在 Google Colab 中逐步學習 Python | 資料科學的簡單入門，但並非完整的 Python 課程
從這 3.5 小時的課程，你會學到
- 掌握 Python 程式設計基礎知識，包括變數、資料型別和函數。
- 學習如何使用 Google Colab 在雲端編寫、運行和共享 Python 程式碼。
- 理解並使用 Python 變數、資料型別和算術運算子。
- 在 Google Colab 中匯入、清理和探索資料集，例如 CSV 檔案。
- 理解機器學習和深度學習的核心概念。
- 應用分類技術準確地將資料分類。
要求
- 一台配備穩定網路連線的電腦或筆記型電腦（Google Colab 在線上運行）
- 無需任何程式設計或資料分析經驗
- 樂於學習，積極向上
- 一個免費的 Google 帳戶，用於存取 Google Colab 和 Google 雲端硬碟
課程說明
您是 Python 新手，正在尋找一種簡單實用的方式來開啟您的資料科學之旅嗎？這門入門級課程將使用 Google Colab（一個完全在瀏覽器中運行的免費雲端程式設計平台）一步步引導您掌握 Python 程式設計的基礎知識。無需安裝，即使您從未編寫過程式碼，也能立即開始學習。
本課程專為學生、公共衛生研究人員、社會科學專業人士和數據愛好者設計，並專注於實踐學習。您不僅會閱讀 Python 的相關知識，還會透過互動式範例和真實資料集編寫和運行程式碼進行練習。
我們將從基礎知識入手：變數、數字、字串、列表和字典。您還將探索算術和邏輯運算子、條件語句和循環，從而理解 Python 簡潔直覺的語法。我們將逐步深入與資料相關的任務，例如讀取 CSV 檔案、探索資料集、處理缺失值以及應用條件進行資料清洗和分析。
學習過程中，您將了解 Google Colab 如何透過即時執行、自動程式碼補全以及與 Google 雲端硬碟的無縫整合等功能，讓編碼變得更加輕鬆。
完成本課程後，您將掌握紮實的 Python 資料分析基礎，並準備好學習更進階的 Python 和資料科學主題。請注意：這是一門入門課程，並未涵蓋 Python 程式設計的所有方面——它旨在為您提供一個堅實的起點，以便您在此基礎上繼續深入學習。
目標受眾
- 絕對零基礎/中級水平，想要從零開始學習 Python 編程
- 對使用 Python 和 Google Colab 進行資料分析感興趣的任何人
- 希望開啟資料科學或機器學習之旅的學生、專業人士或愛好者
講師簡介
Md Ahshanul Haque 查爾斯‧史都華大學博士生
我是澳洲查爾斯‧史都華大學的博士生，也是孟加拉國拉傑沙希大學統計系的碩士研究生。自2014年以來，我一直在世界領先的國際衛生研究機構之一——孟加拉國國際腹瀉研究中心（icddr,b）擔任助理科學家。
過去十年，我的研究工作主要集中在生物統計方法、母嬰營養、公共衛生研究和大規模調查資料分析領域。我已在同行評審期刊上發表了40餘篇研究論文，其中12篇為第一作者。
我的優勢在於能夠熟練運用Stata、SPSS和R等工具進行實務性強的資料分析。我曾指導學生和專業人士如何清晰自信地分析公共衛生和生物學資料集。
我在Udemy的目標是讓複雜的統計分析變得簡單易懂，尤其適合公共衛生和研究領域的初學者。我期待著幫助您逐步提升數據分析技能。
我熱衷於幫助學生學習 Python 和 RStudio，將其應用於資料科學和統計領域。憑藉著多年使用這些工具的經驗，我很高興能引導您開啟學習之旅。
歡迎透過我的社群媒體頁面與我聯繫，以獲取更多學習資源：
Facebook 首頁：
- Google Colab 中的 Python 資料科學基礎
- R 和 RStudio：資料科學與生物統計學
LinkedIn 群組：
- R 語言在資料科學與生物統計學的應用
字幕：英文
- 想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To
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