摘要
本課程可以讓你了解Python常用的主題，若對本課程融會貫通後，可以輕易的取得TQC+的Python相關證照。本課程包含以下幾個主題：(1)基本程式設計、(2)選擇敘述、(3)迴圈敘述、(4)進階控制流程、(5)函式、(6)串列、(7)數組、集合，以及詞典、(8)字串，(9)檔案與異常處理(10) NumPy 資料向量與矩陣運算 (11) Matplotlib 資料視覺化應用 (12) Pandas 如何掌握與處理你的資料。
課程目標
大數據（Big data）、人工智慧（Artificial Intelligent），以及機器學習（machine learning）時代的來臨，如何從龐大的資料中挖掘出有用的資訊（information），進而產生知識（knowledge），讓我們更有智慧（intelligent）。如何從巨量資料中搜尋（collect）資料，並加以分析（analysis）找出其樣式（pattern），將它用於做出決策。
當今用於Big data的程式語言計有Python與R語言。這兩種語言各有其使用的對象，統計學派的人會用R語言，而具有程式設計背景的人會用Python來撰寫程式，以達到其目的。若你問我這兩種語言的差異，我會告訴你R好比是已做好的西裝，若袖長、肩寬或腰圍不合身，便加以修改，而Python語言則是量身定做，完成會符合你的需求。
授課教師
姜自強
東海大學資訊管理學系副教授
物聯網與無線感測網路
智慧居家照護系統
醫療資訊系統與數據分析
文字探勘
Cisco網路管理
ISO 27001資訊安全系統
課程進度表
1 課程簡介
2 Chapter 1 基本程式設計
3 Chapter 1 基本程式設計-解題實務
4 Chapter 2 選擇敘述
5 Chapter 2 選擇敘述-解題實務
6 Chapter 3 迴圈敘述
7 Chapter 3 迴圈敘述-解題實務
8 Chapter 4 進階控制流程與解題實務
9 期中考試週(線上上機考試或專題報告)
10 Chapter 5 函式與解題實務
11 Chapter 6 串列與解題實務
12 Chapter 7 數組、集合，以及詞典
13 Chapter 8 字串與解題實務
14 Chapter 9 檔案與異常處理
15 Chapter 10 NumPy 資料向量與矩陣運算
16 Chapter 11 Matplotlib 資料視覺化應用
17 Chapter 12 Pandas 如何掌握與處理你的資料
18 期末考試週(線上上機考試或專題報告)
課程內容
本課程適用於初學者，每一章皆有豐富的15個綜合範例題，以及習題。綜合範例題旨在讓你測試對本課程的各主題了解其應用之處，而習題旨在讓你測試對每個章節課程的了解程度。好的開始是成功的一半，相信自己可以達到想要的目標，進而進入AI機器學習的領域。
上課形式
此課程為線上課程
評分標準
Ø 平時作業與討論點名：40%
Ø 期中考：30%
Ø 期末報告：40%
主要參考書籍/資料
Python 3.x 程式語言特訓教材