技術 Day 9｜多表關聯與資料整合：Pandas Merge 與 Concat 實戰

第九天，我們要解決資料分析中極為常見的需求——多表格整併（Data Merging & Concatenation）。在實際專案裡，數據很少單獨存放在同...

技術 Day 8｜資料分組與聚合運算：GroupBy 與多維度統計實戰

第八天，我們要進入資料分析中最具洞察力的核心技能——分組與聚合（GroupBy & Aggregation）。清洗完資料後，我們通常不會逐筆看原始紀錄，...

技術 Day 6｜資料清洗的第一道關卡：缺失值（NaN）的偵測、刪除與補值策略

第六天，我們要進入資料分析實務中最耗時、但也最關鍵的環節——資料清洗（Data Cleaning）。在現實世界中收集到的數據很少是完美無瑕的，常因為問卷漏填、感...

技術 Day 3｜NumPy 數值運算基石：陣列建立、形狀變換與向量化運算

第三天，我們要來認識 Python 資料分析的核心基石——NumPy。後續會大量使用的 Pandas 表格與繪圖套件，底層都是依賴 NumPy 進行高速的矩陣與...

技術 Day 2｜Python 資料分析必備基本功：資料型別、清單與字典實戰

在第一天完成開發環境建置與 Jupyter 配置後，今天正式進入 Python 核心語法。很多初學者直接跳進 Pandas 或繪圖套件時，常被各種資料取值方式搞...

技術 Python 到資料分析：30 天掌握資料處理與視覺化

本系列將用 30 天帶大家從零開始，循序漸進走入 Python 資料分析的世界。從最基礎的 Python 核心語法與環境建置開始，逐步推進到 NumPy 矩陣運...

技術 Day 06｜第一次交辦事項給 Hermes Agent

至此，我們已經把 Hermes Agent 安裝完成，也知道 AI Agent 和一般聊天型 AI 最大的差異。但是知道概念，跟真的使用是兩件事情。很多人在開始...

技術 AI 小白寫程式實戰乾貨：想讓 AI 寫得更順，先學會防它偷偷改壞

這一年，我讓 AI（人工智慧）幫我維護一套真的在運作的產品。 不是練習專案。不是做一個登入頁。也不是只要畫面好看就好的展示頁。 而是一套 AI 客服 SaaS。...

技術 每日一篇學習筆記 直到我做完專題 :( [Day43]

今天終於從期末地獄中解脫 又回來繼續學習拉之前在使用中發現jieba在切割詞的時候不是很精準並查到可以使用hugging face裡面的一些模型可以更快速的投入...