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商品編號: DCT3677
商品名稱: 2023年 偵查法學與犯罪偵查 出版公司:志光教育科技保成數位出版 作者:何春乾(黃昇) 類型:考試證照-高普特考 PDF電子書 繁體中文版
語系版本: PDF電子書 繁體中文版
運行平台: PDF電子書,沒有任何平台限制,終身使用
更新日期: 2026-05-01
光碟片數: 1片CD光碟
銷售價格: $100元
熱門標籤: 偵查法學與犯罪偵查  何春乾  黃昇  考試證照  高普特考 

2023年 偵查法學與犯罪偵查 出版公司:志光教育科技保成數位出版 作者:何春乾(黃昇) 類型:考試證照-高普特考 PDF電子書 繁體中文版

圖片說明:

2023年 偵查法學與犯罪偵查 出版公司:志光教育科技保成數位出版 作者:何春乾(黃昇) 類型:考試證照-高普特考 PDF電子書 繁體中文版

內容說明:


商品資料
作者:何春乾(黃昇)
出版社:志光教育科技保成數位出版
出版年:2023
課程類型:考試證照>高普特考
檔案格式:PDF
ISBN:9786263238701

書籍簡介

  Chapter1 資料的概念:在最開始的地方,以一系列的案例讓讀者認識到資料的價值(1.1),並且學習透過資料的型態(1.2) 和尺度(1.3) 來認識資料。

  Chapter2 Python 基礎:對於沒有程式基礎的讀者,會從 Python的介紹和環境安裝(2.1 ∼ 2.2) 開始,並且介紹一些基礎的程式語法與邏輯(2.3 ∼ 2.4),讓讀者可以快速上手Python。

  Chapter3 基本數值資料處理:分別介紹在資料分析中最常用到的NumPy(3.1) 和Pandas(3.2),讓讀者可以對各種基本的資料進行處理與分析。


  Chapter4 各式資料處理:除了基本的數值資料以外,更進一步介紹對於影像(4.1 ∼ 4.2)、音訊(4.3 ∼ 4.4)、文字(4.5 ∼ 4.6) 類型資料的觀念與實作。

  Chapter5 資料前處理:專門介紹各種拿到資料後要先做的前處理方式,包含資料清理(5.1)、資料轉換(5.2),以及如何進行合適的資料視覺化(5.3)。

  Chapter6 其他專題補充:針對本書無法展開的內容,透過一個個小實作專題進行補充介紹,包含探索式分析(6.1)、網頁爬蟲(6.2)、機器學習與模型評估(6.3)、ChatGPT API(6.4)、HuggingFace(6.5)、資料管線(6.6)、常見誤區(6.7) 等。
作者簡介

作者簡介

劉弘祥

  出身於物理與電機背景,在資料科學領域打滾了五年,累積了許多不同類型資料的處理經驗。同時也擅長將各種內容用簡單易懂的方式清楚的說明,在IThome上的資料分析與Notion系列文章總共已超過15萬次的瀏覽。  


  曾參與合作過的對象及專案:
  •司法院:量刑趨勢資訊系統
  •Gogoro:輿情分析系統
  •中研院:Audioviz音樂分析工具
  •聯詠科技:語音訊號處理
  •Positive Grid:自動伴奏系統
  •其他尚有工研院、國衛院、WordBranch、浪LIVE、Garmin、中華電信…等。
章節
  • Chapter 01 資料的概念(第1-1頁)
    • 1.1 資料的價值(第1-2頁)
    • 1.2 資料的型態(第1-10頁)
    • 1.3 資料的尺度(第1-20頁)
  • Chapter 02 Python 基礎(第2-1頁)
    • 2.1 Python 語言(第2-2頁)
    • 2.2 Python 環境(第2-7頁)
    • 2.3 基本運算(第2-23頁)
    • 2.4 流程與控制結構(第2-41頁)
  • Chapter 03 基本數值資料處理(第3-1頁)
    • 3.1 numpy(第3-2頁)
    • 3.2 pandas(第3-16頁)
  • Chapter 04 各式資料處理(第4-1頁)
    • 4.1 影像資料原理(第4-2頁)
    • 4.2 影像資料處理實作(第4-8頁)
    • 4.3 音訊資料原理(第4-23頁)
    • 4.4 音訊資料處理實作(第4-31頁)
    • 4.5 文字資料原理(第4-42頁)
    • 4.6 文字資料處理實作(第4-50頁)
  • Chapter 05 資料前處理(第5-1頁)
    • 5.1 資料清理(第5-2頁)
    • 5.2 資料轉換(第5-15頁)
    • 5.3 資料視覺化(第5-28頁)
  • Chapter 06 其他專題補充(第6-1頁)
    • 6.1 探索式分析(EDA)(第6-2頁)
    • 6.2 網頁爬蟲(第6-9頁)
    • 6.3 機器學習與模型評估(第6-35頁)
    • 6.4 用 ChatGPT 建立 QA 回答系統(第6-43頁)
    • 6.5 Hugging Face(第6-56頁)
    • 6.6 資料管線(第6-66頁)
    • 6.7 常見誤區(第6-76頁)



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