※ 本文是否可提供臺大同學轉作其他非營利用途？（須保留原作者 ID） （是／否／其他條件）：是 哪一學年度修課：109-1 ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄) 孔令傑老師、盧信銘老師 λ 開課系所與授課對象 (是否為必修或通識課 / 內容是否與某些背景相關) 管理學院選修兼A6通識 (詳細內容左轉看rrro的文章吧~ ) δ 課程大概內容 從變數、運算式...到類別物件、部分套件(plt, tkinter, bs4, sklearn...)， 最後以Github、專題實作收尾。 Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★ ★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★ 撐得下去的話，收穫滿點、分數也給很甜。 η 上課用書(影印講義或是指定教科書) Coursera 資源 課程教材、助教講義、《Think Python》 μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格) 每周自行上Coursera觀看影片、上NTUCOOL觀看助教影片(讚!!)或討論、 上NTUCOOL、PDOGS繳交Homework(本學期8次作業)， 最後幾周再以專題報告結尾。 (另有安排不少助教，遇到解決不了的問題時，可依規定去諮詢。) σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？) 甜、扎實！ ------------------------------------------ Homework 40% (The lowest one homework grade will be dropped.) Quiz 5% Two Exams 25% (15% for the higher and 10% for the lower) Final Project 30% ------------------------------------------ 第二次期中考爆了，總成績還能接近滿分... ρ 考題型式、作業方式 先到NTUCOOL看題目，依題意撰寫程式，再將完成的程式碼丟到PDOGS。 Homework可馬上看到分數；期中考則不會，要自行發覺程式是否有問題。 本學期Homework總共有8次，每次有三或四個題目，難度的話... 前幾次作業，一個下午約可完成； 後幾次作業，一個下午可能只能完成一題... ω 其它(是否注重出席率？如果為外系選修，需先有什麼基礎較好嗎？老師個性？ 加簽習慣？嚴禁遲到等…) 線上學習~ 整個學期只要期中考記得出席考試即可。 　另外提一下期末專題， 　 從公告分組結果(12/12)到繳交專題影片(12/29)，只有半個月的時間... 　　 個人覺得對邊緣人初學者非常不友善... 　　 建議邊緣且初學的人盡早找好組別， 　　 也要多蒐集以前做過哪些東西及用了哪些套件。 　　 (Youtube、Github可搜尋到一些，或詢問修過的同學...) 本學期本組是用plotly及Dash， 實現商業智慧軟體(Power BI、Tableau)的功能， 用起來跟R語言的shiny套件類似，個人覺得用來做專題CP值滿高的。 Ψ 總結 必須說... 這堂課loading真的頗重!! 我在開學前，有先把Coursera上的影片都看完， 但實際開始修課，還是花了許多時間(寫作業)... 比我任何一門必修還多... 不過學到的東西的確不少~ 例如，必修有需要用Stata跑分析， 索性就改用Python的statsmodels、linearmodels跑，用起來不錯又潮~ 另外，最近有用requests從網路抓了400多張圖片，再用PIL併成PDF檔， 不用一個一個另存新檔，也不用PDF編輯軟體合併，效果相當滿意~ 總結來說，好課一堂！ --

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