Python

我是一位沒有程式基礎的學員，會參加測試的原因是，行業中有時候需要溝通製作一些數據的圖表。上完課後發現原來「找尋數據」也是非常困難的事。課程整體非常平易近人，除了第二節需要另外找一些資料理解更基礎的邏輯外，第一節和第三節都很容易理解，但是進入實際操作的時候會卡卡的，不外乎對資料不熟悉，對程式為什麼要這樣下指令不熟悉。 三章課程中，最需要花時間理解的是「Pandas資料處理」需要想出用什麼情境、什麼方法去做整理又為什麼要這樣整理都是功夫。講師的簡報很清楚的講解，Pandas的使用邏輯 功能非常容易理解。 環境建制與Python與資料視覺化講解都非常清楚，也很好理解。對於只是想理解操作和粗略懂資料視覺化是怎麼回事的學員，對這兩節課程應該很容易理解。 我會建議假如你沒有任何程式基礎，你也沒有興趣整理數據，可以不用購買課程。若你有程式基礎，想理解怎麼使用Python這是堂非常好入門的課程。 Udemy 線上課程：【增加職場技能】用一個假日進行 Python 資料分析視覺化實戰 成為快樂學習員：為推廣與提升學習 Python 資料分析之環境，提供學習員鼓勵計畫。分享本篇文章做推薦學習至臉書動態牆並來訊「快樂學程式」粉專分享你學習該堂課的動機與該貼文連結，學程式提供八折優惠折扣。被分享數有達10個以上進行申請（oh!你的學習意願有目共睹，必須給你拍拍手），更提供你六折優惠！讓快樂學程式幫助你快樂學習，提升職場競爭力:) 心得出處[email protected]  

很高興可以參與這次的測試，【增加職場技能】用一個假日進行 Python 資料分析視覺化實戰 ，可以讓未接觸程式設計的使用者快速地上手，並瞭解Python帶來簡潔，快速的體驗．python是目前最熱門使用的工具，各大論壇都可以找到相關的文章和問題，因此在學習過程中，不用擔心沒有人可以問的狀況發生，透過這個課程輕鬆了解python的運作方式以及簡單閱讀語法，相信透過這個課程能快速掌握Python語言，學習無負擔． Udemy 線上課程：【增加職場技能】用一個假日進行 Python 資料分析視覺化實戰 成為快樂學習員：為推廣與提升學習 Python 資料分析之環境，提供學習員鼓勵計畫。分享本篇文章做推薦學習至臉書動態牆並來訊「快樂學程式」粉專分享你學習該堂課的動機與該貼文連結，學程式提供八折優惠折扣。被分享數有達10個以上進行申請（oh!你的學習意願有目共睹，必須給你拍拍手），更提供你六折優惠！讓快樂學程式幫助你快樂學習，提升職場競爭力:)   心得出處[email protected]

給予課程的建議：我覺得回家作業的題目有點小難，因為雖然看影片都看得懂要直接寫出來還是有點困難(尤其是完全沒有程式語言背景的人)，但我覺得可以循訊漸進，多一些基礎的題目再帶到進階一點的題目。 心得： 我覺得這次的課程滿適合初學者，但是如果想要完全融會貫通建議不要只是看完影片，要多看幾次，同時建議如果想要好好學習的話，不要累積在一天內一次吸收。因為本身是商學院背景，對於程式語言在學校沒有涉獵過，在這次的機會對於python有一定程度了解我認為對於未來不管是職場上或是論文、專題計畫有一定的幫助，再加上影片的教學還滿詳細的所以可以建立自己對於程式語言的基本知識。其中我覺得講者在介紹一些基本工具的時候講的還滿詳細的例如字串、布林值之類的名詞，在首先就建立了我對於一些工具的認知(雖然還是要花一些時間理解)，但我覺得在學習的時候邏輯要滿好的，因為有一些東西跟高中學的一些變數變換感覺很像，但講者在說明上是真的滿清楚的。最後，因為自己的時間安排上有點問題，才再倒數幾天一次看完全部，有些部分可能也沒完全理解，所以建議如果未來有要上課的同學可以一天看一些，然後往下看之後要複習前面所學，不然就會像我在最後不停地做筆記跟往前翻，會學得不夠扎實，很感謝這次有成為早期測試員的機會，讓我知道我邏輯好像沒有很好QQ但學習內容真的很有用。 Udemy 線上課程：【增加職場技能】用一個假日進行 Python 資料分析視覺化實戰 成為快樂學習員：為推廣與提升學習 Python 資料分析之環境，提供學習員鼓勵計畫。分享本篇文章做推薦學習至臉書動態牆並來訊「快樂學程式」粉專分享你學習該堂課的動機與該貼文連結，學程式提供八折優惠折扣。被分享數有達10個以上進行申請（oh!你的學習意願有目共睹，必須給你拍拍手），更提供你六折優惠！讓快樂學程式幫助你快樂學習，提升職場競爭力:) 心得出處[email protected]

- 語速與清晰度： 老師語速適中，聲音也很有精神，講解地也很清楚，會讓人專心聽下去～ - 教學內容： 教材非常豐富！完整涵蓋python資料分析所有重點。從基礎的python語法教起，懂得使用原生python進行簡單的資料處理後，進入pandas就容易上手。 第二部分的Pandas教學很精彩，並不地毯式教學pandas所有指令，而是系統式地深入教導資料分析中極為重要的索引、資料清理（處理空值、數值、字串轉換），課後作業也與教學內容有所呼應，能學完立馬應用。 第三部分的視覺化是我收穫最多的部分，工作上拉圖表經常是「憑感覺」做，老師在視覺化的部分針對不同圖表的特性介紹適合使用的時機，頓時豁然開朗，日後可以更有方法選擇圖表！教學也是使用真實數據一一介紹各類圖表，針對不同數據該選取哪邊做圖表分析，畫出圖後，老師還會說明如何分析該圖表。最後的作業更是統合課程所有技能，實戰做完整的分析。 課程絲毫不馬乎，也只講重點！透過一堂課能就上手python資料分析與視覺化！cp值超高 - 建議： 1. tuble 和 list的差異：雖然有提點到兩者的差別，但我還是沒有很懂兩者應用上的差別 2. dictionary get & 的差異使用沒有很清楚 3. 可以在操作步驟多寫comment，尤其資料處理的part，建議可以像part 1那樣每個block都會大致講解在幹嘛，不然聽過去很容易忽視 4. 課程內容很豐富，一下子資訊量超大，希望老師可以做表格整理資料，讓學習可以更系統化…

本次課程共利用了一個假日跟兩個瑣碎的下班時間進行學習，身為一個非常新手的人來說，確實有些吃力⋯⋯。在第一節的部分理解上都沒太大問題，但到了第二節開始，可能是因為第一節的內容還沒完全吸收，所以也發現自己理解力時常卡住⋯⋯。 由於試聽時間上的限制，為了要趕在deadline完成課程，第二節後半開始幾乎是直接聽過，沒有踏實的把每個環節搞懂，導致作業其實也寫不太出來⋯⋯（好愧疚）。我相信一個假日完成課程是可行的，但對於一個零基礎的人來說，達到熟練、概念通透的程度大概要一個月反覆觀看課程、自行練習才能。試聽結束之後，會再找一些空閑時間把課程重複上過，希望能夠有所進步。 比較想分享的是第一節上課的感想（畢竟這部分在試聽中確實花了最多的心力），講師講的內容很清楚，很棒的是講師的用詞都不會讓凡人難以理解。只是比較可惜的部分是jupyter notebook教材的內容跟上課有點不太一致。課程中利用的檔案是python-practice.ipynb,但提供的資源裡面只有python.ipynb。但使用python.ipynb，還是發現有些問題，像是有些教材遺漏（「字串處理」、「串列處理方法」、「Fstring 與數值格式的說明」的教材不在jupyter裡），又或者jupyter notebook裡有的內容但是課程中沒提到（11.常用函式：沒有解釋jupyter notebook裡 print(dic.setdefault(4,'val4')) 的用途）。因此花了滿多時間自己另外新增筆記，不過自己寫筆記也在理解上有很大的幫助～～只是學習速度真的會變很慢很慢ＱＱ，大概一堂八分鐘的課，實際上下來可能要花半小時。 作業一的部分，不知道是不是放錯順序了～一開始嘗試打印九九乘法表，發現根本想不出來怎麼做，只有把值求出來⋯⋯。觀看解答之後發現用到的觀念其實是第10堂課程才提到的內容（%d），如果把作業一往後移到10之後，應該對學員來說會比較好作答～ 整體而言，大致上的學習體驗還是很好的，課程的架構、回覆學員問題的效率都很棒，只是因爲時間上的限制，沒有按照想要的步調進行，感謝團隊給予這次試聽的機會！辛苦了！ Udemy 線上課程：【增加職場技能】用一個假日進行 Python 資料分析視覺化實戰 成為快樂學習員：為推廣與提升學習 Python 資料分析之環境，提供學習員鼓勵計畫。分享本篇文章做推薦學習至臉書動態牆並來訊「快樂學程式」粉專分享你學習該堂課的動機與該貼文連結，學程式提供八折優惠折扣。被分享數有達10個以上進行申請（oh!你的學習意願有目共睹，必須給你拍拍手），更提供你六折優惠！讓快樂學程式幫助你快樂學習，提升職場競爭力:) 心得出處[email protected]

整體而言，要用「一個假日進行Python資料分析視覺化實戰」 整體課程教學安排不錯，將Python程式基本的觀念都有帶到，但是可能是要一日學習的關係，時間上安排的相當緊湊，如以初階無程式語言的初學者而言要消化，程式與圖表套件可能會吃不消，我也是利用幾個晚上才看完，加上講者相當有經驗，很熟練的完成指令撰寫與講解動作，讓我必須跟上老師的速度，但終究很多地方需要邏輯思考，所以我必須看幾遍才較清楚，尤其在身分證驗證機制解答講解的地方，講師說的行雲流水，但要跟上講師速度，需要有點功力，而在第一章節Python環境建置與Anaconda的的地方，講師可能剛開始講解，所以"然後......"這語詞出現的很頻繁，在後面幾個章節就較沒有這種情形了，在Pandas洗資料教學上，由於本身對這方面知識的缺乏，所以我想這也是需要加強的重點，但後面的圖表就較能進入狀況， 老師講解的很清楚也較顯淺易懂、而 seaborn套件的色彩視覺也是相當迷人，所以大致上，整個課程的可看性與應用性蠻強的，尤其是需要資料處理與行銷與數據分析呈現的工作者，這種初階數據分析與程式運用的課程是蠻棒的!希望能有更深入與實際行銷數據分析案例的進階(中、高階)課程的出現，讓我們能實際運用在生活與產業中。 Udemy 線上課程：【增加職場技能】用一個假日進行 Python 資料分析視覺化實戰 成為快樂學習員：為推廣與提升學習 Python 資料分析之環境，提供學習員鼓勵計畫。分享本篇文章做推薦學習至臉書動態牆並來訊「快樂學程式」粉專分享你學習該堂課的動機與該貼文連結，學程式提供八折優惠折扣。被分享數有達10個以上進行申請（oh!你的學習意願有目共睹，必須給你拍拍手），更提供你六折優惠！讓快樂學程式幫助你快樂學習，提升職場競爭力:) 心得出處[email protected]

首先很高興有這個機會可以參與體驗，讓我可以來給予一些回饋。整體而言整個課程安排內容很豐富，且順序是循序漸進不會突兀，此外講師也很仔細地說明每個一章節要傳達什麼，不會用太艱深的字詞讓不是非本科出身的人聽不懂老師在說什麼，反倒是用些很簡單明瞭的字眼來去解是各個步驟在做什麼，是個對於初學者要初入學習Python時，能夠可以很好的入門課程。 此外我也很喜歡在給些章節結束後會出作業給學生試試看能否了解整個內容，畢竟程式的確是要多練習才能多熟練的技能。 最後提供一下我在體驗這門課程時所遇到的一些問題。 一、對於作業中老師所提供的範例，有時會用到也許是下個章節才會用到的函式，所以當初在看的時候一直想不透為什麼會突然有這種寫法，所以如果是要為了熟悉各函式的使用方式的話，也許可以提供將複雜的程式運用python所提供的函式來簡化寫法這類型的作業，可以幫助學員更了解函式的用法 二、此外作業的數量可能可以在每個章節中間再多一個或兩個，因在第二節跟第三節其實都是在最後一章節上完課才會去寫作業，這樣可能對於初學的學員還沒有辦法將這近兩個多小時的課程內容完全消化完畢來實作作業這樣，如果可以在中間多一個作業時做練習的話，我覺得也能幫助學員更懂得箇中的技巧以及原理。 Udemy 線上課程：【增加職場技能】用一個假日進行 Python 資料分析視覺化實戰 成為快樂學習員：為推廣與提升學習 Python 資料分析之環境，提供學習員鼓勵計畫。分享本篇文章做推薦學習至臉書動態牆並來訊「快樂學程式」粉專分享你學習該堂課的動機與該貼文連結，學程式提供八折優惠折扣。被分享數有達10個以上進行申請（oh!你的學習意願有目共睹，必須給你拍拍手），更提供你六折優惠！讓快樂學程式幫助你快樂學習，提升職場競爭力:) 心得出處[email protected]

這堂課非常有效的幫助我學習python，從最基礎的程式使用到進階的實用資料視覺化，藉由講者清楚的講解搭配操作，我可以更有效地知道如何使用這些python的視覺化套件，並且不斷自我練習。而使用線上學習平台最方便的地方莫過於可以照著自己的學習節奏去條珮學習的速度，這讓我可以不急不徐的重複我不懂的地方，透過重播讓自己可以熟悉新的知識。最一開始的python基礎教學我認為非常詳細易懂，能夠讓非資訊背景的人也能夠輕鬆理解程式的運作方式與使用方法，再搭配課程裡面的三個作業練習，可以透過實作去了解自己的學習成效，同時我認為也許可以多增加一些實作練習，或者實例示範，這樣可以幫助剛入門的同學能狗更快速找到應用在實務上的方法與方向，同時我覺得作業的引導可以再多講解一點，或是增設一個可以師生雙方或同學間可以互相問答的平台，不只可以幫助學員更加理解自己的思考癥結點，也可以藉由互相討論了解到自己與他人的思考不同並學習，因為假如一直卡在一個作業上無法成功完成，久而久之很容易失去學習的熱情，這樣一來會很可惜。 上完這堂整體課程下來，我認為我收穫很多，除了對基礎與法的使用更加熟悉之外，對於如何將資料視覺化也有所練習，最重要的是透過這堂課程我認識了更多好用的python套件，而這將幫助我在之後有需要的時候能夠使用，協助我更有效率的處理資料。 Udemy 線上課程：【增加職場技能】用一個假日進行 Python 資料分析視覺化實戰 成為快樂學習員：為推廣與提升學習 Python 資料分析之環境，提供學習員鼓勵計畫。分享本篇文章做推薦學習至臉書動態牆並來訊「快樂學程式」粉專分享你學習該堂課的動機與該貼文連結，學程式提供八折優惠折扣。被分享數有達10個以上進行申請（oh!你的學習意願有目共睹，必須給你拍拍手），更提供你六折優惠！讓快樂學程式幫助你快樂學習，提升職場競爭力:) 心得出處[email protected]

對學習是有幫助的，整體節奏偏快，由於我是一個喜歡看文字的人，沒有字幕及重點標記令我有點難找到重點及消化。 建議:放上字幕，可以在每一章節後放一個重點回顧，或是和其他圖表的比對summary。 常找不到講師再用哪一個文件檔做示範，有時找不到作業範例，1-2的範例似乎檔明和影片中名字還有不同，也找不到第二章作業的範例，後面都是自己打，然後看影片一點一點比對。 建議:在開啟哪一份資料時可以提醒大家是哪一份檔案，並把檔名改為1-5課範例等。 若提到前面單元的概念建議在放重點ppt讓學員回顧，例如37章提到EDA時，聽兩三次才想起來是甚麼。 在做重點回顧時建議中英文選擇一種使用就好，以保持一致性。 另外可以放上一些相關資源的連結如:1 Docs: Matplotlib ,Regular expression 2 Community: Facebook, Kaggle 3若希望精進，可以看什麼書籍或是相關的課程。讓學員在真的不懂的時候能更容易取得相關說明，並知道下一步該學什麼。 這堂課程讓我對資料分析有了更進一步的認識，尤其是(1)Seaborn的相關說明，以前都只會用matplotlib進行簡單的分析。(2)字串方式，讓我在整理資料時有更多的選擇。(3)如何清洗資料，以前在整理時常常忘記檢查，導致無法產出，在講師的示範下，看見資料清洗的邏輯與方法。 感覺整體難度不高，但是仍花了一天半的時間才完成這堂課程。 Udemy 線上課程：【增加職場技能】用一個假日進行 Python 資料分析視覺化實戰 成為快樂學習員：為推廣與提升學習 Python 資料分析之環境，提供學習員鼓勵計畫。分享本篇文章做推薦學習至臉書動態牆並來訊「快樂學程式」粉專分享你學習該堂課的動機與該貼文連結，學程式提供八折優惠折扣。被分享數有達10個以上進行申請（oh!你的學習意願有目共睹，必須給你拍拍手），更提供你六折優惠！讓快樂學程式幫助你快樂學習，提升職場競爭力:)…

本課程從Python程式碼最基礎開始解釋，第一章從安裝到程式語言，非常淺白易懂，立即可以上手。 老師課程講解，前因後果之間順暢使人理解，不會有跳躍思考的感覺，很適合初學者的課程。 第二章，特別從「資料處理」的基礎表格說起，整理提出實務會應用到的function，到用圖表清楚說明處理dataframe的方法，不會讓人聽不懂，反而因為有圖示說明，使得在應用程序碼時腦中隨時都知道正在處理的資料格式、內容，見樹且見林，非常適合想實作的人學習，知其然也知其所以然。 課程中，每一小段的學習，配合程式碼實作作業，更能讓學習能夠立即複習應用所學，立即執行程式碼得出結果，也能讓人檢測學習成果以及不弱點掃描，很有成就感。 課程中還可以學習pandas的應用，手把手教學，深入淺出，讓人覺得資料處理來不會很雜亂，反而有順序步驟，還有利用幾個實用的function, 讓資料處理看起來更專業，且因為有function也不用自己刻出所有的程式碼，突出Python這門語言的優點，也讓人更想要去學習這門程式語言。 資料處理完後，緊接著的資料視覺化的課程，讓資料可以透過圖表呈現，使人在探索資料的過程中，重新思量資料可以作何 運用，更可以幫助練習資料分析能力。 Udemy 線上課程：【增加職場技能】用一個假日進行 Python 資料分析視覺化實戰 成為快樂學習員：為推廣與提升學習 Python 資料分析之環境，提供學習員鼓勵計畫。分享本篇文章做推薦學習至臉書動態牆並來訊「快樂學程式」粉專分享你學習該堂課的動機與該貼文連結，學程式提供八折優惠折扣。被分享數有達10個以上進行申請（oh!你的學習意願有目共睹，必須給你拍拍手），更提供你六折優惠！讓快樂學程式幫助你快樂學習，提升職場競爭力:) 心得出處[email protected]