Maker自学课程、与程式设计教育。

　　个人网站：drho.club。

第1堂 认识程式语言与程式设计
1-1 什么是程式语言
1-2 程式设计基本观念
1-3 为什么需要自己动手写程式
1-4 马上开始写程式

第2堂 快速认识Python程式语言
2-1 Python执行环境的安装
2-2 常数、变数、与资料型态
2-3 Python的运算式
2-4 认识控制流程
2-5 输入与输出

第3堂 Python程式设计快速上手
3-1 副程式及模组的观念
3-2 内建函数及模组套件
3-3 程式应用例–阶乘函数及费氏函数
3-4 程式应用例–各进制的数字转换
3-5 程式应用例–简易扑克牌游戏

第4堂 档案处理与操作
4-1 路径、资料夹、和档案
4-2 写入资料档案
4-3 读取资料档案
4-4 例外处理
4-5 程式应用例–自制影像浏览网页

第5堂 Python绘图
5-1 Python海龟绘图简介
5-2 绘制几何图形
5-3 绘制数学函数图形
5-4 使用pygame绘制图形

第6堂 字串和文字处理
6-1 网页资料的收集与简易剖析
6-2 文字资料处理
6-3 字串函数
6-4 map及lambda使用技巧

第7堂 串列操作应用实例
7-1 串列操作应用
7-2 资料加解密原理练习–简易转换法和查表法
7-3 资料加解密练习–换位法

第8堂 操作资料库
8-1 SQL简介
8-2 SQLite资料库操作
8-3 Python存取SQLite资料库初探
8-4 SQLite资料表操作

第9堂 网路公开资讯的使用
9-1 政府公开资料平台网站简介
9-2 CSV资料格式解析与应用
9-3 JSON资料格式解析与应用
9-4 公开资讯应用实例

第10堂 网路资讯撷取基础
10-1 网页撷取程式基础
10-2 使用requests模组下载网页资料
10-3 使用BeautifulSoup解析网页资料
10-4 资料存档与资料库操作

第11堂 资料视觉化与图表绘制
11-1 matplotlib.pyplot模组介绍
11-2 各种图表的绘制
11-3 图表显示技巧
11-4 资料撷取与图表显示

第12堂 Python资料分析入门
12-1 Pandas介绍与使用
12-2 人口趋势分析实例
12-3 选举结果分析实例
12-4 物件导向程式设计方法简介
 

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說實話，我一直覺得學習程式是一件很枯燥的事情，可能我過去接觸的都是比較學術、嚴謹的教材，裡面充斥著各種我看不懂的符號和專有名詞，一開始就讓人卻步。但《資訊社會必修的12堂Python通識課》這個書名，讓我感覺到它更貼近我們一般人的生活。我猜測，這本書大概不會是那種讓你背誦語法、做一堆無聊練習的書。我期待它能透過一些實際的案例，讓我們看到Python在解決我們日常問題上的應用，像是整理電腦裡雜亂的檔案、自動回覆制式的郵件，甚至是如何更聰明地使用那些我們每天都在用的社群媒體。如果能透過這些貼近生活的例子來學習，我想我會更有動力，也更容易理解程式邏輯是如何運作的。我真的很希望這本書能打破我對程式學習的刻板印象，讓我發現原來程式也可以很有趣，而且真的能讓我的生活變得更有效率、更便利。

评分☆☆☆☆☆

哇，這本書的書名《資訊社會必修的12堂Python通識課》一聽就覺得好有份量！身為一個在資訊爆炸時代每天都要跟各種App、網站打交道的台灣人，我真的越來越覺得「懂點程式」不再是極客的專利，而是像識字一樣的基本技能了。平常我在網路上看到有人分享用Python做了些超酷的東西，像是自動抓取網頁資料、分析社群媒體趨勢，甚至玩些簡單的數據視覺化，都覺得「天啊，原來這一切背後是這麼一回事！」但礙於對程式碼的畏懼，一直不敢真正踏進去。這次看到這本書，就覺得「這根本是為我這種人量身打造的吧！」它點出了在資訊社會裡，Python已經不是一種選擇，而是「必修」，這點我真的深有同感。感覺這本書可以讓我從零開始，一步一步理解程式語言的邏輯，不再是霧裡看花，而是能真正掌握與這個資訊社會對話的工具。我真的很好奇，這12堂課到底會帶領我看到怎樣的世界，又會教會我怎樣的「超能力」。

评分☆☆☆☆☆

這幾年，每次聽到「AI」、「大數據」、「自動化」這些詞，都會覺得它們離我越來越近，但同時又有一種遙不可及的距離感。我常常想，身為一個普通上班族，我應該如何跟上這個資訊社會的腳步？《資訊社會必修的12堂Python通識課》這個書名，正是我一直以來尋找的答案。它暗示著，學習Python不再是個高深的學問，而是每個人在資訊時代都應該具備的基本能力。我對這本書的「通識」定位感到非常興奮，這表示它不會要求讀者具備深厚的數學或邏輯背景，而是用一種更貼近生活、更容易理解的方式來介紹Python。我特別期待它能教我如何利用Python來分析我感興趣的數據，或者如何自動化一些我日常生活中會遇到的瑣碎任務。我想，如果真的能做到，那絕對會是改變我工作和生活方式的一大步。

评分☆☆☆☆☆

在台灣，我們身處的環境變化非常快，從智慧手機的普及到各種新興的網路服務，資訊量真的是龐大到不行。我經常在想，如果我能有點能力去理解這些資訊背後的運作原理，那該有多好！《資訊社會必修的12堂Python通識課》這個標題，讓我覺得這本書就像是一本「通往資訊社會的鑰匙」。它強調「通識」這兩個字，意味著它不是要培養專業的工程師，而是要讓像我這樣的普通人，也能對資訊社會有基本的認識和理解。我很好奇，這「12堂課」會不會涵蓋到數據分析、網頁爬蟲、甚至是一些基礎的自動化工具？畢竟，現在很多工作都跟數據離不開，能夠處理一些簡單的數據，或者自動化一些重複性的工作，絕對是職場上的一大加分項。我期待這本書能給我一種「豁然開朗」的感覺，讓我不再只是被動地接受資訊，而是能夠主動地去探索、去利用、甚至去創造。

评分☆☆☆☆☆

身為一個對科技有點好奇，但又常常望「碼」卻步的台灣人，我對《資訊社會必修的12堂Python通識課》這本書充滿了期待。我特別喜歡「必修」這個詞，它點出了在現今社會，具備基本的程式概念已經跟過去的國文、英文一樣重要了。我猜測這本書的內容應該會很紮實，但又不會太過艱澀，而是以一種引導性的方式，讓讀者能夠循序漸進地掌握Python的核心概念。我很有興趣知道，這「12堂課」會如何安排，是否會從最基礎的變數、迴圈開始，然後逐步進入到一些更實用的模組應用？尤其是在資訊社會，如果能夠了解如何用Python來處理資料，或是進行一些簡單的自動化任務，我想對於提升個人競爭力會非常有幫助。我希望這本書能夠讓我真正「學會」Python，而不是只是「看過」Python。