課程簡介

告別 Excel 手動苦工，教你一鍵自動化清洗髒數據！

直擊職場上班族面對卡頓 Excel 與繁瑣手動對帳的日常痛點。

課程透視 Pandas 二維表格結構，帶領學員載入 CSV 與 Excel 檔案。學習撰寫自動化清理腳本，一鍵解決缺失值、重複值與欄位混亂等髒數據，快速匯出標準化的乾淨報表。

課程目標

• 透視 DataFrame 結構：掌握 Pandas 表格的二維欄列與數據載體概念。

• 獨立處理多元檔案：掌握 CSV 與 Excel 表格資料的自動化載入與匯出技術。

• 解決四大髒數據難題：熟練運用函數進行數據清洗

• 建立自動化清理腳本：能獨立編寫腳本自動清理髒數據並匯出標準化報表。

課程亮點

一鍵產出標準化乾淨報表，把時間拿回來做決策。  

【AI協作資料分析】系列全課程

與 AI 聯手解決問題，獲得大數據資料統整的解方！

一、概論丨AI 協作思維與Colab實作 (3 小時)

建立 Colab 免安裝環境與 AI 協作心法。

你可以獲得實際產出:

➤ 前端 HTML 任務分工矩陣
➤ 計算機
➤ 圖案繪製程式

二、基礎丨自動化數據清理 (2.5 小時)

掌握 Pandas 結構，自動化清理髒數據。

你可以獲得實際產出:
➤ 資料自動化清理
➤ 標準化 CSV / Excel 報表腳本

三、應用丨圖表資料解析與 API 串接 (2.5 小時)

繪製商業 EDA 圖表並串接。

你可以獲得實際產出:
➤ EDA 商業洞察報告與圖表

四、進階丨精準提問與數據資安治理 (2.5 小時)

運用 5W2H 精準提問與去識別化治理。

你可以獲得實際產出:
➤ 智慧穿著與帶傘決策系統

五、延伸丨機器學習預測模型 (2.5 小時)

掌握資料集切分與隨機森林預測模型。

你可以獲得實際產出:
➤ 自動分類預測模型

六、專題丨商業大數據特徵工程 (2.5 小時)

提煉大數據特徵工程與商業地緣探勘。

你可以獲得實際產出:
➤ 大數據預測模型
➤ 商業探索報告

七、轉型丨知識點精華與數位員工管理 (3 小時)

盤點全球 AI 生態，設計數位員工與 KPI。

你可以獲得實際產出:
➤ 網頁小遊戲
➤ 數據多模態知識庫
➤ 數位員工履歷與 KPI 績效考核設計規範

其他課程傳送門 

一、概論丨AI 協作思維與Colab實作
三、應用丨圖表資料解析與 API 串接
四、進階丨精準提問與數據資安治理
五、延伸丨機器學習預測模型
六、專題丨商業大數據特徵工程
七、轉型丨知識點精華與數位員工管理