Python基礎與大數據分析實務

這是我整理的 Python 程式設計基礎與大數據資料分析實務專案，內容涵蓋 Python 基本語法、數據處理、視覺化分析及模組套件應用。

透過這些章節與實作，我練習了從程式基礎語法、資料處理、科學計算、到資料視覺化與分析的完整學習流程。

📌 範例內容包含：

1. Python 基本語法與變數類型：包含資料型態、字串處理與流程控制
2. 函數與模組套件使用：實作 Python 函式及標準模組
3. 資料結構操作：串列、序對、集合與字典等基本容器應用
4. 檔案讀寫與異常處理：文件操作與例外捕捉技巧
5. 物件導向程式設計：類別與物件基礎應用
6. NumPy 陣列與矩陣運算：數值計算與陣列操作實務
7. 資料視覺化：使用 Matplotlib 製作各類圖表
8. 科學計算與統計：使用 SciPy 進行統計分析
9. 資料處理與分析：以 Pandas 處理大型資料集
10. 圖像處理基礎：圖像讀取與簡單處理技術
11. 大數據視覺化與分析：透過 Tableau 工具進行資料視覺化

📁 檔案說明

檔案名稱	說明
ch1 Python 基本概念.ipynb	Python 語言基礎概念與資料型態介紹
ch2 Python 型別、變數與運算子.ipynb	變數宣告、資料型態與運算子使用
ch3 Python 數值與字串處理.ipynb	數值運算與字串處理技術
ch4 Python 流程控制 (if、for、while、break、continue).ipynb	條件判斷與迴圈結構控制
ch5 Python 函式.ipynb	函式定義與呼叫、參數與回傳值
ch6 串列 (list)、序對 (tuple)、集合 (set)、字典 (dict).ipynb	Python 內建資料結構操作
ch7 Python 檔案存取.ipynb	檔案讀寫與處理
ch8 Python 例外處理.ipynb	例外與錯誤捕捉機制
ch9 Python 物件導向基本概念.ipynb	類別、物件與繼承基礎
ch10 Python 模組與套件.ipynb	Python 模組使用與第三方套件導入
ch11 Pillow 圖片處理.ipynb	圖像處理相關程式碼與結果展示
ch11.ipynb 程式執行結果圖片存放區 (資料夾)	對應 ch11 Pillow 圖片處理.ipynb 的程式執行結果圖片存放區
ch12 NumPy 陣列與資料運算.ipynb	NumPy 陣列操作與科學計算基礎
ch13 Matplotlib 圖表繪製.ipynb	Matplotlib 圖表繪製與視覺化技巧
ch14 SciPy 科學運算.ipynb	SciPy 數學與統計分析應用
ch15 Pandas 資料處理與分析.ipynb	Pandas 資料框架操作與分析
Tableau大數據資料視覺化分析與實作.pdf	Tableau 大數據視覺化工具操作與分析案例

📌 提示：本 README.md 著重於專案介紹與主要檔案說明。若需完整檔案清單，請直接瀏覽 repository。

專案中圖片為 ch11 程式執行結果截圖，Tableau 視覺化成果則以 PDF 形式提供，協助理解與展示分析流程。