週次

單元主題

核心學習目標與實作重點 

授課方式

評量與作業

W1

1. big data 與 AI

了解巨量資料 5V 特性，透過生成式 AI (Gemini/ChatGPT) 探詢基本認識。

實體

[作業] ex1：用 AI 詢問 big data

W2

2. Python 的環境設定等

掌握 Google Colab 與 Jupyter lab 開發環境，練習程式下載至本機執行。

實體

[測驗] 1.4 認識 big data

W3

3. if-elif-else, range-for 與 list

掌握 Python 基礎語法與迴圈控制邏輯，實作單人 BMI 計算。

同步/非同步

[作業] ex2：Colab 與本機操作

W4

3. if-elif-else, range-for 與 list

實作一群人的 BMI 並掌握 list 容器應用。

非同步

[測驗] 3.1 Python 基礎語法

W5

4. list、函數與寫進格式化文字檔

學習 list 切片 (slice) 與排序，使用 with open 與 pandas 寫入 CSV。

同步/非同步

[作業] BMI 資料存至 list 並轉 CSV

W6

4. list、函數與寫進格式化文字檔

非同步影片觀看：強化語法加強與函數參數實作。

非同步

影片關鍵問題回饋

W7

5. dict 與 DataFrame 初探

掌握字典語法與 DataFrame 處理表格資訊的基本結構。

實體

[作業] ex3：一群人的 BMI 處理

W8

6. 期中複習與股市爬蟲初探

認識 JSON 格式與 Requests 套件，直播講解期中複習要點。

實體

[做] Requests 抓股市 JSON

W9

7. 期中考試

綜合複習單元 1~6 之語法與資料處理，參加期中考試評量。

實體

[期中考試]

W10

8. 股市爬蟲與日線圖

檢討期中考，學習 Matplotlib 在 Colab 上繪製股市日線圖。

非同步

期中考檢討回饋

W11

9. requests 爬蟲股市 html 表格

學習使用 Requests 爬取 HTML 表格並掌握 Pandas 資料整理。

非同步

[作業] ex4：股市爬蟲實作

W12

10. pandas 與黃金價格

學習黃金價格與外匯匯率之資料擷取、篩選與 DataFrame 實務。

實體

[測驗] 10.2 exam pandas 與資訊

W13

11. seaborn 初探與統計關聯

學習 Seaborn 繪圖工具與理解 Numpy 回歸分析於匯率趨勢的應用。

同步/非同步

[做] 黃金與外幣數據統計分析

W14

12. 黃金外幣統計分析實作練習

掌握 Pyplot, Plotly, Seaborn 等多項工具，採「新台幣視角」分析。

同步/非同步

[作業] ex5：黃金外幣綜合分析

W15

13. 邁向 AI 機器學習

認識機器視覺演進，使用 Teachable Machine 訓練人貓狗辨識模型。

實體

[實驗] 訓練辨識模型

W16

14. 如何把訓練好的 model 佈署

學習將模型佈署至 Colab 執行，掌握 Keras 與 OpenCV 應用。

同步/非同步

[實務] 整合 Python 佈署

W17

15. 期末

訓練到實踐：Teachable Machine 多端部署，彙整學期實作。

實體

優化模型、Python code除錯，期末作業

W18

15. 期末

線上提交期末綜合書面報告（機器學習佈署與書面分析）。

非同步

[期末總評] (1/16 截止)