PYTHON 程式設計：數據分析與深度學習

本書自初版發行後，許多新的技術、平台與應用，又有不少改變。為了因應資訊領域和 Python 實務應用上的需求，本書進行大幅度的改版，並加入許多新的題材與應用範例。

做為學習程式設計與人工智慧應用的語言，Python 讓使用者專注於解決問題，不需要花很多時間去搞清楚語言本身的結構和規則，近年來在人工智慧與機器學習的應用也越來越廣泛。

此回內容增加人工智慧與深度學習的應用，並加強了人工智慧、機器學習與數據分析技術這二者關係的連結。除了 Scikit-learn 工具之外，本書新增 Tensorflow 和 Keras，使用簡單的範例引導讀者學習人工智慧與深度學習。內容包括人工智慧的簡介，以及機器學習原理和 Python 深度學習範例，讓讀者瞭解如何運用 Python，進行程式撰寫與基本深度學習應用。

本書的內容相當豐富，不僅包含 Python 程式設計基礎，還涵蓋 Python 多種套件應用，而且在人工智慧與機器學習、深度學習都有不少的實務範例，是學習 Python 程式設計與機器學習應用的最佳入門用書。

‧白文章‧

現職：東吳大學財務工程與精算數學系教授

學經歷：美國Fulbright學者

匈牙利布達佩斯Corvinus大學研究

日本京都同志社大學客座研究員

美國堪薩斯大學 (U. of Kansas) 訪問學者

文大、北科大、淡大兼任教授

東吳大學財務工程與精算數學系主任

台北城市科技大學資訊管理系主任

永豐餘造紙公司系統規劃專員

榮安電腦公司系統分析師

淡江大學資訊工程學博士

國立台灣科技大學工業管理碩士

 ‧白子宣‧

現職：Financial Data Analyst, Clearwater Analytics, LLC, Boise, Idaho, USA

學經歷：

Junior Quantitative Analyst, Data Science, Blue Water

Financial Technologies LLC, MN, USA

Data Scientist, Ziggurat Technologies, Inc., CA, USA

Master of Data Science, University of St. Thomas, MN, USA

Teaching Assistant, Trilogy Education Services, USA

Lab Consultant, University of St. Thomas, MN, USA

行銷資料分析助理，台灣亞太電信

Part 1　導　論

Chapter 1 智能數據分析與Python語言

Chapter 2 Python開發環境

Part 2　Python程式設計基礎

Chapter 3　初探Python程式

Chapter 4　資料型態與運算

Chapter 5　流程控制敘述

Chapter 6　函　式

Chapter 7　檔案處理

Part 3　數據分析應用

Chapter 8　網路爬蟲

Chapter 9　NumPy陣列結構處理

Chapter 10　Pandas數據結構處理

Chapter 11　資料預處理

Chapter 12　資料視覺化

Part 4　進　階

Chapter 13　數據分析技術

Chapter 14　機器學習

Chapter 15　人工智慧應用