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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。
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。
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。
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。