Python 數據分析證書課程
影片課程隨時開始。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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

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。

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。

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

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。

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。

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