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本指南深入介紹 amCharts JavaScript 圖表庫，從基礎圖表到進階互動式圖表、複合圖表與儀表板，涵蓋各式圖表類型、樣式自訂、資料處理、動畫效果、地圖視覺化、金融圖表，並提供豐富的程式碼範例與實作教學。
本指南涵蓋 Markdown 的基礎語法、進階技巧及在資料科學中的應用，從撰寫分析報告到整合視覺化工具（如 Mermaid），幫助資料科學家提升文檔撰寫與展示能力。
全方位探索 Matplotlib 的資料視覺化技術，涵蓋從基礎圖表到進階互動式儀表板的完整應用。專注於 JSON 資料的載入與處理，包含折線圖、散佈圖、直方圖、熱圖、3D 視覺化、地理資料展示與金融圖表等多種實例。
本指南深入介紹 Mermaid 圖表的使用，涵蓋各種圖表類型、語法、進階技巧，以及如何結合 Python 和 ChatGPT 自動生成 Mermaid 圖表，並提供大量的圖表範例。
本指南深入介紹 Plotly Python 函式庫，從基礎圖表到進階互動式與動態圖表，涵蓋各類型的圖表繪製、樣式自訂、JSON 資料處理，以及與 Dash 整合，讓您輕鬆實現資料視覺化的無限可能。
涵蓋資料視覺化的核心概念與工具，從 Matplotlib、Plotly 到 amCharts，幫助學生掌握靜態與互動式視覺化技術，並應用於實際專案中。
透過這門課程，深入學習 NumPy 這個強大的數值計算工具，從陣列操作、數學運算，到進階的數據處理與視覺化，幫助學員掌握資料科學領域的核心技能。
本課程旨在幫助學員從零開始，掌握 Pandas 的基本操作與資料清理技巧，能夠運用 Pandas 進行資料分析與處理。
本課程帶您掌握 DateConverter 類別的使用，學習如何在 Python 中實現民國年、西元年、天干地支年及國曆與農曆日期的轉換，適用於歷史資料分析與多國語言日曆系統開發。
學習如何使用 Python 與 requests 套件，從 CDC API 提取 Covid-19 與流感數據。
學習如何使用 pytrends 套件，透過 Google Trends API 擷取 LLM（大型語言模型）相關關鍵字的搜尋趨勢數據，並將資料輸出為 CSV 格式，用於趨勢分析與研究。
學習使用 Python 的 requests、BeautifulSoup 與 Selenium 套件，從 BigGo 網站爬取 RTX 4090 顯示卡價格資訊，並將資料整理為 CSV 格式，用於價格比較與市場趨勢分析。
本課程介紹如何使用 Selenium 進行網頁爬取，並解析 Nasdaq 即時交易數據，適用於金融數據分析與自動化處理。
學習如何使用 yfinance 抓取農產品交易數據，建立 FastAPI 服務，並透過 Make.com 將數據自動存入 Notion，實現金融數據分析與自動化流程。
運用 Python 與 yfinance 分析 NVIDIA 季度數據，從財金角度解讀其股價表現，探討其在 AI 晶片市場的領先地位。包含資料擷取、數據分析、資料視覺化、報酬率分析與移動平均線等。
本課程將帶領您從零開始，學習如何使用 Python 的 pandas、NumPy、SciPy 和 re 等套件，清洗並整理網拍資料，掌握資料清理的完整流程與實用技巧。
本課程將深入介紹 yfinance 這個強大的 Python 函式庫，並示範如何使用它從 Yahoo Finance! 網站上擷取股票與期貨等金融市場數據。結合 Pandas 進行資料清理、操作、統計分析與視覺化，帶領學員掌握金融數據分析的實戰技能。
本課程深入探討如何運用Python資料科學工具，處理與分析中央氣象署開放資料平台提供的地震資料。內容涵蓋API數據串接、JSON資料解析、Pandas DataFrame操作、資料清理技巧，以及基礎統計分析，帶領學員實作地震資料的探索與應用。
以第一性原理解析資料收集與整理，包括開放數據擷取、API 介接、網頁爬蟲、AI 文獻分析與自動化處理技術。適用於金融、電商、健康、學術研究等領域。
深入探討資料清理與處理技術，從 NumPy、Pandas 到 API 應用與金融資料分析，透過實例教授如何解決實際資料科學挑戰，提供完整清理流程與工具指南。
本課程深入探討如何運用Python資料科學工具，處理與清理農業部開放資料平台提供的農產品交易資料。從API數據導入、JSON解析，到Pandas資料框操作與資料清洗技巧，帶領學員實作農產品交易數據分析的基礎。
學習如何從 Google 地圖擷取圖資，包含 Google My Maps 的 KML 轉換與 Google Maps Places API 的資料抓取，並輸出為 CSV 格式，適用於資料分析與地圖應用。
本報告利用資料科學方法，從車床天地 KML 檔案中提取數據，設計適用於台灣環境的戰時避難疏散路線指引系統，包含資料提取、清理、Metadata 設計、路線規劃邏輯、MongoDB 資料庫設計與未來擴展建議。