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
IT專才培訓 - 技術與學術兼備
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。
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。
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。
在熟悉的 Excel 環境學習 Python。不要求程式設計背景，用 AI 輔助生成、解釋及除錯程式碼，把清理、驗證、圖表與預測帶回 Excel。
本課程介紹 Python 與 Excel 整合的基礎應用。一開始帶領學員透過本地 Command Prompt 與 Google Colab 雲端環境確認、安裝並執行 Python 程式。接著詳細說明變數宣告、資料型別轉換、F-string 格式化字串，以及利用 if-else 判斷式與 for 迴圈來處理判斷邏輯與重複性動作。課程中段引導學員建立 List 清單與自訂 Function，並示範如何請 AI 輔助生成 Python 程式碼來批次檢查分數。進入進階階段後，介紹資料分析必備的 Pandas 套件，示範 DataFrame 的建立與基本操作，並安裝 openpyxl 來讀取與儲存 Excel 檔案。學員將學會透過 Pandas 進行字串大小寫轉換、新增計算欄位、套用 apply 函數，以及運用過濾條件、聚合函數（如 Sum、Average、Max）與 groupby 進行資料分組統計分析。最後教導學員如何將處理好的 DataFrame 匯出為全新的 Excel 檔案，完整掌握自動化數據處理的基礎流程。
展開講解變數的概念，以及如何使用 f-string 進行字串格式化輸出。
展開示範如何將輸入的字串轉為整數，並透過 if-else 檢查分數是否及格。
展開介紹使用中括號建立 List，並說明索引值 (Index) 的取值方式。
展開學習使用 def 關鍵字定義函數，並透過參數傳遞來執行特定邏輯。
展開匯入 Pandas 套件，並說明 DataFrame 作為二維資料表的基本觀念。
展開安裝 openpyxl 套件，讓 Pandas 能夠順利讀取本地端的 Excel 檔案。
展開示範如何將 DataFrame 某欄位的字串轉換為大寫，並進行簡單的數值加減計算。
展開利用 Pandas 的 apply 函數，將自訂的及格判斷函數套用到整個欄位。
展開將清理與計算完畢的 DataFrame 資料，匯出並儲存為新的 Excel 檔案。
展開示範如何在 DataFrame 中新增欄位，並將不同欄位的數值進行相減運算。
展開介紹如何取得資料欄位的加總 (Sum)、平均數、最大值與最小值。
展開使用 groupby 函數根據特定欄位 (如地區) 進行資料的分組與加總統計。
展開總結課程學習的檔案整理方式，並開放學員提問。
展開每課 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）。
本課程（基於檔案 2026-08-31_-*python_in_excel_lesson_2_v1*(540p)_(1)-audio.txt）深入探討如何在 Excel 中整合 Python 進行資料分析與視覺化。課程前半段介紹本機 Jupyter 環境的操作，並詳細示範使用 Matplotlib 繪製折線圖、長條圖、圓餅圖與直方圖，同時講解基礎資料呈現概念。後半段轉入 Excel 內建的 Python 雲端環境，引導學員運用 DataFrame 讀取試算表數據。內容涵蓋資料清理實作，如填補空值與格式轉換、撰寫自訂函數並透過 apply 批次套用，以及利用正規表達式拆分字串。此外，課程亦展示如何運用生成式 AI 協助編寫程式碼，並引入 Scikit-Learn 進行線性迴歸預測與關聯矩陣分析。整體教學旨在建立一套從資料清理、視覺化分析到機器學習預測的自動化工作流程，提升學員處理商業數據的實戰能力。
展開講解如何在Localhost開啟Jupyter Notebook並執行指令安裝畫圖套件。
展開示範繪製折線圖，並調整線條粗細、顏色與標記樣式。
展開學習繪製長條圖與圓餅圖，並設定特定區塊的凸出顯示效果。
展開透過直方圖將大量數字分組顯示，並探討中位數與異常值概念。
展開說明Excel內建Python的雲端運作機制，示範如何啟動與操作。
展開介紹DataFrame的觀念，並示範讀取Excel工作表內容轉為資料表。
展開撰寫條件判斷函數，並利用apply方法快速套用至資料欄位。
展開討論如何自訂函數將資料表中的全名拆分為名字與姓氏。
展開示範將需求與資料交給生成式AI，讓其自動產生所需的正規表達式函數。
展開開啟新的範例檔案進行資料清理，並講解維持乾淨工作表的流程。
展開針對欄位中的未知資料填補預設字串，並取代掉多餘符號以利計算。
展開透過Python產生關聯矩陣圖，分析不同商業變數間的關聯強度。
展開匯入Scikit-Learn套件進行機器學習，訓練線性迴歸模型並預測趨勢。
展開回顧在Excel中串聯Python進行資料清理、視覺化與預測的標準作業步驟。
展開每課 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）。
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。
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。
付款後從「我的課程」進入播放器，無需等待開課日。
每課約 2.5 小時實體課堂原片，可暫停、重播、調速度。
時間章節對應真實錄影時間點，摘要幫你先抓該段重點。
每課測驗可重做。及格 60 分後，可向學校申請課程證書。
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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