課程資訊
課程名稱
Python程式設計
Computer Programming in Python 
開課學期
110-2 
授課對象
 
授課教師
林澤佑 
課號
Data5006 
課程識別碼
946 U0060 
班次
02 
學分
3.0 
全/半年
半年 
必/選修
 
上課時間
星期三8,9,10(15:30~18:20) 
上課地點
綜302 
備註
限非電資學院學生選修。需自備電腦實作。。A6:量化分析與數學素養
總人數上限:90人 
 
課程簡介影片
 
核心能力關聯
核心能力與課程規劃關聯圖
課程大綱
為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
課程概述

Python是近年來被廣泛使用在各種領域中的程式語言,其明確、優雅、簡潔的語法結構及程式碼的可讀性,更被許多人視為學程式語言的第一選擇。

本課程將從撰寫Python的環境建置開始,並講授各種語法的結構與使用時機。課程進度上,我們將逐一介紹 Python 中各種基本知識,並同時安排各種情境的練習,讓同學在解決假想問題中來累積撰寫 Python 程式的語法以及技巧。

我們將依照下面順序介紹課程內容:
1. Python及撰寫工具/平台
2. Python基本變數型態、語法結構以及套件使用
3. Python 中最熱門的數個套件

本課程的最後,同學們將挑選一個題目進行期末專案報告(個人或分組),從介紹自己遇到並想解決的問題開始,接著分享如何透過 Python 解決,最後將結果透過各種視覺化的方式呈現。

(2022/01/26更新) 本課程開放有限名額的加簽,希望加簽本課程者填寫下列表單:https://forms.gle/iog7gxdRZxGZuTDs9
登記截止時間為 2022/02/15 02:15 AM (台北,UTC + 8:00)

註:可三班次都選擇希望加簽,但抽中的同學若選擇多於一個班次,則無法決定會得到哪個班次的授權碼,亦無法事後更換,填表時請慎選。 

課程目標
作為近年來最熱門的程式語言之一,Python 可用於各種領域,如:資料科學、人工智慧、計算社會網路等等,本課程除了讓同學了解如何撰寫Python的程式碼並運用在各種實際問題之外,更能協助同學未來在各種領域遇到問題時,能適當透過使用 Python 程式語言的輔助來解決所遇到的問題,同時,非報告同學可提供自己的想法與建議,以達到學習 Python 時能達到「自他共榮」的精神。 
課程要求
讓同學了解該如何撰寫Python的程式碼並運用在各種實際問題中。 
預期每週課後學習時數
 
Office Hours
 
指定閱讀
待補 
參考書目
1. Fluent Python: Clear, Concise, and Effective Programming (1st Edition) by Luciano Ramalho
2. Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists (1st Edition) by Andreas C. Müller, Sarah Guido
3. 政治大學磨課師課程:成為Python數據分析達人的第一課https://ctld.video.nccu.edu.tw/km/1399 
評量方式
(僅供參考)
 
No.
項目
百分比
說明
1. 
期末專案 
30% 
 
2. 
作業 
70% 
 
 
課程進度
週次
日期
單元主題
第1週
2/16  我是誰:Python簡介、環境之安裝和建置
我在哪:我在命令列與 Colab  
第2週
2/23  我在做什麼:Python中的基本物件型態(type):int, float, complex, str
我還能做什麼:Python中的基本物件型態(type):list、tuple、set、dict  
第3週
3/02  缺什麼自己來:自定義函式(Function)  
第4週
3/09  流程控制:for-, while-, if-else  
第5週
3/16  文字在手,希望無窮:檔案讀取與字串(str)的處理  
第6週
3/23  文字說出口,幸福人人有:字串(str)的輸出  
第7週
3/30  疊床架屋:巢狀結構(Nested Structure)  
第8週
4/06  書中自有黃金屋:字典(dict)與巢狀結構  
第9週
4/13  免費外援:套件、模組與例外處理  
第10週
4/20  Python中的線性代數:Numpy I  
第11週
4/27  Python中的線性代數:Numpy II 
第12週
5/04  Python中的Excel:Pandas I  
第13週
5/11  Python中的Excel:Pandas II 
第14週
5/18  期末專案報告  
第15週
5/25  期末專案報告  
第16週
6/01  期末專案報告