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python課程dcard的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦何敏煌,葉柏漢,顏凰竹寫的 使用Python搜刮網路資料的12堂實習課 和林俊瑋,林修博的 Python：網路爬蟲與資料分析入門實戰都 可以從中找到所需的評價。
另外網站請益Udemy上推薦的資料結構課程(Python) - 軟體工程師 - Dcard也說明：如題，想請問用過Udemy上過課的卡友們，有沒有推薦資料結構/演算法in python的課呢？小弟我想趁打折的時候買來學，避免開戰，稍微敘述一下原因，1.
這兩本書分別來自博碩 和博碩所出版 。
國立臺北科技大學 經營管理系 張瑋倫所指導 江效錫的 社群網路文本與輿情語意分析消費行為 （2021），提出python課程dcard關鍵因素是什麼，來自於語意分析、消費者行為、社群媒體。
而第二篇論文國立金門大學 土木與工程管理學系碩士班 高志瀚所指導 戴穎璁的 最適自然語言處理之文件分割型式-應用於工程文件關鍵字萃取 （2021），提出因為有 自然語言處理、工程文件分析、文本分割的重點而找出了 python課程dcard的解答。
最後網站圓梳dcard 2023則補充：為了加速成長衝刺的動能， Dcard 從夥伴需求設計學習資源，協助團隊成員參與國內外研討會，提供書籍與課程補助，讓團隊的支持化為你的成長燃料，在你 ...
使用Python搜刮網路資料的12堂實習課
為了解決python課程dcard 的問題，作者何敏煌,葉柏漢,顏凰竹 這樣論述：
網路爬蟲是AI範疇中， 取得資料與儲存的一項重要技能， 而Python是爬蟲過程中相當好用的工具 全書以簡單的Python程式為主軸，讓您可以輕鬆學會如何利用Python的模組擷取公開的網站資料、網頁內容，並建立自己的自動化爬蟲程式，增進您在網路上搜刮資料的能力與效率，是已具有Python基礎的學習者最佳的爬蟲入門工具書。 在本書中我們將學會使用以下的Python開發環境、模組及框架： Thonny Jupyter Notebook requests json csv re xlrd BeautifulSoup
Selenium sqlite3 mysql pymongo pyinstaller Scrapy pyautogui 並學習如何擷取以下的幾種網站： ☑大學網站的焦點新聞頁面 ☑政府公開資訊網站 ☑即時新聞網站標題、內容、圖片 ☑汽車網站之車款資訊及二手車在庫資訊 ☑銀行網站之匯率資料擷取 ☑中央氣象局之氣溫觀測資訊 ☑Ptt八卦版年齡宣告按鈕及Ptt討論區貼文擷取 ☑網路書店暢銷書排行榜 ☑股市網站財經新聞 ☑線上購物網站產品資訊 ☑名言佳句範例網站 ☑台灣證券交易所股票
資訊 ☑Dcard梗圖下載 ☑台灣運彩官網資訊 ☑Mobile01討論區貼文 本書特色 ✪了解網站、網頁、瀏覽器間的關係，認識爬蟲程式 ✪了解網路上格式HTML/CSV/JSON/XLSX ✪使用requests模組取得網路上的資料 ✪擷取及解析JSON及CSV格式資料檔案 ✪利用Regular Expression及BeautifulSoup模組剖析網頁資料 ✪活用Chrome開發人員工具找出網頁中特定資料的CSS選擇器內容 ✪使用Selenium自動化工具擷取動態網頁 ✪把擷取的資料儲存到MySQL及MongoDB資料庫 ✪利用
排程器做到自動化資料擷取及通知的功能 ✪透過Scrapy框架建立爬蟲程式，大量搜刮資料
社群網路文本與輿情語意分析消費行為
為了解決python課程dcard 的問題，作者江效錫 這樣論述：
在消費者行為研究裡，分析數據的來源大多是透過量化問卷的調查方式來蒐集資料。而資料的蒐集也有許多不同方法，如街頭攔截的訪問、電話訪問調查、郵寄調查問卷等，以及近幾年來逐漸盛行的線上訪問。但調查往往在受限於時間及預算的因素下，抽樣的方式以及樣本數量的蒐集就會受到許多限制及影響。在市場研究眾多的議題中，傳統的量化研究逐漸無法滿足製造商及供應商對自家產品或服務在實際市場母體上的狀況及掌握，因此，目前大多數的研究數據還是需要仰賴預測模組或人口加權模式來推估市場比例與預估業務發展的整體表現。隨著網際網路的興盛，社群媒體的蓬勃發展，提供了消費者一個自由的空間討論分享對消費性產品的想法與意見，進而網際網路也
就成為購買商品、消費者經驗分享、廠商提供產品訊息、廣告行銷、顧客服務…等一個虛擬市場平台，而這平台也直接或間接累積成為一個擁有消費者購物行為及影響消費行為因素的大數據。本研究希望透過網路爬蟲，擷取社群媒體中有關消費者購物行為的文本，透過語意分析模組的技術，讓這些訊息轉換成為可以在統計分析模組中流動的數據，建立起消費者的消費行為模式，進而成為一個能更即時掌握市場脈動的研究方法。
Python：網路爬蟲與資料分析入門實戰
為了解決python課程dcard 的問題，作者林俊瑋,林修博 這樣論述：
想自動化生活瑣事？想透過程式擷取網路上的公開資訊？學了Python卻不知道有什麼實際應用？正在尋找入門難度低且成就感高的Python專案？想知道網路爬蟲如何與資料分析結合？本書一次教給你！ 本書適合閱讀的對象： ● 對網路爬蟲程式或資料分析有興趣者 ● 想自動化生活瑣事（例如自動追蹤網站特價通知、節省資料收集的時間等），化被動資訊接收為主動 ● Python新手或入門級讀者（知道何謂變數、if 判斷式與迴圈，寫過一些小程式），想練習低門檻及高成就感的Python專案 本書特色 ● 基於熱門線上課程與實體教學的學員迴響重新編寫及增補而成的實戰書籍
● 以台灣讀者熟悉的網站為範例（PTT、Dcard、台灣證交所、蘋果日報網站、Yahoo奇摩電影、Google Maps API、IMDB電影資料庫等）的Python網路爬蟲程式教學 ● 由淺入深，以實務需求為導向，涵蓋爬蟲常用函式庫、資料儲存、文件編碼、表單及登入頁處理、爬蟲程式被封鎖的常見原因等經驗談 ● 全新的資料分析章節，包含三個爬蟲程式的經典應用：量化投資、影評情緒分析與商品特價通知
最適自然語言處理之文件分割型式-應用於工程文件關鍵字萃取
為了解決python課程dcard 的問題，作者戴穎璁 這樣論述：
土木工程領域中，因工程契約的要求與工程法規的規定，包含了數目龐雜且內容豐富的文本資料，大量文字內容的敘述，容易使閱聽人對於核心內容判別模糊不清，或者花費更多時間在獲得核心資訊，透過人工智慧程式word2vec，將這些文本進行非監督式的自然語言分析，可以讓工程人員藉由核心關鍵詞與關聯詞，掌握目標文本的核心段落或重要相關內容。 而在此類非結構化敘述性質的文本中，文章的分段或分句方式通常代表了作者的撰寫思路，而在程式分析時，這些不同的分段規則，因為字詞之間的距離改變，也影響了在自然語言分析程式中，關聯詞與關鍵詞之間的關聯度數據，及程式分析結果的有效性。 是以本研究使用工地主任班文件，依據「自然
語言處理」(Natural Language Processing)、「文本分析」(Textual Analysis)原理，將文本進行文本前處理，後利用人工智慧分析程式，針對工程前言文本，進行模型參數使用的測試，獲得對於此類工程文件的適用設定參數。 並利用相同的參數設定，比較三種不同規則的文本分割(Text Segmentation)方式(「全篇未分割」、「依關鍵詞出現之段落分割」、「依標點符號逐句分割」)，在土木工程文本的程式分析結果。實驗發現，將文本依據「依關鍵詞出現之段落分割」之方式進行處理，獲得的關聯度分析有效性最佳，此種分割方式，可以避免程式分詞時的過度切分，導致關聯詞之關聯度排序
降低。使Word2vec 程式的分析結果，更有效的反映出文章的關鍵內容與關聯詞。