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課程緣起：
本課程專為具有 Python 基礎者打造，完整涵蓋資料讀取、清洗、轉換、整併、彙總、探索性分析前處理（EDA 前段），讓學員具備進入資料分析與資料工程的初階能力。課程同時導入 AI 協作技巧，示範如何利用Antigravity、Gemini、ChatGPT、Copilot… 等生成式 AI 協助撰寫程式、解讀錯誤、優化程式碼，讓資料處理流程更有效率。
本課程不僅適合資料工作者，更適合希望自動化日常工作、快速整理大量資料的上班族與跨領域的學習者。
課程目標：
- 使用 Python 語法處理資料流程與檔案操作
- 讀取多種格式資料、整合多來源資料（CSV、Excel、JSON、資料夾批次處理）
- 使用Pandas 進行資料清洗、轉換、欄位調整、格式標準化
- 使用 Pandas 進行資料整併、彙總與樞紐分析
- 使用 NumPy 進行矩陣運算與分析前的資料數值處理
- 建立自動化資料處理流程（批次報表、自動整合）
- 運用 AI 工具協助資料處理邏輯拆解、程式撰寫、除錯與最佳化
預備知識：
- 具備 Python 基礎（變數、條件、迴圈、函式）
- 瞭解 list、dict 等基本資料結構
課程特色：
- AI 協作導入：教你如何用 AI 協助生成資料清洗程式、除錯與程式碼最佳化
- 真實資料集練習：使用行銷銷售、生產製造、金融、電商等案例資料
- 實務導向：大量示範如何處理真實世界的原始資料
- 自動化流程建置：學會處理大批資料與每日/每週報表流程
- 清晰的技能路線：本課程是資料分析、AI/ML 的最佳前導課程
適合對象：
- 想提升資料處理與資料清洗能力的 Python 使用者
- 想銜接資料分析、資料工程與 AI/ML 的學習者
- 經常處理 Excel/CSV/JSON 等資料的上班族（財務、人資、行銷、PM、MIS…）
- 希望將資料處理與報表流程自動化的人員
- 想使用 AI 協作工具提升資料處理效率的跨領域專業工作者
上課時間：
9:00-17:00，3天共21小時。
課程大綱：
| 課程單元 | 課程內容 |
| Python 語法與資料處理實務技巧（3 小時） |
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| 資料讀取與多來源整合（3 小時） |
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| Pandas 入門：資料表核心操作（3 小時） |
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| 資料清洗（Data Cleaning）與轉換（3 小時） |
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| 資料整併、彙總與樞紐分析（3 小時） |
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| NumPy 陣列運算與資料前處理（3 小時） |
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| 資料輸出、自動化報表與n8n應用（3 小時） |
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*課程執行單位保留調整課程內容與講師之權利
