※ 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： 111-1 ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄) 郭耀仁 δ 課程大概內容 Week 01 Mid-Autumn Holiday Festival Week 02 Getting started with Python Week 03 Data types in Python Week 04 Data structures in Python Week 05 Control flow in Python Week 06 Functions, classes, and modules in Python Week 07 Python tips Week 08 Midterm Week 09 Python tips Week 10 Array computing with numpy Week 11 Dataframe wrangling with pandas Week 12 Dataframe wrangling with pandas Week 13 NTU Sports Day Week 14 Data visualization with Matplotlib Week 15 Project: Taiwan Election 2022 (老師講解) Week 16 Final Ω 私心推薦指數(以五分計) 無基礎: ★★★★★ 有基礎: ★★☆☆☆ (可能覺得太簡單) η 上課用書(影印講義或是指定教科書) 無指定上課用書。 μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格) 老師用自製的Jupyter notebook投影片上課， 整學期都線上上課，課程會同步錄影並上傳到Youtube， 所以也能課後再用影片補課(我通常都Youtube兩倍速看)， 另外，作業、考試也都線上。 σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？) 6次 Assignment 60% Midterm 20% Final 20% (沒有很吃隊友的專題報告) -------------------------------------- Assignment 一星期內上繳，接受遲交，但分數打六折； Midterm、Final 三天內上繳，不接受遲交。 ρ 考題型式、作業方式 Assignment、Midterm、Fianl 作題方式都類似: 老師會提供ipynb檔案，按照裡面指示答題， 當週老師也會開線上office hour給同學問問題。 答完題，直接執行檔案，就可知道會得到幾分。 由於執行檔案無次數限制，所以可以答到全對再繳出去， 就算繳了有問題，也可以寄信跟老師詢問。 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…) 全程線上，不用出席。 加簽的話，期初填課程網上的Google表單就會給授權碼。 Ψ 總結 老師在台大上下學期分別有開 「程式設計與資料分析」跟「視覺化與現代資料科學」， 前者 python 教比較深入、後者比較淺但有講 Tableau 跟 SQL， 想學程式、資料分析的新手，兩堂課都滿推的， 作業跟考試都很友善、都沒惱人的專題報告。 不過誠如課程大綱寫的: 請特別注意這堂課的 Python 太過簡單，可能會有浪費時間的風險。 --

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