Python資料科學自學聖經：不只是建模！用實戰帶你預測趨勢、找出問題與發現價值(附關鍵影音教學、範例檔) (1版)

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Python資料科學自學聖經：不只是建模！用實戰帶你預測趨勢、找出問題與發現價值（附關鍵影音教學、範例檔） 系列名：程式設計 ISBN13：9786263241657 出版社：碁峰資訊 作者：鄧文淵-總監製;文淵閣工作室-編著 裝訂／頁數：平裝／440頁 規格：23cm*17cm*2cm (高/寬/厚) 出版日：2022/05/09 中國圖書分類：電腦程式語言 內容簡介 網路書店年度百大電腦資訊暢銷書 《Python自學聖經》系列力作 運用Python掌握資料科學的價值 讓人工智慧機器學習找出趨勢的關鍵密碼 完整涵蓋Python資料科學技術，從開發工具、資料預處理、 機器學習、深度學習到模型訓練進化一應俱全！ 給需要本書的人： ★想進入Python資料科學領域，又不知怎麼切入的人 ★面對資料科學龐大又雜亂的理論與資訊卻不知如何下手的人 ★想快速且有系統收集大量資料，並提高處理運用效率的人 ★想利用大量資料進行分析，找出隱藏訊息與趨勢以協助決策的人 ★想運用資料數據訓練人工智慧模型，開發適用的演算法進行預測與解決問題的人 隨著AI人工智慧帶來的科技革命，資料科學的應用正在改變你我的生活。如何由龐大的資料數據中擷取爬梳出有價值的資訊，判斷決策，甚至能預測趨勢、掌握契機，是資料科學為現代社會帶來的新視野。 　 資料科學橫跨多個領域，涵蓋數學、統計與電腦科學等面向。如果想有系統的進入資料科學領域，歡迎藉由本書循序漸進的學習。書中除了有資料科學的觀念，還有技術應用與發展方向，讓每個艱澀觀念都能在範例實作的引導下有著更清楚的輪廓，讓你一探資料科學迷人的樣貌。 【重要關鍵】 ■應用工具：雲端開發平台(Google Colab)、資料科學工具(Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn)、網路爬蟲(requests、BeautifulSoup)。 ■資料預處理：資料清洗、缺失值、重複值及異常值的處理、資料檢查、資料合併、樞紐分析表、圖片增量，以及資料標準化、資料轉換與特徵選擇。 ■機器學習：學習工具(Scikit-Learn)、非監督式學習(K-means演算法、DBSCAN演算法、PCA降維演算法)、監督式學習分類演算法(Scikit-Learn資料集、K近鄰演算法、單純貝氏演算法、決策樹演算法、隨機森林演算法)、監督式學習迴歸演算法(線性迴歸演算法、邏輯迴歸演算法、支持向量機演算法)。 ■深度學習：學習工具(TensorFlow、Keras)、深度神經網路(DNN)、MNIST手寫數字圖片辨識實作、Gradio模組(深度學習成果展示、過擬合)、卷積神經網路(CNN)與循環神經網路(RNN)。 ■模型訓練進化：預訓練模型、遷移學習、深度學習參數調校、hyperas參數調校神器，以及手寫數字辨識參數調校。 【超值學習資源】 獨家收錄「Python資料科學關鍵影音教學」、全書範例程式檔 本書特色 ■深入淺出，只要具備基礎Python程式語言能力即可輕鬆上手。 ■標示出重要觀念，在學習的過程中不會錯失關鍵內容。 ■應用範例導向，每個觀念皆附實用案例，不怕學不會。 ■不使用艱澀數學推導資料科學原理，而以淺顯易懂的文字解說學理。 ■實作圖片增量及遷移學習，即使少量資料也可訓練出實用模型。 ■實作機器學習與深度學習模型參數調校，輕鬆建立完美模型。   目錄 資料科學工具篇 第1章 進入資料科學的學習殿堂 1.1 認識資料科學 1.2 Google Colab：雲端的開發平台 1.3 Colab 的筆記功能 第2章 資料科學神器：Numpy 與Pandas 2.1 Numpy：高速運算的解決方案 2.2 Numpy 陣列建立 2.3 Numpy 陣列取值 2.4 Numpy 的陣列運算功能 2.5 Pandas：資料處理分析的強大工具 2.6 Series 的使用 2.7 DataFrame 的建立 2.8 Pandas DataFrame 資料取值 2.9 DataFrame 資料操作 第3章 資料收集：檔案存取與網路爬蟲 3.1 資料來源的取得 3.2 CSV 檔案的讀取 3.3 JSON 資料的讀取 3.4 Excel 試算表檔案的讀取 3.5 HTML 網頁資料讀取 3.6 儲存資料為檔案 3.7 認識網路爬蟲 3.8 requests 模組：讀取網站檔案 3.9 BeautifulSoup 模組：網頁解析 3.10 文字及檔案資料的收集 第4章 資訊圖表化：Matplotlib 與Seaborn 4.1 Matplotlib：資訊視覺化的核心工具 4.2 折線圖：plot 4.3 長條圖與橫條圖：bar、barh 4.4 圓形圖：pie 4.5 直方圖：hist 4.6 散佈圖：scatter 4.7 線箱圖：boxplot 4.8 設定圖表區：figure 4.9 在圖表區加入多張圖表：subplot、axes 4.10 Pandas 繪圖應用 4.11 Seaborn：更美觀的圖表工具 資料預處理篇 第5章 資料預處理：資料清洗及圖片增量 5.1 資料清洗處理 5.2 資料檢查 5.3 資料合併 5.4 樞紐分析表 5.5 圖片增量 第6章 資料預處理：標準化、資料轉換與特徵選擇 6.1 Scikit-Learn：機器學習的開發工具 6.2 數值資料標準化 6.3 非數值資料轉換 6.4 認識特徵選擇 6.5 使用Pandas 進行特徵選擇 6.6 使用Scikit-Learn 進行特徵選擇 機器學習篇 第7章 機器學習：非監督式學習 7.1 認識機器學習 7.2 K-means 演算法 7.3 DBSCAN 演算法 7.4 降維演算法 第8章 機器學習：監督式學習分類演算法 8.1 Scikit-Learn 資料集 8.2 K 近鄰演算法 8.3 單純貝氏演算法 8.4 決策樹演算法 8.5 隨機森林演算法 第9章 機器學習：監督式學習迴歸演算法 9.1 線性迴歸演算法 9.2 邏輯迴歸演算法 9.3 支持向量機演算法 深度學習篇 第10章 深度學習：深度神經網路(DNN) 10.1 認識深度學習 10.2 認識深度神經網路(DNN) 10.3 實作MNIST 手寫數字圖片辨識 10.4 Gradio 模組：深度學習成果展示 10.5 過擬合 第11章 深度學習：卷積神經網路(CNN) 11.1 認識卷積神經網路(CNN) 11.2 實作貓狗圖片辨識 第12章 深度學習：循環神經網路(RNN) 12.1 認識循環神經網路(RNN) 12.2 下載台灣股市資料 12.3 實作台灣股票市場股價預測 模型訓練進化篇 第13章 預訓練模型及遷移學習 13.1 預訓練模型 13.2 遷移學習 第14章 深度學習參數調校 14.1 hyperas 模組：參數調校神器 14.2 手寫數字辨識參數調校

順勢投資美股ETF：讓世界頂尖公司和經濟趨勢為你賺錢 (1版)

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【簡介】 　　跨領域收錄超過100檔美股重點ETF ｘ 世界績優股 　　順勢善用選擇，任何時機都有獲利機會！   　　一次認識市場重點ETF ────── 　　美股3大指數、11大產業、世界7大貨幣、全球區域市場、國際債券   　　市場有各式各樣的投資途徑，近年全球最受矚目的投資管道之一就是美股ETF。本書為讀者提供一個美股ETF的市場輪廓，協助從中找到適合自己的投資方向和模式，建立自己的財富之路。股市能創造獲利的ETF很多，可惜沒有一種「永遠最賺錢」的投資選項。花無百日紅，沒有一種投資能永久不墜地持續成長，就連備受市場推薦的美股大盤S＆P 500指數也曾有很長的困頓期。好消息是，不管市場如何翻雲覆雨，「賺錢的選擇」一直都存在。認識多一項選擇，人生就多一條財富管道，即使在令人灰心的熊市也有致富的機會。    　　★ 投資的基礎打點───自我準備 ╳ 資源分配 ╳ 美股工具 　　美股ETF的基本介紹，除了優勢也包含挑戰和風險。投資關鍵在自己，首先要先搞定一些個人因素，避免上船三分鐘就暈船，不但損失時間和金錢，還半途而廢收場。英文不好也不用怕，數位時代有很多工具可以協助上手。   　　★ 看見市場的重點───經濟指標 ╳ 財報指標 ╳ 技術指標 　　打點好自己後就要認識投資環境，透過一些市場指標來熟悉道路，包含基本面和技術面的重點指標。出門看天氣，買賣看時機，這些路況指標是來協助我們避開冤枉路、危險路和死路。了解這些指標背後的意義和關聯性，我們就能做更好的投資布局。   　　★ 江湖的生存運作───投資決策流程 ╳ 停損停利策略 ╳ 投資組合回測 　　我們要整合個人和市場的條件，決定適合自己的投資路線。不管是山路或水路都要建立一套自己的投資決策法來降低誤判和迷失的可能。在路上萬一遇到意外，我們也要學習如何停損和停利來減少破財，維護我們的收益，並在過程中檢討進化。    　　★ 順勢的靈活搭配───善用黃金時機 ╳ 世界績優股 ╳ 特殊工具型ETF  　　我們每天都會接收到很多資訊，如果可以將它們與投資連結就能發揮順勢投資的力量。除了一般ETF，在績效追求下我們也可以多元搭配個股和特殊工具型ETF。想在預期的時間內達到理想的收穫，順勢交易和風險管理是關鍵。    　　★ 建構財富的道路───整體市場 ╳ 產業 ╳ 區域 ╳ 債券 ╳ 貨幣之ETF大集結 　　認識不同的投資指標和工具後，投資選擇是實踐獲利的主要關鍵。在不同經濟局勢下，認識的選擇越多，能運用的賺錢選項就越多。多元的投資選擇蘊藏著無限可能，我們都可以在無窮的市場找到屬於自己的一片天。  【目錄】 自序／重逢美股的新生之路    【PART I  知己知彼，百戰多勝】  第1章     進入美股ETF：讓市場為你賺錢 1-1 美股ETF的優勢及常見分類 1-2 美國和台灣的股市規則有些不同 1-3 投資美股的管道及海外資產的風險 1-4 英文不是障礙，有協助的方法和工具   第2章     「自己」是投資成果的關鍵 2-1 讓投資持續進步的金鑰匙 2-2 生活無處不在的投資靈感 2-3 錢進股市很快，但真正賺錢氣要長 2-4 配置自己的重點資源：時間和資金   第3章     市場脈動：讓投資指標助你一臂之力 3-1 美股ETF的基礎評估指標 3-2 出門看天氣，進場看時機：經濟指標 3-3 影響ETF脈動的重點成分股：公司財務指標 3-4 買進和賣出的訊號：技術指標和型態   第4章     打造適合自己的投資策略 4-1 設計專屬的投資決策流程 4-2 為何虧損比想像更難翻身？停損的拿捏 4-3 漲多少該獲利了結？停利的四種策略 4-4 檢視績效，升級自己的投資組合   第5章     靈活運用投資選項 5-1 善用「選擇」，順勢把握賺錢的機會 5-2 從ETF挖掘世界的績優股 5-3 績效加倍的「槓桿型ETF」和逆勢獲利的「反向型ETF」 5-4 主題相似的ETF很多，該如何選擇？   【PART II  多元的美股ETF選擇】  第6章     順著經濟趨勢布局：整體市場ETF 6-1 世界經濟指標：美股三大指數 6-2 市場脈動先驅：中小型企業指數 6-3 股海裡的「價值股ETF」和「成長股ETF」 6-4 美國和全球整體市場ETF   第7章     把握景氣循環的績優類股：產業型ETF 7-1 能源：石油、天然氣、媒炭、其他能源 7-2 原物料：農業、金屬、其他天然資源 7-3 工業： 運輸、建築營造、航太、軍工 7-4 必需消費品：食品飲料、藥品零售、生活用品 7-5 非必需消費品： 汽車業、零售業、休閒娛樂 7-6 醫療保健：健康照護、製藥、醫療設備、生物科技 7-7 資訊科技：半導體、雲端運算、人工智慧 7-8 金融：銀行、保險、投資 7-9 通訊服務：電信業、媒體業 7-10 公用事業：交通建設、電力及水利事業、廢物處理 7-11 房地產：住宅、商辦、物流倉儲、數據中心   第8章     參與個別經濟成長：區域型ETF 8-1 區域型的投資市場分類 8-2 最具成長潛力的新興市場 8-3 不同地區的金雞母公司 8-4 綜合及單一區域的ETF選擇   第9章     投資組合的常見配置：債券型ETF 9-1 投資不可忽視的債券市場 9-2 影響債券價格的因素和風險 9-3 不同的債券型ETF選擇 9-4 組合式選擇：股票債券型ETF   第10章   從國際脈動看見外匯契機：貨幣型ETF 10-1 不同貨幣的特性也不一樣 10-2 外匯基礎：貨幣報價和參考指標 10-3 主要貨幣的ETF投資選項 10-4 崛起的加密貨幣ETF   第11章   聚焦特定商機：主題型ETF 11-1 搜尋多元的投資主題 11-2 投資人關注不墜：高股息ETF 11-3 熊市訊號？VIX波動率指數ETF 11-4 共好趨勢：ESG企業永續發展ETF   附錄／參考資料 看更多

當代歷史學新趨勢 (1版)

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【簡介】 從新文化史到全球史 臺灣第一本全面談論當代歷史學新趨勢的專書 在時間推移下，歷史學研究也隨著時代背景而發展出與前一個世代截然不同的研究趨勢，《當代歷史學新趨勢》內容著重於目前史學研究的熱門與前瞻議題，使讀者更能領略史學研究趨勢如何隨時代背景演變。 當前的歷史學趨勢可歸類為全球視野、帝國與國家、跨文化交流、環境與歷史、「科學、技術與醫療」、情感、歷史記憶、「閱讀、書籍與出版文化」、大眾史學、新史料與歷史書寫。《當代歷史學新趨勢》內容既含括最新的研究趨勢，也有過去十幾年來的數個重要課題的新發展，像是性別史、思想史、科學史。 除了以當前的前瞻與熱門課題為主，《當代歷史學新趨勢》另一特色就是凸顯當代青年學者的觀點。雖然參與撰寫的作者橫跨老中青三代，但主要以剛投入歷史學術社群擔任副教授、助理教授或助理研究員者居多，希望能透過這些新興研究者的學術觀點，完整地反映出當代史學研究趨勢的走向與變化。 CLIO叢書 Clio（克利歐）是希臘神話中掌管歷史的女神，也是史詩的守護者，其神性爽朗善辯，常以手持書本的智慧形象出現。Clio叢書的精神強調史學的流變，既傳統也前瞻，旨在引介21世史學新趨勢的理論、方法與實踐的作品，透過各種史學轉向，如文化史、概念史、性別史、動物史、環境史、全球史及物質文化史等課題，呈現當代新文化史到全球史的歷史研究變化特色。 【目錄】 導　論：蔣竹山，〈從新文化史到全球史：當代歷史學研究的幾種新取向〉 第一部：感覺史╱情感史╱閱讀史╱新文化史 涂豐恩，〈感覺的歷史：理論與實踐〉 王晴佳，〈為什麼情感史研究是當代史學的「一個」新方向？〉 李仁淵，〈閱讀史的課題與觀點：實踐、過程、效應〉 張仲民，〈問題與反思：中國大陸的新文化史研究〉 第二部：思想史╱概念史╱性別史╱歷史記憶 傅　揚，〈思想史與歷史研究：英語世界的若干新趨勢〉 陳建守，〈作為方法的概念：英語世界概念史的研究回顧與展望〉 衣若蘭，〈論中國性別史研究的多元交織〉 潘宗億，〈歷史記憶研究的理論、實踐與展望〉 第三部：全球史╱跨國史 蔣竹山，〈超越民族國家的歷史書寫：晚近歐美史學研究中的「全球轉向」〉 吳翎君，〈「跨國史」研究新趨勢與跨國企業研究〉 第四部：科學史╱醫療史╱食物史 洪廣冀，〈科技研究中的地理轉向及其在地理學中的迴響〉 皮國立，〈新史學之再維新：中國醫療史研究的回顧與展望（2011-2017）〉 郭忠豪，〈品饌新味道：英文學界關於「中國食物」的研究與討論〉 第五部分：數位人文╱新史料與歷史研究 林敬智，〈地理資訊系統（GIS）在史學研究中的應用〉 徐力恆、王　濤，〈數位人文：跨界與爭鳴〉 許雪姬，〈「臺灣日記研究」的評介與現況〉 作者群簡介