新手如何抓取網頁資料？Python資料結構基礎暨網路爬蟲實作班

所有人都適合！對新手來說，Python 的入門門檻比起其他常見的程式語言低很多很多，語法簡潔、架構明確清楚，相對容易學習與上手，也非常容易使用。

(1) 數據處理與分析：Python 有許多專門處理數據分析的函式庫可以方便運用，再加上與 R 相比，除了統計用途，還多了能建構應用程式、系統或網站的功用，所以更通用許多。
(2) 人工智慧：AI 涵蓋機器學習(Machine Learning)和深度學習(Deep Learning)，每天都有成千上萬的相關專案在用著數百個 Python 函式庫，例如 TensorFlow、Keras、Torch，以及用於電腦視覺 OpenCV 等。
(3) 網站開發：雖然絕大部分網站開發是用 PHP、Java、JavaScript 等程式語言，可是現在 Python 也越來越多人用，因為強大的函式庫、廣泛的實際應用使 Python 日漸成為 Web 開發的必需。
(4) 自動化測試：Python 有許多協助自動化測試的函式庫，例如用來幫助測試網頁前端的 Selenium、以關鍵字驅動為主的自動化測試工具 Robot Framework 等。

Python 是人工智慧研究的前沿語言，這是擁有最多機器學習和深度學習框架的語言，也是 AI 研究者幾乎都掌握的語言。Python 除了是人工智慧領域使用最廣泛的程式語言之一，還能無縫與數據結構、其他AI 算法一併使用，在學習面向又更容易上手(相較 C++ 和 Java 等語言要簡單)，亦是一款便攜語言 (在 Linux、Windows、MacOS 和 UNIX 平台上都能使用)。允許創建交互式、可解釋式性、模塊化、動態，並可移植和高級的代碼，及本身的可擴充性，綜合各項特點讓不論初學者，或想跨入大數據、AI 領域的開發人員都能快速上手。

請優先理解程式運作邏輯與大量實作嘗試錯誤。很多人寫程式只是簡單的把自己找到的答案(code)複製 / 貼上，並沒有好好思考為什麼要這麼寫，非常可惜又白白浪費一次練習機會。有些人在學習的過程中會越來越喜歡寫程式，有些人則覺得越來越無趣，反思自己是不是根本不適合。為什麼會有這樣的差異呢？可能是因為「實作太少」。什麼是實作？一個簡單的 App、一個能連接資料庫的動態網站、一個網路爬蟲工具等，都可以是實作。

需要釐清是在訓練自己記憶力還是解題能力？學程式不是只學寫程式，因為課程中的code只是作業系統與框架提供的API，真正需要學習的關鍵在於四種能力：
(1) 具有找資料的能力，能夠知道如何找到相關資訊。
(2) 具有分析問題的能力，能夠快速定位問題。
(3) 知道如何解決問題，不限於拆解、簡化與轉化問題。
(4) 解決問題後能夠重新歸納並整理。

(1) 數據分析和人工智慧相關： Data Analyst (數據分析師)、Data Engineer (數據工程師)、Data Scientist (資料科學家)等。
(2) 網站和應用程式開發相關：前 / 後端工程師、遊戲開發工程師等。
(3) 自動化測試工程師等。

其實已經有很多工程師已經在自學 Python 技術，或是利用 Python 完成部分的日常工作了。像是Java工程師、網站前端、Linux維運人員等等，都很適合把會 Python 技術作為談薪水或轉職的一個優勢，讓自己獲得更多的高薪職缺或是加薪的機會。

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