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Python大數據特訓班：資料自動化收集、整理、清洗、儲存、分析與應用實戰
內容簡介:Python暢銷經典主題強化再升級
運用世界級熱門開發平台
迅速掌握資料處理要領，深入全方位專案主題
立即體驗Python的大數據超強實戰力
面對大數據資料
如何爬取？如何整理？如何儲存？
如何分析？如何呈現？最後要如何應用？
就從熱門案例切入，快速搜集梳理巨量資訊！
熱門搜尋關鍵字、股票的交易資訊、政府的公開資料、社群網站上傳的圖片與影音，以及實體通路或網路商店的銷售數據…等，都讓資料量快速爆增。大數據時代來臨，不僅科技業重視，就連傳統的零售業、金融業、製造業、旅遊業，以及政府都爭相投入，無不希望能運用數據分析與預測來協助決策方向，掌握數據就能找出趨勢的出路與提高判斷的精準度，也讓新興的數據分析師、資料分析師、資料科學家成為熱門職業。
Python無疑是大數據與AI時代第一程式語言，在數據資料處理的領域中有著非常重要的地位。本書由生活出發，以專題實戰，只要能掌握數據資料爬取清洗、儲存整理、統計分析、視覺化呈現，以及跨領域應用的關鍵技術，就能掌控大數據的應用。
■完整學習Python資料處理的4大觀念與技術：爬取清理、讀取儲存、統計分析、呈現與應用。
■快速熟悉Python熱門開發平台Google Colab，建立資料科學的基本觀念，學會Python語法函數模組的應用，並透過資料分析實作演練，培養數據分析開發領域所需的技能。
■全面深入不同應用面向，如：網路爬蟲、資料正規化、資料視覺化、資料儲存與讀取(CSV、Excel、Google試算表、多媒體檔案擷取…)、批次檔案下載、公開資料應用、API建立…
■以最多元的熱門實例進行大數據專案實作，如：LINE貼圖收集、線上相簿批次下載、YouTube影片、音檔及播放清單下載，股票市場個股分析統計圖、股價資訊即時推播、網路新書排行榜、人力銀行求職資訊分析、超商門市資訊收集、即時網路聲量輿情觀察、網路線上字典，以及Web API開發…
■範例程式另提供Python筆記神器：Jupyter Notebook格式檔案，讓學習與操作更便利。
■針對專案實戰提供影音輔助教學，加速學習效率。
【書附超值學習資源】320分鐘專案實戰影音教學/範例程式檔/「打造自己的疫情指揮中心：新冠肺炎數據分析實戰」教學影片
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Chapter 01 Python 雲端開發平台：Colab
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1.1 Google Colab：雲端開發平台
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1.1.1 Colab 的介紹
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1.1.2 Colab 建立筆記本
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1.1.3 Colab 筆記本基本操作
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1.1.4 Colab 的建議設定
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1.1.5 Colab 虛擬機器的檔案管理
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1.1.6 Colab 掛接Google 雲端硬碟
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1.1.7 執行Shell 命令：「!」
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1.1.8 魔術指令：「%」
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1.1.9 Colab 筆記本檔案的下載與上傳
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1.2 Colab 的筆記功能
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1.2.1 Markdown 語法
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1.2.2 區塊元素
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1.2.3 行內元素
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Chapter 02 數據資料的爬取
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2.1 requests 模組：讀取網站檔案
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2.1.1 網路資料爬取的原理
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2.1.2 發送GET 請求
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2.1.3 發送POST 請求
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2.1.4 自訂HTTP Headers 偽裝瀏覽器操作
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2.1.5 使用Session 及Cookie 進入認證頁面
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2.2 BeautifulSoup 模組：網頁解析
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2.2.1 安裝Beautifulsoup 模組
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2.2.2 認識網頁的結構
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2.2.3 BeautifulSoup 的使用
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2.2.4 BeautifulSoup 常用的屬性
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2.2.5 BeautifulSoup 常用的方法
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2.2.6 找尋指定標籤的內容：find()、find_all()
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2.2.7 利用CSS 選擇器找尋內容：select()
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2.2.8 取得標籤的屬性內容
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2.2.9 專題：威力彩開獎號碼
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2.3 使用正規表達式
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2.3.1 正規表達式的使用
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2.3.2 正規表達式的範例
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2.3.3 建立正規表達式物件
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2.3.4 正規表達式物件的方法
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2.3.5 使用正規表達式取代內容
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2.3.6 範例：正規表達式練習
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Chapter 03 數據資料的儲存與讀取
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3.1 檔案的讀寫
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3.1.1 檔案的建立與寫入
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3.1.2 檔案讀取及處理
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3.2 csv 資料的儲存與讀取
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3.2.1 認識CSV
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3.2.2 csv 檔案儲存
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3.2.3 csv 檔案讀取
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3.3 json 資料的儲存與讀取
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3.3.1 認識json
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3.3.2 json 模組的使用
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3.3.3 json 讀取資料
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3.3.4 json 輸出資料
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3.4 Excel 資料儲存與讀取
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3.4.1 Excel 檔案新增及儲存
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3.4.2 Excel 檔案讀取及編輯
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3.5 SQLite 資料庫的操作
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3.5.1 使用 sqlite3 模組
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3.5.2 使用 cursor 物件操作資料庫
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3.5.3 檢視SQLite 資料庫內容
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3.5.4 使用連線物件操作資料庫
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3.5.5 執行資料查詢
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3.6 Google 試算表的操作
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3.6.1 連接Google 試算表前的注意事項
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3.6.2 Google Developers Console 的設定
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3.6.3 Google 試算表的權限設定
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3.6.4 連結Google 試算表
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3.6.5 操作Google 試算表的資料
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Chapter 04 數據資料視覺化
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4.1 繪製折線圖：plot
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4.1.1 Matplotlib 模組的使用
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4.1.2 繪製折線圖
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4.1.3 設定線條、標記及圖例
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4.1.4 設定圖表及xy 軸標題
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4.1.5 設定xy 軸資料範圍
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4.1.6 設定格線
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4.1.7 同時繪製多組資料
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4.1.8 自定軸刻度
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4.1.9 範例：各年度銷售報表
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4.1.10 Matplotlib 圖表中文顯示問題
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4.2 長條圖與橫條圖：bar、barh
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4.2.1 繪製長條圖
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4.2.2 繪製橫條圖
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4.2.3 繪製堆疊長條圖
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4.2.4 繪製並列長條圖
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4.3 圓形圖：pie
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4.4 直方圖：hist
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4.5 散佈圖：scatter
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4.6 設定圖表區：figure
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4.7 在圖表區加入多張圖表：subplot、axes
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4.7.1 用欄列排列多張圖表：subplot()
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4.7.2 用相對位置排列多張圖表：axes
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4.7.3 專題：圖書分類銷售分析圖
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Chapter 05 Numpy 數據運算
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5.1 Numpy：高速運算的解決方案
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5.1.1 安裝Numpy 與載入模組
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5.1.2 認識Numpy 陣列
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5.2 Numpy 陣列建立
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5.2.1 建立基本陣列
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5.2.2 建立多維陣列
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5.2.3 改變陣列形狀：reshape()
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5.3 Numpy 陣列取值
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5.3.1 一維陣列取值
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5.3.2 多維陣列取值
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5.3.3 產生隨機資料:np.ramdom()
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5.3.4 Numpy 讀取CSV 檔案
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5.4 Numpy 的陣列運算功能
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5.4.1 Numpy 陣列運算
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5.4.2 Numpy 常用的計算及統計函式
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5.4.3 Numpy 的排序
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Chapter 06 Pandas 資料處理
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6.1 Pandas Series 的建立與取值
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6.1.1 建立Series
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6.1.2 Series 資料取值
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6.2 Pandas DataFrame 的建立
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6.2.1 建立DataFrame
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6.2.2 利用字典建立DataFrame
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6.2.3 利用Series 建立DataFrame
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6.3 DataFrame 資料取值
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6.3.1 DataFrame 基本取值
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6.3.2 以索引及欄位名稱取得資料：df.loc[]
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6.3.3 以索引及欄位編號取得資料：df.iloc[]
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6.3.4 取得最前或最後數列資料
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6.4 DataFrame 資料操作
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6.4.1 DataFrame 資料排序
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6.4.2 DataFrame 資料修改
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6.4.3 刪除 DataFrame 資料
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6.5 Pandas 資料存取
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6.5.1 使用Pandas 讀取資料
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6.5.2 使用Pandas 儲存資料
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6.6 Pandas 模組：繪圖應用
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6.6.1 plot 繪圖方法
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6.6.2 繪製長條圖、橫條圖、堆疊圖
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6.6.3 繪製折線圖
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6.6.4 繪製圓餅圖
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6.7 Pandas 資料清洗
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6.7.1 空值的處理
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6.7.2 去除重複資料
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6.7.3 資料內容的置換
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6.7.4 調整資料的格式
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6.8 Pandas 資料篩選、分組運算
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6.8.1 Pandas 資料篩選
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6.8.2 Pandas 資料分組運算
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Chapter 07 LINE 貼圖收集器
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7.1 專題方向
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7.2 關鍵技術
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7.2.1 網頁原始碼分析
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7.2.2 擷取指定標籤和鍵值資料
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7.3 實戰：LINE 貼圖收集器
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7.3.1 LINE 貼圖下載
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7.3.2 完整程式碼
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7.3.3 延伸應用
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Chapter 08 YouTube 影片資源下載
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8.1 專題方向
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8.2 關鍵技術
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8.2.1 Pytube 模組的使用
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8.2.2 影片名稱及存檔路徑
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8.2.3 影片格式
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8.2.4 下載聲音檔
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8.3 實戰：批次下載YouTube 影片
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8.3.1 認識YouTube 播放清單
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8.3.2 批次下載播放清單中所有影片
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8.3.3 延伸應用
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Chapter 09 運動相簿批次爬取
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9.1 專題方向
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9.2 關鍵技術
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9.2.1 取得相簿資訊與圖片位址
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9.2.2 擷取非同步載入資料
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9.3 實戰：運動相簿批次爬取
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9.3.1 運動相簿照片基本下載
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9.3.2 運動相簿照片批次下載
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9.4 非同步模組- concurrent.futures
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9.4.1 運動相簿照片非同步下載
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9.4.2 延伸應用
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Chapter 10 台灣股票市場分析統計圖
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10.1 專題方向
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10.2 關鍵技術
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10.2.1 取得單月股票資料
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10.2.2 自訂日期格式轉換函式：convertDate
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10.2.3 全年個股單月網址及結合月份資料
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10.3 實戰：個股單月與年度統計圖
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10.3.1 單月個股統計圖
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10.3.2 全年個股統計圖
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10.3.3 以 plotly 繪製全年個股統計圖
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10.3.4 延伸應用
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Chapter 11 行動股市即時報價
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11.1 專題方向
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11.2 關鍵技術
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11.2.1 台灣股市資訊模組：twstock
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11.2.2 申請 LINE Notify 權杖
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11.2.3 發送 LINE Notify 通知
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11.3 實戰：用LINE 傳送即時股價
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11.3.1 執行情形
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11.3.2 完整程式碼
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11.3.3 延伸應用
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Chapter 12 網路書店新書排行榜
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12.1 專題方向
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12.2 關鍵技術
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12.2.1 URL 參數的分析
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12.2.2 取得新書分類頁面相關資料
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12.2.3 上傳資料到Google 試算表
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12.3 實戰：網路書店新書排行榜
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12.3.1 取得新書分類排行榜資料
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12.3.2 將資料儲存到 Google 試算表
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12.3.3 延伸應用
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Chapter 13 人力銀行網站求職小幫手
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13.1 專題方向
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13.2 關鍵技術
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13.2.1 分析網址參數
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13.2.2 擷取資料總筆數及計算頁數
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13.2.3 擷取職缺各欄位資料
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13.2.4 Pandas 篩選文字欄位資料
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13.3 實戰：1111 人力銀行求職小幫手
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13.3.1 擷取電腦相關行業職缺資料
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13.3.2 統計六都職缺數量分布
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13.3.3 統計六都平均薪資金額
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13.3.4 延伸應用
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Chapter 14 7-11 超商門市資料下載
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14.1 專題方向
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14.2 關鍵技術
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14.2.1 取得下拉式功能表的縣市資料
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14.2.2 下載各縣市的資料
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14.2.3 將資料儲存在 Excel 檔案中
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14.3 實戰：7-11 超商門市資料下載
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14.3.1 下載單一縣市超商門市資料
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14.3.2 使用Pandas 將資料儲存成 Excel 檔案
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14.3.3 以縣市為工作表儲存成 Excel 活頁簿
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14.3.4 延伸應用
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Chapter 15 即時網路聲量輿情收集器
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15.1 專題方向
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15.2 關鍵技術
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15.2.1 擷取及分析非同步載入資料
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15.2.2 下載指定日期的資料
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15.2.3 將資料儲存在 txt 檔案中
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15.3 實戰：即時網路聲量輿情資料下載
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15.3.1 擷取即時熱門關鍵字及資訊
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15.3.2 依日期儲存收集結果
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15.3.3 延伸應用
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Chapter 16 線上國語字典
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16.1 專題方向
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16.2 關鍵技術
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16.2.1 萌典網站及API
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16.2.2 JSON 模組分析萌典資料
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16.2.3 Gradio 模組建立Web App
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16.3 實戰：建立線上國語字典及Web App
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16.3.1 建立線上國語字典
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16.3.2 建立萌典Web App
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16.3.3 延伸應用
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- 出版地 ： 臺灣
- 語言 ： 繁體中文
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