AI輔助Python程式設計與
數據分析

為「非資訊科技」學生量身打造的入門課程，課程分為兩個部分:

Python程式設計與數據分析是一門專為非資訊科技背景學生設計的入門課程。課程分為兩大部分，第一部分涵蓋Python程式設計，從基本語法到進階概念，逐步建立學生的編程能力。第二部分則專注於利用Python進行數據分析，並引入AI工具來增強數據處理與分析的效率。

第一部分：Python程式設計

第一部分旨在教授Python的基本知識，幫助沒有編程基礎的學生打好根基。內容包括：

1. 語法基礎：學習Python的基本語法和結構。
2. 資料結構：理解列表、字典、集合和元組等資料結構。
3. 函式：學會如何定義和使用函式，提高程式碼的重用性。
4. 物件導向：掌握類和物件的概念，學習面向對象編程。

在此部分，課程還將使用AI工具來輔助學習，如智能化程式碼補全、錯誤修正建議、程式碼優化和重構建議、以及單元測試生成等功能，幫助學生更快掌握Python。

第二部分：Python數據分析

第二部分專注於利用Python進行數據分析，並結合AI工具來提升分析效率。主要內容包括：

1. 數據處理與清洗：學習如何使用pandas和numpy庫來處理和清洗數據，包括處理缺失值、重塑數據和篩選數據等技巧。
2. 數據可視化：掌握使用matplotlib和seaborn等可視化庫來創建圖表，清晰展示數據分析結果。
3. 探索性數據分析（EDA）：通過探索性數據分析來發現數據中的模式和異常，並利用AI工具來輔助發現隱藏信息。
4. 機器學習基礎：介紹機器學習的基本概念，並使用scikit-learn庫來實現簡單的機器學習模型，包括模型構建和評估。
5. AI工具輔助：在數據分析的各個環節中使用AI工具，如智能化數據清洗建議、自動生成數據可視化圖表、提供模型優化建議等，提高數據處理和分析的效率。

通過這部分的學習，學生將掌握數據分析的基本技能，並能夠利用AI工具來提升數據處理和分析的效率，為未來深入學習數據科學和機器學習奠定基礎。

在當前數據爆炸和人工智能快速發展的時代，掌握編程和數據分析的技能變得愈發重要。這門課程為非資訊科技學生提供了跨入這一領域的寶貴機會，幫助他們建立起初步的編程和數據分析知識與實踐能力，為日後的深入學習打下堅實基礎，也為未來從事相關工作做好準備。