iPAS 中級科二｜大數據程式判讀實作專題
關於此課程
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iPAS 中級科二｜大資料程式判讀實作專題
約6小時35分鐘｜8堂完整課＋期末綜合評量｜可獨立執行的合成資料
以曦禾通路的合成資料為主線，練習從輸入、型別、執行順序、輸出與限制讀懂短程式。8堂圖文實作課涵蓋 Python 共享物件、pandas 缺值與彙總合併、類別編碼與迴歸 API、scikit-learn 訓練管線與評估、SciPy 離散機率邊界。每課有完整示範、逐步推導、常見錯因、變形練習、折疊解答與可執行斷言，另附12題單選及綜合實作。適合已有 Python 基礎、想加強 iPAS 中級科二程式判讀相關能力的學員。本課不是科二全範圍總複習，非官方授權或背書，亦不保證命題比例與考試通過。
01學完可以交出什麼
- 用五步讀碼紀錄解釋物件共享、資料型別、形狀與輸出
- 以可重現小資料追蹤缺值、篩選、分組、排名、改形狀與合併
- 比較模型表示法與迴歸 API 的假設、參數順序及截距
- 建立只從訓練資料學前處理的管線，辨認資料洩漏
- 手算與驗證分類指標、門檻成本、weighted/macro F1
- 把離散事件語意轉成正確 pmf/cdf/sf 邊界並以斷言核對
02適合誰，以及需要準備什麼
已有Python基礎、希望加強iPAS中級科二程式判讀的自學者與資料工作者
- 可讀寫Python串列、字典、函式及迴圈
- 可執行Jupyter或Colab程式格
- 對pandas DataFrame與機器學習訓練/預測有初步認識
準備可執行 Python 的 Jupyter 或 Google Colab。每堂程式包含全部資料；沒有附件也能照頁面完成。新環境若缺套件，可依教材 requirements-tested.txt 安裝；先確認版本再執行，不要求變更既有工作環境。
03課程地圖與完成證據
主題 01｜程式與資料基礎
先看物件與順序：共享串列、近鄰投票（40分）；讀懂缺值與型別：中位數補值及 Int64（45分）
主題 02｜資料彙整與合併
先篩選再彙總：從交易列走到正確排名（45分）；合併不只接欄位：鍵、漏列與資料膨脹（35分）
主題 03｜模型表示與訓練管線
模型與表示法：類別編碼、迴歸與截距（45分）；防止資料洩漏：切分、標準化與 Pipeline（50分）
主題 04｜評估與機率判讀
評估程式判讀：混淆矩陣、門檻與 F1（55分）；離散機率邊界：pmf、cdf、sf 的逐步判讀（40分）
主題 05｜期末綜合評量
期末綜合評量｜用證據解釋程式（40分）
04怎麼學才不會只背答案
- 先預測：用五步讀碼紀錄寫出中間值及輸出
- 再執行：對照實測結果，定位第一個分歧
- 改條件：完成每堂變形練習並保留斷言
- 整合驗證：12題單選60分＋4組實作40分，自評70分並交完整紀錄為建議完成標準
05教材、版本與使用界線
本次實測：Python 3.12.14；numpy 2.3.5；pandas 2.2.3；scipy 1.17.0；scikit-learn 1.8.0；seaborn 0.13.2；matplotlib 3.10.8；statsmodels 0.14.6；patsy 1.0.2。Python程式逐段獨立及Notebook同工作階段循序驗證；沒有宣稱在學員的Colab或正式Tutor環境測過。套件版本不同可能有格式、警告與API差異，請以當版官方檔案與斷言核對。
原創同概念程式判讀專題；不是科二全範圍總複習，非官方背書，沒有及格保證。所有資料為虛構；請勿上傳真實敏感資料。已提供的簡報及Notebook用於觀念脈絡，本課另寫新例題與數值，不重製官方或商業題庫。
購買與閱讀方式
售價 NT$499，一次性購買。第一堂免費試讀，其餘內容購買後以 TempEDU 會員帳號閱讀。線上數位內容，無實體寄送。本課為圖文實作，自評與參考解答由學員自行核對；不是錄影或官方認證課程。
先修與延伸學習
如果資料清理與彙總還不熟，可先查看Python pandas 資料清理與計算實戰；希望把分析結果做成圖表，可接著看Matplotlib 資料視覺化實戰。請依先備能力選課，各課內容與購買方式以課程頁為準。
