文档介绍了Python和数据可视化的基础知识，包括课程安排和不同的应用领域。讲座内容涵盖了数据分析、机器学习和常用图表等主题，强调了数据描述与可视化技术的重要性。作业要求学生在下次课程中展示他们的图表作品，促进对数据分析的理解。

1. Python Introduction &
Data Visualization
Lecture 1
2020/3/10(⼆)
數位資訊部數據分析課
Adam Chang
1

2. 張祐誠
Experience
新光⼈壽 - 資料⼯程師
台灣⼈⼯智慧學校 - 第⼆期技術⼈班
聚陽實業 - 海外系統專案專員、機械⼯程師
Job Description
資料分析、後端API串接
⾃然語⾔處理與機器視覺應⽤開發
GPU伺服器管理
偶爾客串⼀下內部教育訓練
2

3. My Lectures and Topics
3
課程序 課程主題
Lecture 1 Python Introduction & Data Visualization
Lecture 4 Pytorch Introduction

4. 4
使⽤Python⼈數排名前三的國家是？
⼩組活動

5. 使⽤Python的國家分佈
5
Source: https://www.jetbrains.com/lp/devecosystem-2019/python/

6. Table of Contents
6
Python introduction
Data science introduction
Common applications
Popular framework
Other things in python
Data visualization

7. WHY PYTHON?
7

8. 在2019年排名第三的語⾔
8
Source: https://www.tiobe.com/tiobe-index/

9. 使⽤Python的職務
9
Source: https://www.jetbrains.com/lp/devecosystem-2019/python/

10. 使⽤Python的公司規模
10
Source: https://www.jetbrains.com/lp/devecosystem-2019/python/

11. 使⽤Python的產業
11 Source: https://www.jetbrains.com/lp/devecosystem-2019/python/

12. 常⾒的Python編譯器
12 Source: https://www.jetbrains.com/lp/devecosystem-2019/python/

13. PYTHON
的應⽤有什麼？
⼩組活動
13

14. Python 常⾒的應⽤
14
Source: https://www.jetbrains.com/lp/devecosystem-2019/python/

15. Data Analysis
15 https://dash-gallery.plotly.host/dash-oil-gas-ternary/

16. Data Analysis
16 https://dash-gallery.plotly.host/dash-oil-gas-ternary/

17. 常⽤的資料分析套件
17
Source: https://www.jetbrains.com/lp/devecosystem-2019/python/

18. Web Development
18 Source: https://www.djangoproject.com

19. Web Development
19

20. 常⽤的Web Frameworks
20 Source: https://www.jetbrains.com/lp/devecosystem-2019/python/

21. Machine Learning
21
Source: https://weather.com/weather/today/l/25.05,121.46?par=google&temp=c Source: https://tw.stock.yahoo.com

22. Machine Learning
22

23. Automation Scripts
23
https://pyautogui.readthedocs.io/en/latest/

24. Web Crawler
24

25. Desktop Development
25
https://docs.python.org/3/library/tkinter.html

26. Mobile App
26 https://kivy.org/#home

27. Mobile App
27

28. 其他⼤家常⽤的套件
28 Source: https://www.jetbrains.com/lp/devecosystem-2019/python/

29. 資料科學？
29

30. 資料科學 = 統計＋程式＋領域知識
30
https://berkeleysciencereview.com/2013/07/how-to-become-a-data-scientist-before-you-graduate/

31. 31https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/team-data-science-process/

32. 資料科學家要會什麼？
32
⼩組活動

33. 33
https://github.com/MrMimic/data-scientist-roadmap

34. 其他關於Python必須知道的事情
34
https://www.python.org/dev/peps/

35. PEP 20
35

36. PEP 8 & Linter
36
https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/

37. 開發虛擬環境
37 Source: https://www.jetbrains.com/lp/devecosystem-2019/python/

38. Python Debugger
38

39. Documentation
39

40. Project Management
40
https://docs.python-guide.org/writing/structure/

41. Testing
41

42. 常⽤的測試套件
42 Source: https://www.jetbrains.com/lp/devecosystem-2019/python/

43. Functional Programming
& OOP
43 https://realpython.com/python3-object-oriented-programming/

44. Version Control
44
https://www.gitkraken.com/git-client

45. Key Takeaways
45
了解要開發哪種應⽤
選擇對應的套件
選擇喜歡的IDE
Pycharm, Sublime text, Jupyter
Vscode, Atom…
程式之外但很重要的事情：
PEP
Documentation
Testing
Version Control
Functional Programming
OOP
Project Management

46. That’s all in first
session.
46

47. Data Visualization
47

48. 你會如何評估⼀組數據？
48
10 筆資料
100 筆資料
1,000,000 筆資料
平均值
平均值
平均值?????

49. 描述性統計
49
Min
25%
Mediam
75%
Max
Min
12.5%
25%
Mediam
75%
87.5%
Max
Min
12.5%
25%
Mediam
75%
87.5%
Max
Midhinge
Mideight
Min
12.5%
25%
Mediam
75%
87.5%
Max
Midhinge
Mideight
Counts
Mean
STD

50. –我說的
透過資料視覺化，
去觀察資料的全貌。
50

51. 這張圖表有什麼問題？
51
⼩組活動
國內各⼈壽公司近⼀年在Google的搜索熱度
9.524
19.048
28.571
38.095
47.619
57.143
66.667
76.19
85.714
95.238
2018-03-04
2018-03-25
2018-04-15
2018-05-06
2018-05-27
2018-06-17
2018-07-08
2018-07-29
2018-08-19
2018-09-09
2018-09-30
2018-10-21
2018-11-11
2018-12-02
2018-12-23
2019-01-13
2019-02-03

52. 做了⼀些調整後
52
國內各⼈壽公司近⼀年在Google的搜索熱度
搜索熱度（標準化後數量）
0
25
50
75
100
搜索時間（⽇期）
2018-03-04
2018-03-25
2018-04-15
2018-05-06
2018-05-27
2018-06-17
2018-07-08
2018-07-29
2018-08-19
2018-09-09
2018-09-30
2018-10-21
2018-11-11
2018-12-02
2018-12-23
2019-01-13
2019-02-03
新光⼈壽: (Taiwan)
國泰⼈壽: (Taiwan)
富邦⼈壽: (Taiwan)
台灣⼈壽: (Taiwan)

53. 我們如何看圖表？
53
國內各⼈壽公司近⼀年在Google的搜索熱度
搜索熱度（數量）
0
25
50
75
100
搜索時間（⽇期）
2018-03-04
2018-03-25
2018-04-15
2018-05-06
2018-05-27
2018-06-17
2018-07-08
2018-07-29
2018-08-19
2018-09-09
2018-09-30
2018-10-21
2018-11-11
2018-12-02
2018-12-23
2019-01-13
2019-02-03
新光⼈壽: (Taiwan)
國泰⼈壽: (Taiwan)
富邦⼈壽: (Taiwan)
台灣⼈壽: (Taiwan)
1. 先看標頭
2. 座標軸名稱
3. 座標軸單位
4. 座標軸範圍
5. 看圖表Pattern & 圖⽰

54. 你認識哪些圖表？
54
⼩組活動

55. 你認識哪些圖表？
55 https://python-graph-gallery.com

56. 常⽤圖表介紹
56

57. Line Chart
57
0
25
50
75
100
4 ⽉ 5 ⽉ 6 ⽉ 7 ⽉
Pros:
通常⽤於評估因時間變化
⽽改變的趨勢
Cons:
結構簡單
通常需結合其他資訊比對

58. Bar Chart
58
0
25
50
75
100
4 ⽉ 5 ⽉ 6 ⽉ 7 ⽉
Pros:
通常⽤於評估事件的頻率
Cons:
結構簡單
通常需結合其他資訊比對

59. Pie Chart
59
Pros:
通常⽤於評估事件的佔比
Cons:
結構簡單
通常需結合其他資訊比對
7%
8%
10%
11%
29%
35%

60. Historgram
60
Pros:
通常⽤於評估事件的頻率
分佈，是統計上常⽤的圖
表之⼀
Cons:
需調整資料級距
無法看到關鍵指標的位置

61. Scatter Plot
61
Pros:
通常⽤於評估兩個參數之
間的關係
Cons:
常輔以回歸線看彼此的關
係

62. Botplot
62
Pros:
也是看分佈常⽤的圖標之
⼀，可以清楚地看到描述
性統計
Cons:
評估整體性稍為直⽅圖弱
⼀點，可以交叉比對看

63. Heatmap
63
Pros:
通常⽤以看參數之間的相
關強度
Cons:
⽤於可明顯評估強度的資
料

64. 常⽤的Python繪圖套件
64

65. PYTHON 常⽤繪圖套件(1)
65
https://matplotlib.org/index.html

66. Matplotlib
66

67. PYTHON 常⽤繪圖套件(2)
67
https://seaborn.pydata.org

68. Seaborn
68

69. PYTHON 常⽤繪圖套件(3)
69
https://docs.bokeh.org/en/latest/index.html

70. Bokeh
70

71. PYTHON 常⽤繪圖套件(4)
71
https://plot.ly/python/

72. Plotly
72

73. PYTHON 常⽤繪圖套件(5)
73
https://dash.plot.ly

74. Dash
74

75. Dash Sample Code
75

76. Python繪圖⼯具比較
76
繪圖⼯具 優缺點描述
Matplotlib
預設的圖表較簡單
但可⾼度客製化
Seaborn
美化版的Matplotlib
可以⽤Matplotlib的語法客製化
Bokeh
可以做互動式圖表
可⽤前端的語法進⾏客製化
Plotly
可做互動式圖表
圖表挺美觀的
Dash 建立圖表儀表板的好⼯具

77. Key Takeaways
77
學習如何描述⼀份資料
描述性統計（5, 7, 9, 12…)
學習如何繪製圖表
知道圖表繪製的注意事項
了解有什麼圖表可以分析
使⽤Python套件繪製圖表
Matplotlib
Seaborn
Bokeh
Plotly
Dash

78. Homework
78
• 上網找⼀個你喜歡的資料集
Kaggle, UCI, 台灣開放資料平台...等，找⼀組資料集
• 做出10個圖表，圖表種類可重複
• 但⾄少應包含5種以上不同的圖表
• 下次上課時，做⼀個5分鐘的報告
• 說明你為什麼選擇這個圖表，以及得到什麼資訊