UNiSOFT Education Center

課程特色 ✨

✅ 隨時開始，無需等待 ⚡： 報名後即可立即存取所有影片課程內容（17.5小時），自主掌握學習進度，無需等待面授課程開課。
✅ 零代碼自動化技能培養： 學習如何使用 AI 工具和 OpenPyXL，無需撰寫程式碼，即可自動化 Excel 操作並處理多種業務場景。
✅ 雙軌學習模式 🎯： 影片課程建立紮實基礎知識（技術核心），面授課程專注教授 AI 工具運用（學習加速器），相輔相成，學習效果倍增。
✅ 實戰應用導向 🤖： 課程包含多個實戰案例，例如「銷售數據整合」和「自動生成報表」，幫助學員將 AI 和 Python 技術應用於解決實際問題。
✅ 循序漸進 🪜： 從基礎 Python 程式設計開始，逐步深入學習資料分析、Excel 自動化與機器學習技術，適合零基礎學員快速上手。
✅ 先學先贏優勢 🏆： 提早開始影片學習，在面授課程開始前已掌握核心概念，屆時能更有效運用 AI 提升學習效率。
✅ 整合 AI 技術 📚： 學習如何結合大型語言模型（LLM），如 OpenAI GPT，實現數據分析、文本處理與流程優化。
✅ 靈活學習結構 🎥： 課程提供錄製視頻，學員可根據需求反覆學習，按自己的進度掌握所有內容。
✅ 錯誤管理與優化 🔧： 深入學習如何處理自動化中的錯誤，並使用 AI 技術提升效率。

課程收穫 🎓

利用 AI 工具快速學習 Python 語言，並應用於資料處理與分析。
實現 Excel 自動化處理，包括數據讀取、寫入與格式化等操作。
使用機器學習技術進行預測、分類與分群分析。
成為一名高效的資料分析師，將 AI 技術融入日常工作中。

完成課程後，您將具備：

全方位自動化技能： 從基礎到進階，全面掌握 Python 和 Excel 自動化應用，設計高效的業務流程。
實際應用經驗： 通過實戰案例專案練習，將所學技能應用於解決真實商業場景中的挑戰。
職場競爭力提升： 掌握 AI 驅動的自動化技術與機器學習能力，成為數位化轉型的推動者。

課程目標對象 👩‍💻👨‍💻

🔰 初學者與非技術背景人士： 對 Python 和 Excel 自動化感興趣，無需程式基礎即可快速入門。
💡 中小企業主與自由職業者： 希望通過 AI 和自動化技術提升業務效率、簡化操作的創業者與個人。
⏰ 在職進修者： 想要立即開始學習、不想等待開課日期的忙碌專業人士。

為什麼選擇這課程？ 🤔

🚀 立即開始學習： 無需等待開課，報名後立刻存取17.5小時完整影片課程，馬上開始您的學習旅程。
⚙️ 快速上手： 循序漸進的教學設計，適合零基礎學員，幫助您快速掌握 AI 與自動化技術。
💼 提升效率： 結合理論與實戰案例，學員能快速應用學到的技術於實際業務中，解決問題並提升效率。
👩‍🏫 專業講師指導： 由具備豐富經驗的講師授課，確保學員能夠實戰掌握技能。
🎥 靈活學習方式： 提供課程錄製視頻，隨時隨地學習，無限次回放，確保學員完全掌握課程內容。
🎯 雙重學習保障： 影片涵蓋完整技術內容，面授專注AI工具應用，確保學習全面且高效。

你將學到什麼 💡

Python 基礎程式設計與數據結構

使用 Pandas 進行數據分析與處理

使用 Matplotlib 建立專業數據視覺化圖表

Excel 自動化：使用 OpenPyXL 控制檔案操作

機器學習：使用 Scikit-Learn 進行預測分析

數據清理與預處理技術

建立回歸、分類和聚類模型

模型評估與性能優化技術

業務數據分析與商業洞察應用

課程內容與學習路徑

🎯 課程設計理念

「基礎先行，AI 加速」

我們堅信，只有具備紮實的 Python 程式設計基礎，才能有效運用 AI 工具進行數據分析。沒有基礎知識，學員將無法判斷 AI 生成程式碼的品質，也無法進行有效的除錯和優化。因此，我們提供完整的影片課程讓您隨時開始建立基礎，面授課程則專注於教授 AI 工具的實際運用。

第一部分：基礎建立

影片課程 - 隨時開始學習

🎯 學習目標

建立 Python 程式設計的核心概念
掌握數據分析與視覺化技術
理解機器學習基礎理論
培養數據處理與問題解決能力

📚 課程內容

2A 模組：Python 數據分析基礎 (7.5小時)

Python、Pandas、Matplotlib、Excel 自動化

3A 模組：機器學習與 AI 應用 (10小時)

Scikit-Learn、預測模型、數據挖掘

立即開始：報名後即可存取所有影片，無需等待面授課程開課！

第二部分：AI 加速

現場面授 - 實戰應用 (10小時)

🚀 學習目標

學會運用 AI 工具提升數據分析效率
掌握 AI 程式碼品質評估技巧
建立 AI 輔助分析工作流程
完成實際數據分析專案

🤖 教學方式

從零開始：假設學員無 AI 使用經驗

步驟教學：逐步示範 AI 工具操作

實戰演練：現場指導解決實際數據問題

建議：在面授課程前完成影片學習，以獲得最佳學習效果

💡 為什麼需要基礎知識？

❌

無基礎 + AI

不理解 AI 生成的分析程式碼
無法判斷數據處理品質
遇到錯誤無法除錯
難以修改或優化分析流程

📚

扎實基礎

理解 Python 和數據分析概念
掌握語法和數據處理流程
具備除錯和驗證能力
能夠獨立思考數據問題解決方案

🚀

基礎 + AI = 超強組合

快速生成高品質分析程式碼
有效評估和優化 AI 輸出
靈活運用 AI 解決複雜數據問題
成為高效率的數據分析師

📖 彈性學習安排

只修讀影片課程

適合對象：

希望自學 Python 數據分析基礎的學員
時間較為彈性的在職人士
預算有限但想學習技能的學員

學習成果：

掌握完整的 Python 數據分析技能
能夠獨立進行數據處理和視覺化
具備進一步學習機器學習的紮實基礎

影片課程 + 面授課程 ⭐ 推薦

適合對象：

希望學習 AI 輔助數據分析的學員
追求最高學習效率的專業人士
希望與導師和同學互動的學員

學習成果：

掌握傳統數據分析技能 + AI 工具應用
大幅提升數據分析效率和洞察品質
成為未來導向的高效數據分析師

⏰ 建議學習時程

第一階段

Python 基礎

語法、數據結構
Pandas、Matplotlib
📅 隨時開始

第二階段

機器學習

Scikit-Learn
預測模型、分類
📅 自主進度

第三階段

AI 實戰

AI 工具整合
數據分析專案
📅 面授課程

彈性安排：影片課程可按個人進度調整，隨時開始學習，面授課程為固定時間

📋 詳細課程大綱

第一部分 - 2A

數據分析與流程自動化：Python 詳細課程大綱

3 堂影片課程 (7.5 小時) - 隨時開始學習

Python 是一種易學易用的通用程式語言，並將整合到新一代 Excel 中。透過 Python 及其相關程式庫，用戶可實現數據分析、數據視覺化（使用 Matplotlib），以及辦公流程自動化（使用 openpyxl 自動處理 Excel）。此外，Python 還能與 Power BI 結合，強化數據分析和視覺化能力。我們將逐步教授 Python 的基礎知識，幫助學習基本編程，並運用 Python 提升 Power BI 和 Excel 的效率與功能。

立即開始：報名後即可存取所有影片課程，無需等待！

Certificate in Python Data Analysis (CPD2025)

適合初學者修讀，無需任何經驗，
由淺入深教學

✅ 隨時開始，立即存取

你將學到什麼？

學習使用變數儲存簡單數據
學習使用列表和字典數據結構
學習使用條件判斷進行決策
學習使用迴圈處理重複任務
學習使用 Pandas 儲存和操作數據
學習導入和導出 Pandas 數據
學習使用 Matplotlib 繪製圖表
學習使用 OpenPyXL 控制 Excel
學習自動化 Excel 操作
學習將 Python 與 Power BI 結合使用
學習使用 Python 增強 Power BI 功能

Python

COURSE OUTLINE

環境設置（Jupyter 和 VS Code）
基本語法和程式結構
變數類型和基本操作符
條件判斷和決策制定
迴圈（For 迴圈、While 迴圈）
數字和字串處理
實作練習：建立基本的 Python 程式並掌握基礎語法

列表和元組的使用
字典和集合操作
函式定義和 Lambda 表達式
列表推導式的高效應用
模組使用（DateTime、Math、JSON、CSV）
實作練習：使用數據結構和函式建立實用的數據處理程式

Pandas Series 和 DataFrames 基礎
讀取 CSV 和 JSON 檔案
修改列名、行索引和數據類型
使用索引位置或標籤選擇行
使用名稱或索引選擇列
新增或刪除 DataFrame 的列和行
實作練習：使用 Pandas 進行基本數據操作和分析

迭代處理數據行
應用自定義函式到數據
合併、連接和組合 DataFrames
數據分組和聚合操作
數據清理和預處理技巧
實作練習：完成複雜的數據處理和轉換任務

將 Excel 檔案讀取為 Pandas DataFrame
檢查空值、唯一值和格式
清理空值、空格、大小寫和重複數據
通過合併、排序、分組和分解進行數據預處理
按位置、標籤和條件提取數據
使用條件（AND、OR、NOT）過濾數據
數據匯總：小計和樞紐分析
輸出數據到 Excel 或 CSV
實作練習：建立完整的 Excel 自動化處理流程

Matplotlib 基礎介紹
基本圖表繪製技巧
軸線、標題和標籤設定
圖表參數調整（顏色、大小、樣式）
圖形和軸線操作
多圖表和子圖表應用
實作練習：創建專業的數據視覺化圖表

在 Power BI 中設定 Python 環境
使用 Python 進行數據預處理
在 Power BI 中執行 Python 腳本
使用 Python 增強 Power BI 視覺化功能
結合 Python 和 Power BI 進行進階分析
實作練習：建立整合 Python 和 Power BI 的完整數據分析解決方案

第一部分 - 3A

Python 機器學習：數據分析與預測詳細課程大綱

4 堂影片課程 (10 小時) - 隨時開始學習

機器學習（Machine Learning）是一種利用數據驅動的技術，能自動從數據中學習模式並進行預測與決策。Python 是機器學習的首選語言，核心工具包括 NumPy、Seaborn 和 Scikit-Learn。NumPy 是 Python 的數值計算基礎，用於處理大量數據和矩陣運算，為機器學習模型提供高效的數據處理能力。Seaborn 用於數據視覺化，幫助商業用戶快速探索數據模式，如直方圖和熱力圖。Scikit-Learn 提供強大的機器學習算法，用於分類、回歸、聚類和預測，幫助企業分析銷售趨勢和客戶行為。此外，本課程還將介紹使用 Ollama 和 Langchain 構建私有 LLM（大型語言模型）的方法，以處理企業內部文件。學員將學習如何建立 RAG（檢索增強生成）應用，這將進一步提升在私有數據環境中的信息檢索和生成能力。

立即開始：報名後即可存取所有影片課程，無需等待！

Certificate in Python Machine Learning (CPM2025)

學生在學習之前應具備基本的 Python 和 Pandas 知識，
以便更有效地掌握後續的數據分析和機器學習技術

✅ 隨時開始，立即存取

你將學到什麼？

學習使用 Python 進行數據收集和清理
學習使用 Pandas 進行數據分析和處理
學習使用 NumPy 管理和操作多維數組
學習使用 Matplotlib 和 Seaborn 創建數據視覺化
學習訓練機器學習模型進行預測
學習使用 Scikit-Learn 進行回歸分析
學習使用決策樹實現分類技術
學習應用 K-Means 聚類進行無監督學習
學習使用混淆矩陣和評估指標評估模型性能
學習特徵工程和數據預處理技術
學習交叉驗證和模型選擇
學習使用 Python 進行時間序列分析和預測
學習將機器學習模型整合到網頁應用中

AI & ML

COURSE OUTLINE

使用 Requests 發送 GET 請求下載數據
使用 Requests 發送 POST 請求更新數據
使用 Requests 調用 REST APIs
處理 API 響應和錯誤管理
實作練習：建立完整的 API 數據獲取系統

創建 NumPy 數組對象
理解數據類型、軸和形狀
數據切片和子集選擇
數據操作和廣播運算
基本統計函數應用
文件讀寫操作
實作練習：使用 NumPy 進行高效的數值計算

繪製分佈圖和密度圖
繪製關係圖和散點圖
繪製回歸分析圖
繪製分類數據圖表
使用多圖表網格布局
圖表格式化和自定義設計
實作練習：創建專業的統計圖表和視覺化報告

什麼是機器學習？
機器學習如何幫助解決業務問題
判斷問題是否需要機器學習解決
機器學習算法分類
理解監督式和無監督式學習
驗證指標和方法
實作練習：評估和選擇適合的機器學習方法

Scikit-Learn 組織結構概述
理解估計器、轉換器和預測器
數據預處理：處理缺失數據和縮放
為模型編碼分類數據
準備訓練和測試數據
實作練習：建立完整的數據預處理管道

分類和回歸評估指標
模型選擇技術
訓練-測試數據分割
k-折交叉驗證
混淆矩陣和性能報告
實作練習：評估和比較不同機器學習模型的性能

什麼是回歸分析？
使用 Scikit-Learn 進行線性回歸
使用 Scikit-Learn 進行多項式回歸
建立回歸管道和執行交叉驗證
回歸模型的解釋和應用
實作練習：建立預測模型進行業務預測

什麼是分類？
理解決策樹算法
理解隨機森林算法
使用 Scikit-Learn 實現決策樹和隨機森林
分類模型的應用場景
實作練習：建立客戶分類和行為預測模型

什麼是聚類分析？
理解 K-Means 聚類算法
確定聚類中心和聚類數量
使用 Scikit-Learn 進行 K-Means 聚類
聚類結果的解釋和應用
實作練習：進行客戶分群和市場細分分析

什麼是 Streamlit？
使用 Streamlit 命令創建網頁
在 Streamlit 中保存和載入模型
將模型部署到網路供用戶互動
建立互動式機器學習儀表板
實作練習：建立完整的機器學習網路應用

第二部分 - 2B

AI 助力 Python 數據分析與機器學習：實時課程大綱

4 堂實時課程 (10 小時)

本實時課程將帶領學員從零開始學習 Python 程式設計，結合 AI 工具加速學習過程。課程涵蓋 Python 基礎語法、數據處理、視覺化、Excel 自動化，以及機器學習應用。學員將學習如何使用 Pandas 處理數據表格、Matplotlib 繪製圖表、OpenPyXL 自動化 Excel 操作，以及 Scikit-Learn 進行機器學習分析。透過實時互動教學和 AI 輔助，學員將快速掌握 Python 在商業數據分析中的實際應用。

面授重點：專注教授如何運用 AI 工具提升學習效率，建議先完成影片課程以獲得最佳效果！

Certificate in Python Live Training (CPL2025)

適合初學者修讀，透過實時互動教學，
結合 AI 工具加速學習

🎯 面授課程專注 AI 應用

你將學到什麼？

學習在本地和 Google Colab 安裝 Python 環境
學習使用 Jupyter notebook 進行 Python 開發
學習結合 AI 工具掌握 Python 基礎語法和數據結構
學習使用 AI 輔助進行流程控制和函式創建
學習使用 Pandas 進行數據表格處理和分析
學習使用 Matplotlib 繪製各種專業圖表
學習使用 NumPy 進行數值計算和數據生成
學習使用 OpenPyXL 自動化 Excel 操作
學習使用 Scikit-Learn 進行數據清理和預處理
學習建立決策樹和回歸模型進行預測
學習使用 K-Means 聚類進行無監督學習
學習評估和優化機器學習模型性能

Live Training

COURSE OUTLINE

學習在本地電腦安裝 Python 環境
學習透過 Google Colab 使用雲端 Python
學習為 Python 安裝和管理模組
學習使用 Jupyter notebook 進行 Python 開發
熟悉 Python 開發環境和工具
實作練習：設置完整的 Python 開發環境並建立第一個程式

學習使用 AI 工具掌握基本語法：變數、print、input
學習使用 AI 輔助理解 Python 數據結構
學習使用 AI 進行流程控制（For 迴圈、If Else）
學習使用 AI 掌握數據結構（List、Tuple、Dictionary）
學習使用 AI 進行各種字串操作
實作練習：使用 AI 工具建立基礎 Python 程式

學習使用 AI 創建函式和 lambda 表達式
學習創建模組來保存函式
學習使用常用模組：datetime、csv、json
學習使用 AI 進行檔案讀寫操作
掌握模組化程式設計概念
實作練習：建立自定義模組和函式庫

學習 Pandas 數據表格處理基礎
學習讀寫 CSV 和 Excel 檔案到 Pandas
學習使用 AI 進行數據過濾、排序、切片
學習使用 AI 基於現有欄位創建新欄位
學習使用 AI 合併和組合 DataFrame
學習使用 AI 將函式應用到 DataFrame
實作練習：完成複雜的數據分析和處理任務

學習使用 Matplotlib 繪製圖表（長條圖、線圖、圓餅圖）
學習繪製散點圖和直方圖
學習使用 figure 和 axes 進行圖表布局
學習使用 NumPy 生成數字和分佈
學習將 Matplotlib 與 Pandas 整合繪製 DataFrame 數據
實作練習：創建專業的數據視覺化報告

學習使用 OpenPyXL 進行 Excel 操作
學習使用 AI 進行 Excel 檔案讀寫
學習使用 Python 和 AI 自動合併資料夾中的發票檔案
學習使用 Python 和 AI 自動從每個檔案提取發票欄位
掌握 Excel 自動化處理流程
實作練習：建立完整的發票自動化處理系統

學習使用 Scikit-Learn 清理數據
學習使用 Scikit-Learn 填補缺失數據
學習使用 Scikit-Learn 和 AI 進行數據標籤化和標準化
掌握機器學習數據預處理技術
理解數據品質對模型的影響
實作練習：建立完整的數據預處理管道

學習什麼是機器學習（監督式 vs 無監督式）
學習載入數據集並分割為訓練和測試集
學習使用決策樹算法和 AI 建立模型
學習使用 AI 繪製決策樹圖
學習評估模型的生產適用性
實作練習：建立決策樹分類模型並評估性能

學習使用 AI 建立回歸模型進行數值預測
學習評估回歸模型的生產適用性
學習繪製回歸線和預測結果
理解回歸分析在商業預測中的應用
掌握模型評估和優化技巧
實作練習：建立銷售預測或價格預測模型

學習無監督學習的概念和應用
學習使用 K-Means 聚類進行數據分群
理解聚類結果的商業意義
學習評估聚類效果和選擇最佳聚類數
掌握客戶分群和市場細分技術
實作練習：進行客戶行為分析和市場細分專案

導師簡介

Dannis Mok

He has rich experience in business web and apps system development and over 25 years of teaching experience. He has a great passion for learning and teaching new technologies, and his teaching style is clear, to the point, and simplifies complex technologies into easy-to-understand terms.

He has delivered various workshops and classes for well-known corporates, government departments, and local universities, specializing in office automation, data science, data analysis, and business web and apps system development. He is the principal lecturer for NCC Education and University of Greenwich, and has provided training that equips professionals with practical skills tailored to industry needs.

By leveraging his expertise in these areas, he has successfully trained professionals in corporate organizations and government departments to enhance efficiency, adopt data-driven decision-making, and embrace automation technologies.

In addition to his BSc degree in IT, he holds an MBA, an MSc in IT, and an MSc in Telecommunication.

Microsoft Power BI Data Analyst Associate

視像課程內容

了面授課堂，同學亦可重溫課程錄影片段，觀看期為期一年，可在家無限重播。

Data Science using AI

Use of Pandas Library

Preprocessing Data

Combining Excel Invoices

網上學習系統

為配合在職人士的需求，本校的課程已全部錄影，學員可因應自己的學習進度，隨時隨地選擇任何一科開始學習。學員有充裕的時間去不斷重溫及重播相關技術課程片段，務求令自己掌握相關技術。

詳細視像課程內容，請登入網上學習系統觀看。

登入戶口: demo

登入密碼: demo

Studying in UK NCC Education Level 5 in Computing

報名及付款

AI 驅動的 Python 程式設計、Excel 自動化與機器學習證書課程

Certificate in AI-Powered Python, Excel Automation, and Machine Learning

Course Code: CAP2025

面授課程時間: 2026年6月4日開始逢星期四 7:00 PM – 9:30 PM (共4堂)

🚀 報名即可立即開始學習！

✅ 27.5小時完整影片課程 - 報名後立即存取

✅ 一年觀看期無限重播 - 自主掌握學習節奏

✅ 10小時 AI 實戰課程 - 專注教授AI工具應用

✅ 彈性學習模式 - 適合在職人士進修

👨‍🏫 推薦選擇

選項 A - 面授課程

Video 27.5 hrs + Face to Face 10 hrs

27.5 小時影片課程
Python 基礎 (7.5hrs) + 機器學習 (10hrs) + AI 實戰 (10hrs)
10 小時面授課程 (4堂)
AI 驅動數據分析實戰 - 導師現場指導
總計 37.5 小時學習內容
即時互動問答
課堂上直接與導師交流
一年影片觀看期
無限重播，鞏固所學

適合：希望與導師面對面互動、即時解答數據分析疑問的學員

🎉 早鳥優惠 Early Bird Discount 🎉

$2,980 $1,980

🎥 彈性選擇

選項 B - 面授錄影

Video 27.5 hrs + Live Recordings 10 hrs

27.5 小時影片課程
Python 基礎 (7.5hrs) + 機器學習 (10hrs) + AI 實戰 (10hrs)
10 小時面授錄影 (4堂)
AI 驅動數據分析實戰 - 完整課堂錄影
總計 37.5 小時學習內容
完全自主學習時間
不受上課時間限制
一年影片觀看期
所有內容無限重播

適合：時間較不固定、偏好自主學習節奏的學員

🎉 早鳥優惠 Early Bird Discount 🎉

$2,980 $1,980

兩個選項有什麼分別？

選項 A 面授課程：

親身到校上課，可即時向導師發問，與同學互動交流，獲得最佳學習體驗。

選項 B 面授錄影：

觀看面授課程的完整錄影，內容與面授課程完全相同，適合無法配合上課時間的學員。

兩個選項均包含相同的 27.5 小時影片課程，並享有一年觀看期！

課程涵蓋內容

🐍

Python 基礎

語法、數據結構

🐼

Pandas 數據分析

數據處理、視覺化

🤖

機器學習

Scikit-Learn、預測模型

📊

Excel 自動化

OpenPyXL、報表生成

其他付款方式

支付詳情

轉數快: 快速支付系統識別碼: 108329293
銀行轉帳: 恆生銀行 #789-681384-883
(戶口名稱: UNiSOFT Education Limited)
支票付款: 枱頭請寫 UNiSOFT Education Limited

注意: 如選用轉數快或銀行轉帳完成付款後，請將付款記錄 Whatsapp 到 90455522。

校舍地址及聯繫方式

校舍地址: 九龍佐敦德興街12號興富中心5樓501室
辦公時間: 星期一至星期五上午11時至晚上8時

查詢問題 21361234 90455522

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Other Phone no (if any)

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Male

Female

Chinese Name

Address

🚀 立即開始學習旅程！無需等待面授課程！

🐍 探索 AI 驅動 Python 數據分析

🎯 您將學會：

Certificate in AI-Powered Python, Excel Automation, and Machine Learning for Data Analysis AI 驅動的 Python 程式設計、Excel 自動化與機器學習證書課程

📚 雙軌學習模式 - 影片基礎 + 面授 AI 應用

影片課程 (17.5小時)

🎯 目標：建立紮實技術基礎

面授課程 (4堂 - 10小時)

🤖 目標：掌握 AI 工具提升學習效率

💡 為什麼這種學習模式最有效？

時間彈性

學習深度

效率倍增

🛤️ 您的學習旅程

立即報名

開始影片學習

參加面授課程

課程特色 ✨

課程收穫 🎓

課程目標對象 👩‍💻👨‍💻

為什麼選擇這課程？ 🤔

你將學到什麼 💡

Python 基礎程式設計與數據結構

使用 Pandas 進行數據分析與處理

使用 Matplotlib 建立專業數據視覺化圖表

Excel 自動化：使用 OpenPyXL 控制檔案操作

機器學習：使用 Scikit-Learn 進行預測分析

數據清理與預處理技術

建立回歸、分類和聚類模型

模型評估與性能優化技術

業務數據分析與商業洞察應用

課程內容與學習路徑

🎯 課程設計理念

第一部分：基礎建立

🎯 學習目標

📚 課程內容

第二部分：AI 加速

🚀 學習目標

🤖 教學方式

💡 為什麼需要基礎知識？

無基礎 + AI

扎實基礎

基礎 + AI = 超強組合

📖 彈性學習安排

只修讀影片課程

影片課程 + 面授課程 ⭐ 推薦

⏰ 建議學習時程

Python 基礎

機器學習

AI 實戰

📋 詳細課程大綱

數據分析與流程自動化：Python 詳細課程大綱

3 堂影片課程 (7.5 小時) - 隨時開始學習

Certificate in Python Data Analysis (CPD2025)

你將學到什麼？

COURSE OUTLINE

Python 基礎入門

數據結構與功能函式

Pandas 數據分析基礎

Pandas 進階數據處理

Excel 數據處理與自動化

數據視覺化：Matplotlib 圖表製作

Power BI 與 Python 整合應用

Python 機器學習：數據分析與預測詳細課程大綱

4 堂影片課程 (10 小時) - 隨時開始學習

Certificate in Python Machine Learning (CPM2025)

你將學到什麼？

COURSE OUTLINE

網路數據爬取與 API 操作

NumPy 數組處理與數值計算

Seaborn 進階數據視覺化

機器學習基礎概念

Scikit-Learn 機器學習庫介紹

模型評估與驗證技術

監督式學習：回歸分析

監督式學習：分類技術

無監督式學習：聚類分析

模型部署：Streamlit 網路應用

AI 助力 Python 數據分析與機器學習：實時課程大綱

4 堂實時課程 (10 小時)

Certificate in AI-Powered Python, Excel Automation, and Machine Learning for Data Analysis
AI 驅動的 Python 程式設計、Excel 自動化與機器學習證書課程

了面授課堂，同學亦可重溫課程錄影片段，觀看期為期一年，可在家無限重播。