超圖解資料科學 ✕ 機器學習實戰探索：使用 Python (1版)
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【簡介】
資料科學、機器學習是近來最夯的關鍵字, 所引發的學習熱潮從未間斷。然而初學的你只要稍微上網搜尋可能會發現, 資料科學涉及的領域實在超～級～廣, 包括 AI、機器學習、程式設計、資料視覺化、數學、統計...等等, 一拖拉庫的名詞都與資料科學沾上邊；相關書籍更是不少, 各書的切入點明顯都不一樣, 卻都一致高喊「我帶你學資料科學！」讓初學者看得更花了, 對於如何入門愈來愈沒頭緒...
這麼雜到底怎麼學？AI、統計、Python / R 程式語言...通通碰過一輪？
先看完這本書再說！與其雜亂無章東學西學, 本書大聲告訴你：「資料科學沒那麼複雜！」, 只要跟著書中精心設計的「資料科學 5 步驟」：
問個感興趣的問題 → 資料取得 → 資料處理 → 探索性資料分析 → 機器學習做資料分析
「記牢」、「做熟」這 5 步就夠了！
[鐵了心就是要你會！利用 Colab ✕ Python 反覆操演]
在各步驟中, 我們會帶你用 Colab 免費雲端平台以及 Python 這個超夯工具動手操演多個資料科學經典案例, 讀者可以從過程中逐步吸收資科科學乃至於機器學習各階段要處理的「眉眉角角」。
要是做過一輪還不熟沒關係, 我們換個範例多 run 幾遍！幾輪下來一定會對資料科學的內涵更加清晰, 也會對機器學習在其中所扮演的角色有更深刻的認識！
[圖解爆棚, 隨便翻閱都有感]
更棒的是, 學習資料科學、機器學習免不了會碰到許多看起來很難懂的數學公式, 實作時也得學習各種陌生的 Python 語法, 為此作者特別在書中設計大量插圖, 協助你有效率地理解內容；而每一章最前面的「學習地圖」更可以幫你隨時掌握學習脈絡, 有這些超圖解的「加持」, 讓你遇到再複雜的概念也不怕！
【目錄】
Ch01 破冰！資料科學觀念養成
Ch02 Python 資料科學實作平台：Google Colab
Ch03 認識資料科學神器 pandas 並用網路爬蟲取得資料
Ch04 初探資料科學 (一)：用 pandas 做資料前處理
Ch05 初探資料科學 (二)：用資料視覺化發掘重要資訊
Ch06 經典案例演練！更深入的探索性資料分析
Ch07 資料科學 Level UP！認識機器學習演算法
Ch08 機器學習實戰 (一)：用線性迴歸分析做趨勢預測
Ch09 機器學習實戰 (二)：用 K最近鄰法 (KNN) 做分類
Ch10 機器學習實戰 (三)：用 K平均法 (K-Means) 做分群
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圖解資料庫系統理論－使用SQL Server實作(第五版修訂版) (5版)
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【簡介】
1.學習目標：每章的最前面都有引言說明學習目標，啟發學習動機。
2.圖解說明：以圖文並茂的方式，解說「資料庫」的概念知識。
3.課後評量：提供「選擇題」與「問答題」題型，協助讀者課後練習與自我測驗。
4.本書主要以SQL Server 2019寫成，可往上、往下相容於2017、2022版本。
內容簡介
本書依照作者多年的教學與實務經驗，為讀者量身打造一本適合初學者的入門及實作書。內容輔以大量圖形和範例解說，完整說明資料庫系統理論與實作，不僅適合大專院校的課程，也適用於準備國家考試的參考。
內容涵蓋資料庫導論、SQL Server的安裝與環境介紹、關聯式資料庫、ER Model實體關係圖、資料庫正規化、關聯式模式的資料運算、結構化查詢語言SQL、SQL的查詢語言、合併理論與實作、檢視表、預存程序、觸發程序。並進一步介紹Python如何連接SQL Server資料庫來學習SQL指令，以及整合SQL Server資料庫開發員工銷售系統。
【目錄】
CH01 資料庫導論
1-1 認識資料、資料庫及資訊的關係
1-2 資料庫的意義
1-3 資料庫與資料庫管理系統
1-4 資料庫系統與檔案系統比較
1-5 資料庫的階層
1-6 資料庫的設計
1-7 資料庫系統的架構
CH02 SQL Server 2019資料庫的管理環境
2-1 何謂SQL Server 資料庫？
2-2 SQL Server 資料庫管理工具SQL Server Management Studio
2-3 建置SQL Server 資料庫及資料表
2-4 SQL Server 資料庫的操作
CH03 關聯式資料庫
3-1 關聯式資料庫(Relation Database)
3-2 鍵值屬性
3-3 關聯式資料庫的種類
3-4 關聯式資料完整性規則
CH04 ER Model 實體關係圖
4-1 實體關係模式的概念
4-2 實體(Entity)
4-3 屬性(Attribute)
4-4 關係(Relationship)
4-5 情境轉換成E-R Model
4-6 將ER 圖轉換成對應表格的法則
CH05 資料庫正規化
5-1 正規化的概念
5-2 正規化的目的
5-3 功能相依(Functional Dependence, FD)
5-4 資料庫正規化(Normalization)
5-5 反正規化(De-normalization)
CH06 關聯式模式的資料運算
6-1 關聯式模式的資料運算
6-2 關聯式代數
6-3 限制(Restrict)
6-4 投影(Project)
6-5 聯集(Union)
6-6 卡氏積(Cartesian Product)
6-7 差集(Difference)
6-8 合併(Join)
6-9 交集(Intersection)
6-10 除法(Division)
6-11 非基本運算子的替代(由基本運算子導出)
6-12 外部合併(Outer Join)
CH07 結構化查詢語言SQL(異動處理)
7-1 SQL 語言簡介
7-2 SQL 提供三種語言
7-3 SQL 的DDL 指令介紹
7-4 SQL 的DML 指令介紹
7-5 SQL 的DCL 指令介紹
CH08 SQL 的查詢語言
8-1 單一資料表的查詢
8-2 使用Select 子句
8-3 使用「比較運算子條件」
8-4 使用「邏輯比較運算子條件」
8-5 使用「模糊條件與範圍」
8-6 使用「算術運算子」
8-7 使用「聚合函數」
8-8 使用「排序及排名次」
8-9 使用「群組化」
8-10 使用「刪除重複」
CH09 合併理論與實作
9-1 關聯式代數運算子
9-2 限制(Restrict)
9-3 投影(Project)
9-4 卡氏積(Cartesian Product)
9-5 合併(Join)
9-6 除法(Division)
9-7 巢狀結構查詢
CH10 VIEW檢視表
10-1 VIEW 檢視表
10-2 VIEW 的用途與優缺點
10-3 建立檢視表(CREATE VIEW)
10-4 刪除檢視表(DROP VIEW)
10-5 常見的檢視表(VIEW Table)
10-6 檢視表與程式語言結合
CH11 預存程序
11-1 何謂預存程序(Stored Procedure)
11-2 預存程序的優點與缺點
11-3 預存程序的種類
11-4 建立與維護預存程序
11-5 建立具有傳入參數的預存程序
11-6 建立傳入參數具有「預設值」的預存程序
11-7 傳回值的預存程序
11-8 執行預存程序命令
CH12 觸發程序
12-1 何謂觸發程序(TRIGGER)
12-2 觸發程序的類型
12-3 觸發程序建立與維護
CH13 Python 結合SQL Server 資料庫的應用
13-1 Python 如何連接SQL Server 資料庫
13-2 查詢資料表記錄
13-3 專題製作(員工銷售系統)
CHA Python 程式的開發環境
A-1 何謂Python 程式
A-2 Python 程式的開發環境
A-3 撰寫第一支Python 程式
A-4 基本input ／ print 函數介紹
A-5 format 函數介紹
A-6 整數、浮點數及字串輸出
A-7 載入模組
A-8 如何建立副程式
A-9 副程式如何呼叫
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