序言

HI 各位好~
今天是我鐵人賽的第一天。
俗話說: 程式都是從0開始起頭的 (List & Array的梗😂)，所以我就訂了這個標題了~!!

今天會先跟大家探討幾點

1. 程式的目的跟好處
2. 為什麼選Python
3. 本文目的
4. 文章架構(從第0篇到最後的文章連結)

第一段 - 程式的目的跟好處

學習歷程

這張圖是我透過心智圖繪製工具產生的
希望可以幫助大家在學習程的對照表
也許有零碎的學習點
但透過心智圖架構
可以更好的整理思考跟邏輯

我也很推薦大家使用喔~~!
gitmind或是Xmind等好用的工具

Gitmind可以透過AI生成的方式，透過語言描述快速建立心智圖
gitmind

Xmind，老牌的心智圖工具。可以跨平台也有很多可愛的圖案或功能可以應用。
Xmind

生活目標

雖然，進來IT邦看文章的人都是有相關背景或想學習程式的人
但大家的學習歷程有所不同
有些人是在專業的資訊領域學習、有的人聽聞程式前景光明而轉行
有的人則是想成為改變世界的魔法師!~🤣

不管如何
我覺得學習程式不管是

• 在生活中幫助道你解決生活的問題
• 升職加薪
• 考試應用
• 資料分析

我相信大家都透過到學程式得到邏輯思考的能力
也透過程式這個大的語言跟各路大神交流得到許多人生的經驗值補包~

AI取代!?

不管未來，是否會被AI取代
我想跟大家說的是

AI的確會幫助你寫程式，甚至寫得更好、更優美
但我認為學習 這段過程絕對不會是無意義的
人最主要的目的是與人之間的交流、為了改變世界(內心or外在)而努力
即便今天AI可以取代你的Code，但取代不了人之間互相溝通的信任跟連結。

今天開發團隊與用戶群在溝通的這些過程
也會累積屬於自己或團隊的經驗價值～！！！

• 程式設計模式培養出你在了解用戶的產品價值以外 => 建立工程師與設計師or客戶的連結
• 建立屬於自我的風格與自信 =>　透過自己的流程跟專業實踐獨一無二的商業價值
• 程式的流程與邏輯提升 => 換言之就是自我的思考進步(人沒有進步，電腦進步是沒用的XDD)　

不管AI進步如何，學習任何事情都是你獨一無二的經驗
程式語言亦是如此

裡面有一句我很喜歡的話分享給大家~!!

Stay on your game and keep going for your dreams because the world really needs that special gift that only you have.

第二段 - 為什麼選Python

雖說，許多人都對python都不陌生了
但是本系列文章是想要從0開始帶大家一步步培養程式邏輯
所以還是會介紹學習python的好處

1. 簡單易學
   說明：Python 的語法簡潔明瞭，相較於C++或是Java沒有資訊背景的人可以更好快速的上手。
2. 廣泛的應用領域
   說明：Python 不僅僅是一種通用程式語言，它在許多領域都有著強大的應用，如：
   資料分析與科學：學習並應用於分析資料。
   Web 開發：可以使用Flask或是FastAPI快速開發網頁應用。
   自動化任務：Python 方便撰寫腳本來自動執行重複性的工作，如文件處理、網頁爬蟲等。
   人工智慧與機器學習：python支持了許多好用的AI套件庫。
3. 強大的社群與資源支持
   說明：Python 學習社群廣大，且詢問的問題通常都很好得到解答。
4. 跨平台特性
   說明：Python 是一種跨平台語言，可以在 Windows、macOS、Linux 等多個操作系統上運行。
5. 龐大的標準庫和第三方庫
   說明：Python 提供了龐大的標準庫，如同前面敘述的，在強大的社群支援下python也有很多的library提供給工程師使用。
6. 高效的開發速度(這邊指的是應用程式快速建立而非效能喔!!)
   說明：Python 的簡潔語法和多樣的Library使用下可以讓大家快速開發。
7. 職場需求
   說明：Python 開發者在市場上需求量大，在現代要求資料分析跟AI的時代，python變成最流行的程式語言。

當然~
也有不少夥伴可能會提到學習C++跟Java更好培養程式的邏輯

比如說:

C++ 可以建立記憶體管理上的流程應用
Java 的Class封裝特性可以讓使用者學習和應用OOP的概念
Golang 高效微服務開發
Rust 兼具效能跟應用的酷炫語言

不過對新手或老手而言
在python的多方應用下
學習這把瑞士刀，就等於是在職場或是生活上
多了一個厲害的武器
不管會不會在職涯上應用到
但這條大蟒蛇可以幫助你在各領域都體會到 - 程式開發的樂趣
你不適孤身一人在開發(尤其是新語言沒什麼技術文章分享的時候~笑😁)

第三段 - 本文目的

起心動念

好啦~前面贅述這麼多
主要還是想跟大家講本文的目的

雖然以前在學生時期就有使用過Python做論文或是資料分析
但也沒有完整的看過文件或學習
近期，因為工作的需求下
又把這條大蟒蛇挖回來用

這邊文章除了是我個人的學習過程外
我也會分享工程師在思考問題或是應用情境時的心路歷程
如果有特殊的工具或是輔助軟體也會分享給大家

文章分段的結構

這邊我會把我的文章切成4個Parts

第1週：Python 基礎 : 介紹python的語法跟流程控制

主要是學習程式語言的語法阿
基本型別、變數、迴圈、流程控制...等

第2週: Python模組化跟套件 : 使用模組化以及各項套件的應用

會使用到一些library跟function讓大家建立還有模組化的應用

第3週: 專案實踐跟進階主題 : 帶大家應用實際上生活可以用的專案

想把辦公室或是資料分析需求的專案帶給大家
可能是excel讀取後怎麼處理資料~!?
powerbi的視覺圖要怎麼樣可以連結python開發
網站的開發

第4週: 心得雜談 : 可以提升程式碼的tips或心得分享

Clean code
系統架構
......等

文章架構(從第0篇到最後的文章連結)

這邊用來放我的文章從最初到最後的連結
並且會把週學習跟天數附上

第1週：Python 基礎 : 介紹python的語法跟流程控制
[Day0] 序章 - 學習程式的目的及本篇文章架構
[Day1] 程式的起頭 - 工欲善其事，必先利其器
[Day2] Python的基礎型別概念
[Day3] 程式語言的容器魔術箱 - 變數
[Day4] 程式基礎核心價值 - 流程控制
[Day5] 複習流程控制 - if else 的思路 跟 軟體設計流程分享
[Day6] 流程控制的另一個好夥伴(迴圈) - 迴圈不會停，電腦又當機
[Day7] 脫離第一周新手村，邁向進階程式工程師 - Python新手畢業小型應用專案

第2週: Python模組化跟套件 : 使用模組化以及各項套件的應用
[Day8] 第二周 - 脫離新手，朝向工程師之路的開端
[Day9] 第二週 - 進階工程師的開端 - 函數(Function)
[Day10] 第二週 - 進階工程師的開端 - 模組化程式設計(Modular programming)
[Day11] 第二週 - 進階工程師的開端 - 標準函式庫的應用
[Day12] 第二週 - 進階工程師的開端 - Class 與物件導向
[Day13] 第二週 - 進階工程師的開端 - 物件導向之三大特性
[Day14] 第二週 - 進階工程師的開端 - 提升python效能、品質、維護的小技巧

第3週: 專案實戰周 : 六大主題(excel處理、爬蟲、Powerbi整合、網頁應用程式、自動化程式、機器學習)
[Day15] Python專案實踐周，學習心態的內外武功!? 跟學習目標(六大應用場景)
[Day16] Python專案 - 表格文件的資料處理與實踐 -(1) 操作檔案的基本功
[Day17] Python專案 - 表格文件的資料處理與實踐 -(2) 資料處理的武術寶典
[Day18] Python專案 - 表格文件的資料處理與實踐 -(3) 解決你工作中奇怪的excel資料跟老闆需求!?
[Day19] Python專案 - 爬蟲程式 - (1) 擷取資料前的武器鍛造(基礎知識、爬蟲工具、API)
[Day20] Python專案 - 爬蟲程式 - (2) 擷取你的需求資料(瀏覽器或裝置的意義)
[Day21] Python專案 - 爬蟲程式 - (3) 網路世界的遊行俠(擷取基本文件、動態網站、Excel 爬蟲)
第3.5週: 專案實戰周 : 六大主題後半段(網頁應用程式、Powerbi整合、自動化程式、機器學習)
[Day22] Python專案 - 網頁開發 - (1) 網頁工程師基本知識(設計網站的架構、套件管理、資料庫、API測試工具)
[Day23] Python專案 - 網頁開發 - (2) 高速的服務提供者Fast API
[Day24] Python專案 - 網頁開發 - (3) 前端的至尊React與Python之間的交流
[Day25] Python專案 - 網頁開發 - (4) Fast API 進階後端工程師該思考的幾件事
[Day26] Python專案 - PowerBI - 視覺化你的報表(Excel、MongDB、Python結合)
[Day27] Python專案 - PowerBI複習&自動化&網頁自動登入 (PowerBI 、windwos工作排程、PyAutoGUI)
[Day28] Python專案 - 人工智能的開端與Python的共舞(1) 機器學習(預測股票、分類男女生)
[Day29] Python專案 - 人工智能的開端與Python的共舞(2) 深度學習(excel學神經網路、預測妹子的喜好)

第4週: Ron's Python Roadmaps 後記(心得、遺珠之憾)
[Day 30] 第四週、Ron's Python Roadmaps 後記(心得、遺珠之憾)