探索化學(Raymond 4/e) (4版)

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書名：探索化學(第四版) 作者：Raymond(潘文彬/魏麗梅) 出版社：滄海書局 出版日期：2018/00/00 ISBN：9789867696229 目錄 第一章 科學與測量 第二章 原子和元素 第三章 化合物 第四章 有機化合物簡介 第五章 氣體、液體與固體 第六章 反應 第七章 溶液、膠體與懸浮液 第八章 酸、鹼與平衡

數位審計-總帳智能資料分析與文字探勘應用實例演練(附試用教育版軟體90天使用權＋教學演練資料) (1版)

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【簡介】 以資料分析為主題，運用JCAATs實務案例上機演練，讓審計更完整。 　　數位化時代，審計從業人員必須掌握最前沿的AI智能稽核技術，以便與國際標準接軌，降低偵查風險。國際審計準則（ISA）已明確提高會計師責任，要求更高的審計品質，隨著查核風險受重大不實表達風險及偵查風險的影響，智能資料分析技術成為不可或缺的工具。美國會計師公會 (AICPA) 發表《審計資料分析標準》 ( Audit Data Standards) 提供了一套透過資料分析技術來執行各種審計程序的有效指引。 　　本講義參考以上標準，以「總帳智能資料分析與文字探勘」為主題，提供完整的實例上機演練資料，經國際電腦稽核教育協會（ICAEA）認證，由國際專業稽核實務顧問群精心編寫，透過實務案例上機演練，指導學員學習最新的AI人工智慧審計軟體，內容總帳交易紀錄完整性分析、勾稽比對、Round Dollar化整為零、離群(Outlier)及文字探勘等進階技巧，幫助快速找出高風險總帳紀錄，協助會計師與審計人員熟悉數位化審計程序，提升審計品質與查核效率。學員可透過申請獲得JCAATs AI審計軟體試用教育版90天使用權，無論是會計師、審計人員、內部稽核還是大專院校的師生，本書皆是提升審計品質的必備工具，期待您的參與與交流。 【目錄】 1. 總帳作假事件回顧與案例分析 2. 國際審計準則公報加重會計師、內部稽核的財報舞弊查核責任 3. 會計總帳查核重點 4. 美國AICPA公會稽核資料標準- 總帳篇 5. 總帳查核各資料來源表關聯與審計資料倉儲建立實例 6. 數位審計好幫手-JCAATs AI審計軟體簡介 7. JCAATs指令實習:缺漏(GAP)、重複(DUPLICATE)、比對(JOIN)、離群(Outlier)、.mod()、日期函式等指令與函式應用 8. 文字探勘技術架構與實務應用 9. 總帳查核演練基礎篇：總帳交易紀錄完整性分析 實務案例上機演練一: 總帳資料缺漏測試 實務案例上機演練二: 總帳資料重複測試 10. 舞弊者常用的異常金額數值樣態 11. 總帳查核演練實務篇: 總帳記錄準確性、正確性和合規性查核 實務案例上機演練三：總帳金額Round Dollar(化整為零)分析 12. 實務案例上機演練四：離群分析於總帳金額查核應用 13. 實務案例上機演練五：總帳過帳異常日期或時間查核 14. 實務案例上機演練六：總帳科目異常查核(幽靈分錄) 15. 實務案例上機演練七：文字探勘於總帳查核應用 16. 總帳數位審計機器人(Audit Robotics)實例應用

AI智能稽核-文字探勘於合約查核實例演練(附試用教育版軟體+教學演練資料)

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　　文字探勘技術（Text Mining）與自然語言處理（NLP）被美國麻省理工學院（MIT）評選為未來十大最重要的技術之一，傳統合約查核對法務或稽核人員來說是一項耗時且耗人力的工作。然而，隨著AI人工智慧技術的快速發展，AI合約審查機器人能夠提供智能審查，提升審查效率和效果，避免合約控制失效所帶來的停工或違約損失裁罰等重大營運風險。 　　本講義經國際電腦稽核教育協會(ICAEA)認證，由具備國際專業稽核實務顧問群精心編寫，檢附完整實例演練資料，並可申請取得AI稽核軟體JCAATs教育版，讓學員以實務案例上機操作，充分學習如何結合AI人工智慧文字探勘技術快速辨識PDF 文字、PDF 上表格資料或透過OCR(光學字元辨識)對PNG 等圖檔格式進行文字辨識相關的合約文字。 JCAATs 為Python-Based AI新世代的通用稽核軟體，具有更多的AI人工智慧功能包含機器學習、文字探勘及OEPN DATA連結器等，讓稽核工具的使用從傳統的大數據資料分析，升級到AI人工智慧新稽核。歡迎法遵、會計師、內稽、各階管理人員、大專院校師生等有興趣的專業人士，加入智能稽核(Smart Audit)行列共同交流與學習。 ◎代理經銷 白象文化

Python 資料科學實戰教本 - 爬蟲、清理、資料庫、視覺化、探索式分析、機器學習建模，數據工程一次搞定！ (1版)

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Python 資料科學實戰教本 - 爬蟲、清理、資料庫、視覺化、探索式分析、機器學習建模，數據工程一次搞定！ ISBN13：9789863127246 出版社：旗標出版社 作者：陳會安 裝訂／頁數：平裝／616頁 規格：23cm*17cm*2.8cm (高/寬/厚) 重量：946克 出版日：2022/08/22 中國圖書分類：電腦科學 內容簡介 【題材涵蓋最全面！一本書掌握資料科學 / 數據工程必學 know-how！】   從大數據到人工智慧世代，其背後蘊含的關鍵技術與理論不脫資料科學、機器學習的範疇。基本上，資料科學需要的背景知識與技能相當的多，通常要會 Python 程式設計基礎、熟悉相關 Python 套件和模組的使用；再加上機器學習的基礎就是機率和統計，因此也免不了得學機率和統計知識，可說有一拖拉庫的主題等著你去學，也難怪市面上各主題 (程式基礎、統計、套件、機器學習建模...) 的專書滿坑滿谷，一時間實在讓人難以消化...   為了降低讀者初學資料科學面對的負擔以及混亂感，我們精心設計了這本入門實戰教本，秉持讓讀者「買一本抵多本」的精神，本書一次涵蓋所有入門必須熟悉的重要題材，同時也將初學資料科學的脈絡梳理清楚。   在章節的安排上，本書從資料取得的網路爬蟲開始，提供一個標準 SOP 來幫助讀者從網路取得資料；接著說明資料科學必學的 Python 重量級套件，再接著介紹機率、統計和探索式資料分析的基礎知識，最後進入最熱門的機器學習、深度學習建模主題。   這一連串「取得資料 → 探索資料 → 預測分析」是一套完整的資料科學 / 數據工程實戰訓練，跟著本書掌握這些重要 know-how 後，就不難看懂網路上眾多資料科學、機器學習專案的 Python 程式碼和線上教材，甚至參與資料科學、機器學習的網路競賽；希望本書能協助讀者開啟資料科學家 / 數據工程師的成功之路！   本書特色   □ 資料科學三部曲：取得資料 → 探索資料 → 預測分析 □ 一次補足最入門的統計和機率基礎 □ Python 開發環境與基礎語法快速上手 □ 從網頁爬蟲、資料清理到資料視覺化，快速完成資料探索的預處理程序 □ 將清理後的資料存入 SQL 資料庫，便於日後存取利用 □ 實踐資料科學的四大套件：NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn 一次掌握 □ 用 Scikit-learn、tensorflow.Keras 套件實作最熱門的 AI 機器學習應用 目錄 第一篇 資料科學和 Python 基礎 第 1 章 資料科學概論與開發環境建立 – Anaconda 第 2 章 Python 程式語言   第二篇 網路爬蟲和 Open Data (取得、清理與儲存資料) 第 3 章 取得網路資料 第 4 章 資料擷取 第 5 章 資料清理與資料儲存 第 6 章 網路爬蟲實作案例   第三篇 Python資料科學套件 – 探索資料（資料視覺化與大數據分析） 第 7 章 向量與矩陣運算 – NumPy 套件 第 8 章 資料處理與分析 – Pandas 套件 第 9 章 大數據分析 (一) – Matplotlib 和 Pandas 資料視覺化 第 10 章 大數據分析 (二) – Seaborn 統計資料視覺化 第 11 章 機率與統計 第 12 章 估計與檢定 第 13 章 探索性資料分析實作案例   第四篇 人工智慧、機器學習與深度學習 – 預測資料 第 14 章 人工智慧與機器學習概論 – 認識深度學習 第 15 章 機器學習演算法實作案例 – 迴歸 第 16 章 機器學習演算法實作案例 – 分類與分群 第 17 章 深度學習神經網路實作案例   附錄 A：HTML 網頁結構與 CSS 附錄 B：Python 文字檔案存取與字串處理 附錄 C：下載與安裝 MongoDB 和 MySQL 資料庫