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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!

為了解決電腦書的問題，作者陳會安 這樣論述：

　　【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

電腦書進入發燒排行的影片

城市意象作為城市字體設計之探討

為了解決電腦書的問題，作者柯瑜慧 這樣論述：

本研究旨在城市字體設計的過程搜集，並探討城市意象於城市字體設計的重要性。文字意象在視覺傳達上具有很重要的影響性，城市字體設計具備文字的視覺意象與城市意象的連接。本研究探討城市字體案例，整理城市字體在設計、應用上的不同，以半結構式的訪談，搜集專家對城市字體的看法，將城市字體案例與訪談內容進行整理，並將其作為城市字體設計時的重點，統整成評估式量表。城市字體設計之評估式量表，利於未來的在設計城市字體時的檢驗，尤其以城市意象與字體的結合最為重要，本研究的受訪者為臺灣字體設計師與日本字體設計公司的經理，訪談後的結果顯示，兩位專家雖有不同的觀點，但在城市字體設計上，可歸納出七項重點，而評估式量表是從這七

項整理出，並顯示城市字體在設計時的重要依據。根據訪談與文獻搜集後的資料整理，本研究得出以下結論：城市字體設計的重點，除了文字的基本概念外，最重要的是字體與城市有連結，城市字體能促進城市品牌的發展，對外為城市達到宣傳效果，對地方內部則增加市民對當地的認同感，問卷式的整理對於日後城市字體設計有量化研究的依據，利於後續設計者回推城市字體設計的成果，檢驗城市意象與城市字體的結合。

PB硬碟時代必備技法：精解檔案系統技術及應用

為了解決電腦書的問題，作者張書寧 這樣論述：

☆★☆★【檔案系統技術精解！】★☆★☆ 了解所有檔案原理，技術內幕一網打盡！ 　　檔案系統可以說是電腦軟體系統中最複雜的子系統，也是作業系統的基石，了解其中原理及應用可以幫助使用者解決各種類型的問題。檔案系統的實現與運算資源管理、記憶體資源管理、網路資源管理相互作用，了解這些充滿歷史的故事和智慧的技術方案不但實用，在深入學習電腦各種知識如AI、大數據時，心中更有底，知道考慮的重點是什麼。在網際網路與自媒體時代，知識的獲取變得容易和便捷，資訊的產生、多樣性和品質、獲得呈爆炸性增長。當今個人電腦的硬碟即將進入PB時代，雲端儲存更早就突破這個數字了。本書讓你有機會重新複習各大作業系統的檔案系統

，不管是Linux、MacOS或是Windows，一窺我們眼中已具體化的資料，是如何用0/1方式儲存在磁單位或電子單位中，而最新一代的網路檔案系統NFS、SMB，甚至更進一步的分散式雲端檔案系統GFS、CephFS、GlusterFS，甚至是Amazon S3系統，都收納至本書中，從本機到雲端，從雲端到分散，一覽無遺。 　　本書看點 　　✪檔案系統的概念、原理和基本使用 　　✪本地檔案系統的關鍵技術、原理介紹 　　✪傳統網路檔案系統介紹 　　✪分散式網路檔案系統介紹 　　✪NFS及SMB 　　✪CephFS和GlusterFS 　　✪Amazon S3

高級職業學校圖書館於校園位置與周圍設施對圖書館使用之關聯研究

為了解決電腦書的問題，作者朱明媛 這樣論述：

本研究旨在探索我國高級職業學校（簡稱高職學校）圖書館於校園內所在位置周圍設施對於圖書館使用量的關聯。分析面向包含高職學校圖書館於校園內所在位置周圍設施型態之分佈、周圍設施與學校規模中的員生人數與招生狀況、圖書館資源配置程度中的圖書館平均服務員生人數、每人館藏擁有量與館藏成長量、以及圖書館使用量之平均圖書借閱量等研究變項之間的關聯。研究對象為全國129所高職學校。研究變項包括了圖書館統計和各校圖書館所在位置周圍設施。圖書館統計資料係取自於高級中學圖書館現況資料庫之105學年度上下學期間各高職學校圖書館統計資料。各校圖書館所在位置周圍設施則是從各校網頁上公開之校區平面圖進行編碼分類。本研究的分析

方法採兼具多維度、數值式與限制性的教育資料探勘之關聯規則分析，分析工具為資料探勘工具開放軟體Weka中的HotSpot演算法，透過將各校學校圖書館周圍的不同設施作為前提規則，再將學校規模、圖書館資源配置程度和圖書館使用量中的各個研究變項之高與低分群聚焦為結果規則，以關聯規則指標找出關聯程度較高的關聯規則來歸納研究結果。研究結果歸納如下：（一）高職學校圖書館周圍最常見的設施依序為「通道區」、「專科教室」或「普科教室」，最少見的則為「校園生活區」或「其他設施」；（二）當圖書館鄰近「校園生活區」或「景觀休憩區」時，與員生人數低分群的關聯程度較高：而其他設施則是與員生人數高分群的關聯程度較高；（三）當

圖書館周圍有「景觀休憩區」、「校園生活區」或「通道區」時，與招生狀況正常分群的關聯程度較高；而當周圍有「其他設施」、「普科教室」或「教職員行政區」時，則與招生狀況不順分群的關聯程度較高；（四）當圖書館周圍有「景觀休憩區」或「專科教室」時，與圖書館平均服務員生人數負擔低分群的關聯程度較高；當周圍有「普科教室」時，與圖書館平均服務員生人數負擔高分群的關聯程度較高；（五）當圖書館周圍有「動態活動區」、「景觀休憩區」或「其他設施」時，與每人館藏擁有量高分群的關聯程度較高；當周圍有「校園圍牆與邊界」、「校園生活區」或「普科教室」時，與每人館藏擁有量低分群的關聯程度較高；（六）當圖書館周圍有「校園出入口」

、「通道區」、「行政服務區」或「教職員行政區」時，與館藏成長量高分群的關聯程度較高；當周圍有「普科教室」、「校園生活區」或「其他設施」時，與館藏成長量低分群的聯程度較高；（七）當圖書館周圍有「教職員行政區」、「動態活動區」、「景觀休憩區」或「專科教室」，與平均圖書借閱量高分群的關聯程度較高；當周圍有「校園生活區」、「其他設施」或「行政服務區」時，與平均圖書借閱量低分群的關聯程度較高；（八）除了員生人數之外，館藏成長量的多寡與圖書借閱量的高低有較高的關聯程度，值得後續研究注意。總結以上所述，當高職學校圖書館鄰近「動態活動區」、「景觀休憩區」或「專科教室」時，可能會與圖書館之擁有資源與使用量有正面

的關聯；當圖書館鄰近「校園生活區」或「其他設施」時，則可能會有負面的關聯。根據以上研究結果，本研究提出以下建議：（一）高職在規劃新館或調整校園設施時，可參酌使用本研究歸納之關聯規則；（二）建議高職學校圖書館儘量增加館藏量以提升圖書館使用量；（三）建議校方及館方多加利用學校圖書館統計來發現圖書館有待改善之處；（四）建議高級中學圖書館現況資料庫提供學校代碼並納入更多種類的圖書館統計數據，並且改善資料填報的正確性。