Python 數據分析證書課程|網上錄影課程|UNiSOFT

Python 數據分析證書課程

Certificate in Python Data Analysis

這不是剪輯過的短片課。每課都是面授課堂的完整錄影——同一位講師、同一套實作。你不用等下一期開課,付款後即可開始,進度、暫停、重溫、跳章全部由你控制。

● 面授課堂完整錄影 ● 不用等班表,即買即學 ● 每課詳細摘要 ● AI 時間章節可跳看 ● 課後 Quiz 即時核對 ● 及格 60 分可申請學校證書

Quiz 及格分數 60 分。通過後可向 UNiSOFT 申請由學校發出的課程證書。

時數 10 小時 課堂 4 課(約 10.0 小時面授時數) AI 章節 58 題庫 80 題 語言 廣東話 · English · 普通話
Why this format

同一堂面授課,換成你自己控制的錄影課

等面授開課

  • 要配合班表,趕不上就等下一期
  • 上課節奏由講師帶,錯過難重看
  • 重點靠當堂筆記,事後難定位
  • 下課後才知道有沒有真正學會

這套錄影課

  • 面授課堂完整錄影,付款後即時開始
  • 暫停、重播、跳章,進度完全由你決定
  • 每課詳細摘要 + AI 時間章節,直接跳到該段
  • 課後 Quiz 即時核對,確認吸收才進入下一課
  • Quiz 及格 60 分,可向學校申請課程證書
01 · START NOW

不用等開課時間

內容就是面授班的錄影。報讀後進入學習系統即可播放,不必遷就下一期班表。

02 · YOUR PACE

學習節奏自己話事

可重看難點、跳過已懂部分,也可標示已完成。播放器支援上一課/下一課與進度列。

03 · CHECK YOU LEARNED

摘要、章節、Quiz 一課齊

AI 根據完整課堂逐字稿整理時間章節與摘要;每課附測驗,對應學習系統裡的 Take Quiz。

Course objectives

課程目標與學習成果

從 Python 基礎開始,利用 Pandas 處理大型資料集、清理數據並建立分析及視覺化結果,再輸出到 Excel。

課程目標

  • 建立 Python 數據分析環境並理解基本語法
  • 使用 Pandas 載入及處理大型資料集
  • 清理空值、重複值及不一致資料
  • 合併、分組、樞紐及轉換數據
  • 建立統計摘要及商業視覺化

完成後你將能夠

  • 輸出分析結果到 Excel 及可重複執行的報告
  • 掌握變數、資料型別、條件、迴圈與 Function
  • 運用 Merge、GroupBy 及 Pivot 完成分析
  • 建立 Matplotlib/Seaborn 圖表
  • 合併 Excel 發票並輸出可重複使用的分析
Python Pandas Data Cleaning GroupBy Matplotlib Seaborn Excel 輸出
Target audience

適合對象

  • 零基礎入門想從 Python 基礎學起、進入數據分析的人士。
  • Excel 分析員資料量已超出試算表、需要 Pandas 的分析人員。
  • 業務報表需要清理、合併及視覺化業務數據的人士。
  • 進階路線之後想銜接 Machine Learning 或 AI Data Science 的學員。
What you’ll learn · from the recordings

根據真實錄影,你將學到

  • For迴圈的基礎應用與資料批次處理:教導如何使用for迴圈逐一抽出清單內的元素,並結合條件判斷篩選成績及格與否。
  • 字串大小寫轉換與擷取:示範如何將DataFrame內的字串轉換為小寫,以及如何擷取特定字元並與其他欄位合併產生新編碼。
  • 建立目的地活頁簿與標題列:教學如何用程式建立一個全新的活頁簿,並為準備寫入的總表設定第一行標題列。
  • 將數據寫入新的匯總表:示範如何將提取出的變數資料,按順序寫入至準備好的合併報表檔案中。
  • 建立自訂模組與import匯入:將寫好的功能儲存為獨立的.py檔案,並在Notebook中使用import語法匯入與重複呼叫。
  • 繪製與自訂折線圖(Line Chart):示範如何繪製折線圖,並調整線條寬度、顏色及標記點(marker)的大小與面色。
  • 運用迴圈處理多個工作表:講解如何將工作表物件放入迴圈,自動走訪同一個Excel檔案內的所有分頁。
  • Python 數據分組與條件判斷:運用 pandas 的 apply 功能為銷售數據添加分類標籤欄位,分辨銷售額高低。
Course content

課堂內容 · 摘要、AI 章節、Quiz

第 1 堂面授錄影 · Lesson 1

Python Live Recordings (18th June 2025) (Normal version - Cantonese) · 錄影範圍 00:00:26 – 02:17:15
約 2.5 小時 · 14 章節 · 20 題
LESSON SUMMARY · 這一課實際教授甚麼?

本節課全面介紹了Python編程的基礎與實際應用。課程從環境架設開始,教導學員使用命令提示字元安裝Python並設定環境變數。隨後比較了直譯器與記事本編程,並引導安裝Jupyter Notebook以提升效率。核心涵蓋變數宣告、資料轉換、f-string格式化及條件判斷。接著探討List與Dictionary資料結構的操作,並結合for迴圈處理資料。進階內容包含自訂函式編寫、回傳值設定及自訂模組匯入。最後介紹datetime與math內建模組、檔案讀寫模式(覆寫與附加),並以建立Pandas DataFrame作結,為資料分析奠定基礎。

Python環境設定與安裝注意事項

介紹如何透過命令提示字元操作,下載並安裝Python,強調設定PATH環境變數的重要性。

Preview
使用PIP安裝套件與Jupyter Notebook

示範使用pip指令安裝外部套件,並啟動Jupyter Notebook作為主要程式開發環境。

變數宣告與資料型態轉換

講解變數定義、字串與整數相加時的錯誤排解,以及使用f-string進行字串格式化。

List清單資料結構的增刪操作

介紹清單結構(List)的概念與索引(Index),並示範利用append及insert進行資料增減。

For迴圈的基礎應用與資料批次處理

教導如何使用for迴圈逐一抽出清單內的元素,並結合條件判斷篩選成績及格與否。

認識Dictionary字典的鍵值對結構

介紹字典(Dictionary)格式,透過Key對應Value的方式儲存與查詢特定學生的成績資料。

定義與呼叫函式(Function)

講解如何使用def定義無參數與帶有參數的函式,並說明return回傳值的必要性。

結合range與len控制迴圈範圍

利用len取得清單長度並搭配range產生數字索引,藉此同時操作與迴圈存取多個資料陣列。

將資料結構合併為List of Dictionaries

示範透過迴圈將姓名與分數打包成多個字典結構,並集中存入單一清單中以便管理。

建立自訂模組與import匯入

將寫好的功能儲存為獨立的.py檔案,並在Notebook中使用import語法匯入與重複呼叫。

運用datetime模組處理時間格式

匯入datetime模組取得當前時間、定義特定日期,並利用strftime自訂日期輸出的文字格式。

載入math模組進行數學運算

介紹math模組的實用功能,包含計算開平方根、無條件進位與捨去等數理操作。

檔案讀取、寫入與附加模式(File I/O)

示範利用open函式處理文字檔,詳解讀取(r)、覆寫(w)與附加(a)模式的差異及換行技巧。

認識Pandas與建立DataFrame

安裝資料分析核心套件Pandas,並示範將字典資料轉換為類似Excel表格的DataFrame結構。

QUIZ PREVIEW · 課後即場試做(學習系統可做完整測驗)
1. 在課程最後,老師示範使用哪一個 Pandas 函式,將 Dictionary 轉換為類似 Excel 表格的結構?
2. 要在瀏覽器中開啟 Jupyter Notebook,應該在命令提示字元輸入什麼指令?
3. 若要在已建立的 List 最後方動態新增一個元素,應使用哪一個方法?
✓
及格 60 分,可申請學校證書

每課 Quiz 及格分數為 60 分。在學習系統完成測驗並達標後,可向 UNiSOFT 申請由學校發出的課程證書。完整測驗、成績與重做次數於系統內進行(demo / demo)。

第 2 堂面授錄影 · Lesson 2

Python Live Recordings (18th June 2025) (Normal version - Cantonese) · 錄影範圍 00:00:02 – 02:19:35
約 2.5 小時 · 15 章節 · 20 題
LESSON SUMMARY · 這一課實際教授甚麼?

本節課涵蓋了使用Python進行數據處理與資料視覺化的實用技術。前半部說明如何在雲端與本地端建置開發環境,並透過Pandas套件讀寫Excel資料,執行DataFrame的建立、Slicer行列篩選、字串操作、自定義函數與Apply批次運算,最終將資料匯出回Excel或打包為獨立的Python腳本。後半段則深入介紹Matplotlib繪圖庫,示範如何繪製並美化折線圖、長條圖與圓餅圖,包括設定分離區塊與起始角度。此外,課程進階解析了Figure與Axes的畫中畫架構及Subplot圖表分割配置,最後藉由Numpy產生常態分佈隨機數據,繪製盒鬚圖與直方圖,探討中位數與標準差等統計學知識在數據分析中的重要意義。

Python雲端與本地開發環境簡介

介紹如何使用Google Colab與本地端Jupyter Notebook建立Python開發環境。

Preview
安裝openpyxl與讀取Excel檔案

指導學生解決讀取Excel時的錯誤,並透過pip安裝openpyxl套件以順利讀取資料。

DataFrame分數運算與處理

示範在Pandas中如何對整列分數進行加分或乘法運算,取代傳統Excel的公式複製操作。

使用Slicer進行資料行與列篩選

講解資料篩選的技巧,包含如何透過指定的起訖與間隔參數(slicer)來提取特定範圍的行或列。

字串大小寫轉換與擷取

示範如何將DataFrame內的字串轉換為小寫,以及如何擷取特定字元並與其他欄位合併產生新編碼。

自定義Function與評分邏輯

教導如何定義check_pass與check_grade等Python函數,透過多重條件判斷學生成績等級。

Apply函數的實際應用

利用apply功能將自定義的成績判斷函數快速套用至整個DataFrame的分數欄位中。

將處理完的DataFrame匯出為Excel

介紹to_excel指令將處理結果匯出成Excel檔案,並說明如何處理檔案被佔用的錯誤及隱藏index。

打包Python程式碼為獨立py腳本

將測試完成的資料處理程式碼整理至純文字編輯器中並儲存為py檔,以利後續的批次處理與自動化。

Matplotlib視覺化庫的安裝與載入

開始介紹圖表繪製,帶領學生安裝matplotlib套件並使用pyplot模組建立基本環境。

繪製與自訂折線圖(Line Chart)

示範如何繪製折線圖,並調整線條寬度、顏色及標記點(marker)的大小與面色。

繪製長條圖與圓餅圖

講解長條圖語法,並介紹如何繪製圓餅圖、分離特定區塊(explode)及旋轉起始角度。

Figure與Axes:建構畫中畫圖表

解釋Figure與Axes的概念,並透過設定坐標與長寬比例實作在一張圖中繪製多重圖表的畫中畫效果。

Subplot圖表切割與配置

利用subplot指令在單一畫布上分割出多個子圖表區塊,實現多個圖表並排比較的效果。

盒鬚圖與直方圖分析應用

匯入Numpy產生隨機數據,並繪製盒鬚圖與直方圖,深入探討中位數、標準差等統計分佈意義。

QUIZ PREVIEW · 課後即場試做(學習系統可做完整測驗)
1. 將Pandas DataFrame處理完的結果存回Excel檔案,應使用什麼指令?
2. 若要將自定義的函數 (例如 check_pass) 一次性套用到DataFrame的某個欄位上,應使用哪個方法?
3. 在繪製圓餅圖(Pie Chart)時,若想讓某個特定扇形區塊與中心點分離(抽出來),應使用哪一個參數?
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及格 60 分,可申請學校證書

每課 Quiz 及格分數為 60 分。在學習系統完成測驗並達標後,可向 UNiSOFT 申請由學校發出的課程證書。完整測驗、成績與重做次數於系統內進行(demo / demo)。

第 3 堂面授錄影 · Lesson 3

Python Live Recordings (18th June 2025) (Normal version - Cantonese) · 錄影範圍 00:00:02 – 02:13:36
約 2.5 小時 · 14 章節 · 20 題
LESSON SUMMARY · 這一課實際教授甚麼?

本次課程延續Python數據處理的基礎,重點教授如何使用OpenPyXL套件自動化操作Excel檔案,並展示Python與Power BI的整合應用。課程從建立與載入活頁簿及工作表開始,引導學員精準讀取特定儲存格的數值,並將計算結果寫回Excel中存檔。隨後進入實戰案例,指導學員如何透過迴圈與條件判斷,自動化讀取大量結構相同的發票檔案,精確擷取發票號碼、日期及商品明細,並將多個活頁簿與工作表中的數據整併到單一總表中。此外,還解決了迴圈讀寫過程中座標位移與空白儲存格防錯的問題,並引入PathLib模組實現資料夾批次處理。課程最後階段,講師介紹如何在Power BI中引入Python腳本,利用Pandas與正則表達式進行數據清洗,例如自動遮蔽私人電話號碼與過濾無效的電子郵件地址,展示了Python在商業數據自動化處理上的強大實用性。

課程開場與OpenPyXL簡介

介紹專門用來操作Excel的OpenPyXL套件,並設定Jupyter Notebook開發環境。

Preview
讀取工作表與儲存格數值

示範如何存取現有活頁簿的作用中工作表,並利用座標讀取儲存格內的資料。

運用迴圈讀取連續儲存格

介紹使用cell方法配合for迴圈,自動依序讀取多列數值並進行加總。

實戰案例:發票資料整併

說明如何從多份散落的發票檔案中,擷取特定欄位並準備彙整至總表。

建立目的地活頁簿與標題列

教學如何用程式建立一個全新的活頁簿,並為準備寫入的總表設定第一行標題列。

程式碼重組與優化

指導學員整理與重構程式碼,將讀取與寫入的流程對齊並加上註解以便維護。

處理單一發票的多行明細

加入迴圈功能,使程式能自動讀取單張發票內的多筆商品紀錄。

動態座標的計算與對齊

解決讀取與寫入時行列數字不一致的問題,透過數學加減來對齊正確的儲存格。

空白儲存格的條件判斷防錯

示範運用if語句檢查讀取到的儲存格是否為None,避免無資料時發生錯誤。

運用迴圈處理多個工作表

講解如何將工作表物件放入迴圈,自動走訪同一個Excel檔案內的所有分頁。

控制寫入列數的計數器

設立獨立的總表寫入列計數器,確保來自不同工作表的資料能依序往下寫入而不被覆蓋。

運用PathLib巡覽資料夾檔案

教學使用PathLib模組,自動讀取指定資料夾內所有副檔名為.xlsx的Excel檔案。

Python與Power BI整合介紹

示範如何將Python腳本匯入微軟的Power BI工具中進行進階數據匯入與處理。

運用正則表達式進行數據清洗

展示如何利用Pandas與正則表達式遮蔽機敏資料(如電話號碼)與過濾無效電子郵件。

QUIZ PREVIEW · 課後即場試做(學習系統可做完整測驗)
1. 若要取得目前被選取的(作用中的)工作表,應該使用活頁簿物件的哪一個屬性?
2. 當迴圈計數器 i 為2,而目標資料位在Excel的第9列時,講師採用什麼方式調整座標?
3. 在指定的儲存格物件上,必須加上哪一個屬性才能取得其中的文字或數字?
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及格 60 分,可申請學校證書

每課 Quiz 及格分數為 60 分。在學習系統完成測驗並達標後,可向 UNiSOFT 申請由學校發出的課程證書。完整測驗、成績與重做次數於系統內進行(demo / demo)。

第 4 堂面授錄影 · Lesson 4

Python Live Recordings (18th June 2025) (Normal version - Cantonese) · 錄影範圍 00:00:02 – 02:28:39
約 2.5 小時 · 15 章節 · 20 題
LESSON SUMMARY · 這一課實際教授甚麼?

本課程主要教授如何利用 Python 進行 Excel 自動化處理以及與 Power BI 的整合應用。前半部分重點介紹使用 openpyxl 套件,透過編寫迴圈自動讀取指定資料夾內的多個 Excel 發票檔案及工作表,精確提取特定的儲存格數據(如發票號碼、日期、客戶編號、商品明細等),並將這些散落的數據整合到一個全新的總表檔案中,實現日常辦公的自動化。後半部分則轉向 Power BI 的進階應用,示範如何將 Python 腳本無縫嵌入 Power BI 中以進行數據載入、變形與視覺化。課程詳細演練了在 Power Query 編輯器中使用 Python 的 pandas 及 re 正則表達式模組,進行資料清理與敏感資訊遮蔽(如隱藏身份證字號、電話號碼及剔除無效的電子郵件地址),最後示範如何利用 matplotlib 在 Power BI 畫布上繪製自訂的視覺化圖表,大幅提升數據分析與處理的效率。

課程簡介與 Openpyxl 應用場景

介紹利用 openpyxl 套件進行 Excel 自動化處理的基本概念與情境。

Preview
開啟與讀取 Excel 活頁簿

示範如何匯入套件並建立及讀取目標資料夾中的 Excel 活頁簿與工作表。

精確讀取特定儲存格數據

教學如何精確定位並讀取指定行與列的發票數據儲存格,如客戶名稱與日期。

運用迴圈讀取表格資料

透過迴圈自動掃描發票明細列,以取得具有資料的商品項目與金額。

將數據寫入新的匯總表

示範如何將提取出的變數資料,按順序寫入至準備好的合併報表檔案中。

修正資料寫入的覆蓋問題

透過調整迴圈位置與 current_row 變數,確保每筆資料與標題能正確寫入下一行。

更新公式與腳本自動化測試

測試資料合併腳本,並將其另存為獨立的 Python 執行檔方便日後自動化處理。

認識 Power BI 的分析流程

簡介 Power BI 的載入數據、資料變形與建立視覺化這三大基本步驟。

使用 Python 匯入資料至 Power BI

教學如何利用 Python 腳本配合 pandas 直接從外部讀取數據進 Power BI。

在 Power Query 執行 Python 腳本

示範如何利用 Power Query 的 Python 功能進行自訂的資料變形與欄位計算。

Python 數據分組與條件判斷

運用 pandas 的 apply 功能為銷售數據添加分類標籤欄位,分辨銷售額高低。

呼叫 Matplotlib 建立視覺化圖表

在 Power BI 畫布中呼叫 Python 的 matplotlib 模組來繪製自訂長條圖。

利用正則表達式遮蔽敏感資訊

教學使用 re 模組設定字串匹配規則,隱藏留言檔案中的電話號碼與社會安全碼。

應用清理腳本至 Power BI 數據集

實際將敏感資訊遮蔽與無效電郵刪除的 Python 程式碼應用於 Power BI 中。

課程總結與檔案儲存

儲存具有 Python 腳本的 Power BI 分析專案並結束本次課程教學。

QUIZ PREVIEW · 課後即場試做(學習系統可做完整測驗)
1. 講師提到,讀取發票 Excel 檔時,透過哪種方式可以逐一打開未知數量的檔案與工作表?
2. Power BI 在執行 Python 變形腳本前,為了防止日期欄位被 Python 誤認為未知物件導致出錯,講師建議先在 Power BI 中將其轉換為何種格式?
3. 在 openpyxl 的指令中,`sh.cell(row=4, column=3)` 代表讀取 Excel 的哪一個儲存格?
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及格 60 分,可申請學校證書

每課 Quiz 及格分數為 60 分。在學習系統完成測驗並達標後,可向 UNiSOFT 申請由學校發出的課程證書。完整測驗、成績與重做次數於系統內進行(demo / demo)。

Reference videos

免費參考影片

以下片段方便報讀前了解實際教學方式。完整面授錄影於報讀後在學習系統觀看。

Instructor

導師簡介

Dannis Mok

擁有豐富的商業網站及應用程式系統開發經驗,超過 25 年教學經驗。教學風格清晰,能把複雜技術簡化為易於理解的概念。現為 NCC Education 和 University of Greenwich 首席講師,專長辦公室自動化、數據科學、數據分析及商業系統開發。

持有 IT 學士、MBA、IT 碩士及電信碩士學位;曾為知名企業、政府部門及本地大學提供工作坊與課程。

Microsoft MCSE / MCDBA MCSD MOS Master Power BI Data Analyst Associate PCAP CompTIA Data+ Cisco CCNP Oracle DBA
  • 積金局(MPF)IT 員工:Android 及 iPhone 視像培訓
  • 香港教育局:中學電腦科導師 Android 培訓
  • 香港教育大學、房屋署、醫管局、香港郵政 IT 培訓
  • 中國銀行、香格里拉、勞工處、VTC 職業訓練局企業課程
Inside the learning system

報讀後,學習完全由你控制

進入課程播放器後,左側是課堂大綱與進度;影片下方可跳到 AI 章節、打開本課摘要,以及進行課後 Quiz。你可標示已看、上一課/下一課切換,不必跟任何人的上課時間。

STEP 1

即時開播

付款後從「我的課程」進入播放器,無需等待開課日。

STEP 2

看完整面授錄影

每課約 2.5 小時實體課堂原片,可暫停、重播、調速度。

STEP 3

用 AI 章節跳看

時間章節對應真實錄影時間點,摘要幫你先抓該段重點。

STEP 4

Quiz 達 60 分申請證書

每課測驗可重做。及格 60 分後,可向學校申請課程證書。

學習系統:播放器 + 章節 + Quiz + 進度
  • Course outline 左側列出全部課堂,隨時轉課
  • Video chapters 按時間點跳到該段錄影
  • Overview 打開本課詳細摘要
  • Take Quiz 課後測驗與成績 · 及格 60 分
  • Certificate 達標後向學校申請課程證書
  • Mark as watched 自己標示完成,進度列即時更新
  • demo / demo 登入試用學習系統 →
Our clients

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UNiSOFT 曾為政府部門、大學、銀行及企業提供 IT 與自動化培訓。以下為部分客戶。

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