程式設計課程入門該選Python還是Java?(下)

程式設計課程入門該選Python還是Java?(下)
程式設計課程入門該選Python還是Java?(下)

第一次上程式設計課程該選Python還是Java?了解它們差異性就好選擇了!(下)

本系列文章為【第一次上程式設計課程該選 Python 還是 Java?有什麼差別?】的下篇,上篇請點此


▲ 網路上盛傳的 Java 與 Python 程式語言比較迷因圖,顯示現代人對於精簡的 Python 接受度比較高

 

3. 靜態與動態

PythonJava 最大的區別之一在於:兩種語言處理變數的方式:Java 是靜態類型的,而 Python 是動態類型的。

Java 要求在第一次聲明變數時,就必須要定義它的類型,而且不可再修改,這就是所謂「靜態類型」;而 Python 無需立即聲明變數的類型,且後續可以改變一個變數的類型,例如可以把整數變數替換為字串(string)。

同樣,函數參數可以傳入任何對象。「鴨子型別」(duck typing)使 Python 非常方便且易於使用。不過,這也非常容易讓下一個接手代碼的人難以理解,除非附上完善的標註。

4. 編譯與直譯

高階語言(high-level language)都需要先經轉換,才能將原始程式碼「翻譯」成機器看得懂的二進位機器碼。因「翻譯」動作的不同,而將程式語言分為「編譯式語言」(compiled language)和直譯式語言(interpreted language)兩種。

Python 是一種直譯語言,需要安裝一個直譯器(interpreter)將執行到的區塊進行解析(parse),再執行對應的機器碼。因此,執行效率較低於編譯式語言。

這也表示其他人要使用你的程式碼,同樣需要安裝直譯器,沒辦法直接將其發送給同事或客戶。

這既是 Python 的缺點、也是優點,如果要建構用於商業用途的程式,需要倚賴直譯器與多一道直譯流程;但這也表示可以將 Python 添加到 PATH、或直接在 cmd 下運行 Python 腳本,而無需經歷冗長的編譯階段。

Java 技術上既可以直譯也可以編譯。就好像是編譯語言,會先把程式原始碼編譯成位元組碼(byte code),再將位元組碼直譯之後執行。這種技術會比純編譯語言來的慢一些,但是卻又擁有直譯語言的特性。也因此 Java 程式碼通常更具可移植性。

對初學者來說,哪個更容易入門?

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初學者通常更適合從 Python 著手、打開通往程式設計領域的大門。即使對於還沒弄清楚(Class)和物件(Object)概念的人,依然可以合乎邏輯地使用 Python,而且它簡潔的代碼畫面,可以為初學者減低精神壓力和提供喘息空間,它的靈活性也很強,足以在課堂外使用。

如果對建立 Web 應用程式、與科技新創公司合作或對資料科學感興趣,那麼 Python 將會是你不錯的選擇。

另一面來說,Java 的複雜性和各種規則「可能」有助於你早期就養成良好的習慣,並且為將來專業程式設計師的職業生涯做好準備。

假如你希望未來在一家大公司任職程式設計師、想要製作 Android 的 APP 或者已經決定未來要學習要 C 語言,那麼 Java 是一個不錯的入門程式語言。不過要先有心理準備面對陡峭的學習曲線!

歸根結底,如果是從「簡單、易學、好上手」來看,Python 毋庸置疑是更好的起點!還在等什麼呢? 趕快手刀報名 Python 程式設計課程吧!

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第一次上程式設計課程該選Python還是Java?了解它們差異性就好選擇了!(上)

 

由下面兩例中可看出:同樣是列印出「Hello world」的程式,上側的 Python 只要寫一行,下側的 Java 相對冗長。

print("Hello World")
class HelloWorldApp {
                        public static void main(String[] args) {
                            System.out.println("Hello World!"); // Prints the string to the console.
                        }
                    }

PythonJava 是兩個都十分熱門、但有不少差異的程式設計課程語言。就求職來說,兩者都常成為需求量最多的語言榜首,Java 工程師一直各大求職網站常見的職缺;而隨著 Python 的熱度持續上升,市場對會此語言的需求也越來越高。

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相信不少想進入程式設計一行的朋友們,一開始是都會先苦惱該選擇哪個,希望能避免最後徒然耗費金錢、精力和時間。當然這兩種語言各有各的市場,不管選擇哪種語言,在職場上一定用的到,差別在於哪個語言更方便、更有效率。

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本次我們將要比較 PythonJava 各自的特色,幫你分析你的第一堂程式設計課程,該從哪個語言下手。

Python 、 Java 有什麼差別?

讓我們比較一下 PythonJava 的編寫方式,以及是如何影響編寫體驗:

1. 物件導向程式設計(Object-oriented programming,OOP)

「物件導向程式設計」可以被視為一種在程式中包含各種獨立、而又互相呼叫的類別(Class)和物件(Object)的思維,OOP 中的每一個物件都應該能夠接受資料、處理資料並將資料傳達給其它物件,因此它們都可以被看作一個小型的機器、或者說是肩負責任的角色。

Python 中,從數值、字串、字典、元組對象、它們所對應的類別、函數、模塊等等,都是「物件」。而 Java 中的函數,基本數據類型等都不算物件。但是光是想弄清楚數據如何成為物件的概念,對初學者來說就已經是非常容易混淆的難題了。

所以很多人偏好 Python 的理由,也包含了它「支援多種程式範式(Multi-paradigm programming language)」的特性,就是除了物件導向之外,Python 還支援了命令式、函數式和程序式程式。其本身擁有一個巨大而廣泛的標準庫──這表示著你可以由上而下創建函數式或命令式代碼,對於只想用幾行編碼就寫出一個應用程式的程式設計師來說,使用 Python 可以說是非常簡潔快速。

(當然,從技術上講,Java 也可以用來編寫函數式或命令式代碼,但 Python 更適合此類代碼。)

2. 可讀性和空白字元(Readability & White Space)

Python 不強制使用任一種編程範式(註:「範式」告知何時使用哪種設計架構,共有三種:結構化程式設計、物件導向程式設計與函數式程式設計),這樣的特性讓 Python 更加適合初學者學習編程,也適合用來整合不同的程式語言,做語法決策。

Java 相比、大部分情況下 Python 皆可以用更精簡的程式來完成更多事。像是 Python 使用大量空白字元(包含空格、TAB字元、換行符號等)取代其他程式語言的分號等,因此不需要在每個語句的末尾都使用分號。

Java 等其他的程式語言中,一個小小的分號真的足以讓你功虧一簣!例如:你可能孜孜不倦地寫出長達百萬行的程式,但最後忘記了分號而無法運作!無論是新生菜鳥還是江湖老手,這都有可能發生,這會迫使你寫出井井有序的代碼,以避免往後可能造成的混亂,其他語言在語法結構上也同樣嚴格。

另外還有外觀上的差異:對於變數、函數、類和文件等的命名,Java 是使用以大小寫作區分的「camel-case(駝峰式命名法)」;而 Python 使用的「snake_case(蛇形命名法)」則統一小寫,且字與字中間使用底線「_」區隔,輸入相對方便。

一項研究指出,與駝峰式命名法相比、大腦可以更快地辨識蛇形命名法。

總體而言,Python 的程式碼往往不那麼令人生畏、閱讀起來更近於口語;而 Java 可以使你更加井然有序、條理分明,特別是在還不熟悉程式語言的情況下。

本系列文章未完,請點此看下一篇

 

 

 

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Java跟其他程式語言如何寫出Hello World?

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究竟Java和其他的程式語言是如何寫出Hello World?跟著小編一起認識吧!

「Hello World」幾乎是每一個剛接觸程式設計課程的人,第一個碰到的語句。不管你學的是台灣「市佔率」稱霸的 Java、還是未來炙手可熱的人工智慧首選 Python,只要是程式設計課程,幾乎都是從「Hello World」學起。

推薦閱讀:Python 不是蟒蛇、Java 就是咖啡?看看程式語言命名起源多奇葩

以下整理出「Hello World」使用不同程式的語言的寫法:

Java

Java 的特殊之處在於它經過專門設計,因此您可以編寫一次代碼,然後可以在任何操作系統上運行,為各大科技公司所愛用。所有 Android 的 App 都是經過 Java 編寫的。

class HelloWorldApp {
                        public static void main(String[] args) {
                            System.out.println("Hello World!"); // Prints the string to the console.
                        }
                    }

C

世界上最重要的程式語言。它是編寫 Windows,MacOS,iOS 和 Android 等操作系統以及瀏覽器和 Unity3D 遊戲開發的工具。它的語法影響了無數其他程式語言。

#include <stdio.h>

                    int main(void)
                    {
                        printf("hello, world\n");
                    }

C++

性能接近 C,並在許多重要專案(如 Chrome 瀏覽器)中使用。C++ 旨在使一種語言,更容易於構建大型項目,同時仍保持快速高效。

#include 

                    int main()
                    {
                        std::cout << "Hello, world!\n";
                        return 0;
                    }

C#

在 Microsoft 構建.Net 虛擬機時創建。 C# 是 Microsoft 首選的程式語言。

using System;

                    class Program
                    {
                        static void Main(string[] args)
                        {
                            Console.WriteLine("Hello, world!");
                        }
                    }

CAML (OCAML)

一個功能導向的程式語言。它被用於 Facebook 上許多較小的項目。Facebook 的 Hack 語言的編譯器就是用 OCAML 編寫的。

print_endline "Hello, world!";;

COBOL

在大型電腦時代曾經非常熱門,現在普遍度不如當年,許多 COBOL 程式正在被移植到其他語言。

 IDENTIFICATION DIVISION.
                           PROGRAM-ID. hello-world.
                           PROCEDURE DIVISION.
                           DISPLAY "Hello, world!"

DELPHI

在 90 年代中期至後期,它因為被用於編寫 Windows 程式而受到許多工程師的喜愛。而現在 Windows 已不再使用 DELPHI,但是仍然很受歡迎。

procedure TForm1.ShowAMessage;
                    begin
                      ShowMessage('Hello World!');
                    end;

FORTRAN

創建於 1950 年代,在大型電腦上運行,可以說是非常適合數字與科學工作。它目前仍是科學界的標準。

program helloworld
                         print *, "Hello world!"
                    end program helloworld

GO

Go 是在 Google 上創建和使用的,語法最接近 C 語言,目的是為了在多核心處理器、網路機器(networked machines)、大型數據庫(codebases)的情況下,擁有高的開發效率。當時在 Google 的工程 師們想要集合其他程式語言的優點開發而成。有 C++ 的靜態型別和執行時效率、Python 的可讀性

package main

                    import "fmt"

                    func main() {
                        fmt.Println("Hello, World")
                    }

GROOVY

Java 運行時間運作的動態腳本語言。大多數 Java 代碼也可以作為 GROOVY 代碼運行,但是 GROOVY 代碼可以更緊湊,因為它不需要做 Java 要做的所有事情。

println "Hello World"

JAVASCRIPT

JavaScript 是世界上最常見的程式語言,主要是因為每次使用瀏覽器瀏覽網頁時,都會使用它。 JavaScript 是使網頁語使用者之間有互動的原因。

console.log("Hello World!");

MACHINE CODE

機器碼是可以發送給 CPU 的最低級別的指令。機器代碼不是人類可讀的代碼,人類只能在其中做一些瑣碎的事情,但是所有軟體最終都會在被發送到 CPU 之前,變成機器代碼。

b8    21 0a 00 00   #moving "!\n" into eax
                    a3    0c 10 00 06   #moving eax into first memory location
                    b8    6f 72 6c 64   #moving "orld" into eax
                    a3    08 10 00 06   #moving eax into next memory location
                    b8    6f 2c 20 57   #moving "o, W" into eax
                    a3    04 10 00 06   #moving eax into next memory location
                    b8    48 65 6c 6c   #moving "Hell" into eax
                    a3    00 10 00 06   #moving eax into next memory location
                    b9    00 10 00 06   #moving pointer to start of memory location into ecx
                    ba    10 00 00 00   #moving string size into edx
                    bb    01 00 00 00   #moving "stdout" number to ebx
                    b8    04 00 00 00   #moving "print out" syscall number to eax
                    cd    80            #calling the linux kernel to execute our print to stdout
                    b8    01 00 00 00   #moving "sys_exit" call number to eax
                    cd    80            #executing it via linux sys_call

MATLAB

程式和語言的結合,用於數據分析和開發演算法。在教育中,用於教授線性代數和數值分析。在從事圖像處理工作的科學家中也很受歡迎。

CloudDeploy["Hello, World"]

NODE.JS

與其說是一種程式語言,不如說是一種運作環境,它可以在伺服器端而不是瀏覽器上運行 JavaScript。本來是為了是證明異步編撰程式對多核心的 CPU 更好,而現在被廣泛應用於大型網頁前端開發。

console.log("Hello World!");

PERL

Perl 擅長處理在文本,是早期建構動態網站的熱門選項。

print "Hello, World!\n";

PHP

PHP 普遍用於網站後端開發,Facebook 和 WordPress 就是用 PHP 編寫的。最後 Facebook 決定創建自己的 PHP 語言,稱為 Hack。

<?php echo "Hello, World";

Python

以精簡的編碼而竄升成為最受工程師歡迎的語言,目前是人工智慧、金融科技、網路爬蟲等當代熱門項目的首選。目前受歡迎的程度已跟 Java 不相上下。

推薦閱讀:Python 首度把 Java 踢出前兩名外!本季 RedMonk 程式語言排名狀況

print("Hello World")

R

統計、科學界的首選語言。

cat("Hello world\n")

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RUBY

旨在成為一種高效有趣的語言來使用,強調人的需求超過電腦的需求。 Rails 網路框架是為 Ruby 編寫的,對網路框架設計產生了巨大影響。 Ruby 目前被廣泛用於創建網站使用。

cat("Hello world\n")

SCRATCH

一種視覺化的程式語言,目的在於讓孩子通過撰寫程式來學習技能。還有 Scratch Jr.,適合 5-7 歲的孩子使用。全世界數以百萬計的學校都使用這兩種語言。

puts 'Hello World!'

SWIFT

蘋果公司所開發的新語言,並且正在推廣以取代 Objective-C 在其平台上使用。目的在成為一種易於學習和使用的語言,而且不會失去 Objective-C 的性能。

say Hello, World!

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▲ Pysa 檢測 Python 程式碼中安全漏洞的官方說明影片

 

Facebook 最近開源了一個用於檢測 Python 程式碼中安全漏洞的自動化工具「Pysa」。這個工具最初的用途是用來保護旗下的 Instagram。

Pysa 為「Python Static Analyzer」的縮寫,是 Python 靜態分析工具的意思,與另一套同名的勒索軟件 Pysa 毫無關係──希望讀者不要把這兩者混為一談。

Pysa 最主要用於追蹤大規模的 「Python 代碼庫──如驅動 Instagram 的 Python 程式碼──中的潛在安全漏洞。

這套工具會在代碼運行 / 編譯之前,以靜態模式掃描程式碼,著眼於數據流經系統的方式,查找潛在已知的錯誤模式、然後幫助開發者標註出潛在的問題:

安全漏洞

Facebook 資安工程師 Graham Bleaney 和 Sinan Cepel 寫道:「分析數據流可以說是非常管用的,因為許多安全和隱私問題,都可被建模為數據而流入不該進入的地方。」

舉例來說,遠端代碼執行的漏洞,會被視為一般的用戶輸入,而到達系統程式碼內未經授權的部分。

Facebook 表示:在 2020 年的前半年,Pysa 就偵測到有 44% 的安全漏洞,是藏在 Instagram 伺服器端的 Python 代碼中。

Pysa 是基於開源代碼 Pyre 項目而建立的。Pyre 項目本是用來提高 Python 程式碼的品質的自動化工具,都是經過特別修改以協助發現安全漏洞。

去年,Facebook 就有推出了一個類似的工具 Zoncolan,該工具是用於 Hack 語言 (一種類 PHP 語言,用於 Facebook 應用程序的主要代碼庫) 中尋找安全漏洞。

不管是 Pysa 還是 Zoncolan,掃描程式均會尋找潛在危險的資料型態。這些資料型態都有可能會利用漏洞以允許跨網站指令碼攻擊 (XSS)、遠端程式碼攻擊、SQL 注入或用戶資料外洩等。當掃描到這些有害的數據後,即會通知程式開發人員。

及時檢查

「就像 Zoncolan 用於 Facebook 的 Hack;Pysa 幫助我們擴展了 Python 的應用程式安全性,尤其是那驅動 Instagram 伺服器的代碼庫。」Facebook 資安工程師 Bleaney 和 Cepel 寫道。

「這些結果將直接傳送給程式開發人員或是轉到資安工程師,取決於檢測到的問題類型以及我們針對該問題的信噪比 (S/N Ratio)。」

Facebook 表示,它讓 Pysa 開源,以讓更多開發者用來檢查自己的 Python 程式碼。

開源

Bleaney 和 Cepel 表示: 「因為我們在自家產品上使用開源 Python 伺服器端框架,如 Django 以及 Tornado。Pysa 可以從一開始就找出應用這些框架的項目的安全性問題。」

他們補充說:將 Pysa 用於尚不支持的框架可以很簡單,只需添加幾行配置,就可以告訴 Pysa 數據進入伺服器的位置。

Facebook 已在 GitHub 上正式發布了 Pysa 的開源代碼,以及一些能協助它追踪安全問題的 bug definitions。

 

 

 https://www.itech01.com/wp-admin/profile.php

 

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RedMonk 最近發表了 2020 年第 3 季的熱門語言程式排名,大破了 2012 年以來 Java 總是落在冠軍與亞軍的紀錄。這次 Python 正式擠掉 Java 成為第 2 名,讓 Java 退到了第3名。

JavaScript 仍然蟬聯冠軍寶座,而第 4 名多年來都是 PHP,接下來則是由 C++ 和 C# 共享第5名、Ruby 與 CSS 共享第 7 名、TypeScript 第 9 名、C 語言第 10 名。

RedMonk 熱門程式語言排行榜是結合 GitHub 及 Stack Overflow 平台而綜合出的排名結果:GitHub 最能反映程式語言實際被使用的狀況;而 Stack Overflow 則顯示程式語言的討論熱度。RedMonk 綜合以上兩者,歸納出排行,可以作為未來程式語言趨勢的參考數據。

本季(2020 年第 3 季)的贏家就屬 Python 程式語言了。其實在第一季開始,Python 就與 Java 程式語言並列第二名,也是除了 JavaScriptJava 之外,唯一進入過第2名的程式語言。

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Python 屬於一種膠水語言(Glue Languange),有許多專案都靠著 Python 來黏合。而新興科技如人工智慧、大數據等,都應用到 Python 程式語言。還有網站開發、爬蟲、金融科技 Fintech 等都少不了 Python 語言。官方表示:如果越多的開發專案都使用 Python 語言,則 Python 會持續在榜中名列前茅。

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自 2012 年以來,本季是 Java 第一次落於前兩名之外。雖然 Java 還能滿足新的開發專案的需求,目前也被各大企業大量使用。官方提到:在未來這幾年,Java 仍然會是企業的主流,但這次 Java 遭遇到前所未有的競爭。這次排名變動到底會是暫時波動、還是會長期下降,仍需在接下來幾個季度持續觀察才能確定。

 

 

 

 

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▲台中海線某知名醫院的網站工程師,並非畢業於本科系,僅上過短期的 Python 課程

 

爆料!台中海線某知名大醫院的網站工程師陳先生,竟然不是畢業於資工本科系。小編不禁聯想到多年前全台爭議時的「波波醫生」事件,至少那些「波波」好歹也是本科系,只是臨床經驗比較⋯⋯(不好說)。現在就聽聽陳先生的自白吧!為何非資工系出身的他,只憑短期的 Python 課程結業,就能勝任大醫院中網站工程師的職位。以下是他的自白:

踏入職場後,我對職涯開始有了新的想法

在經歷第一份產品工程師的工作,我有機會和不同部門有過許多接觸,慢慢了解到我畢業科系能做的工作並不是我想要的…

我是否該跳脫科系的束縛,轉職軟體工程師?

一步一步開始了我探索的路程

在看到網路上轉職的經驗分享,與資工系朋友的請益下,決定試著開始學習程式語言 Python 課程看看!起初買書自學,覺得寫程式並不難,後來仔細看了 104 求職網站,才發現要會的東西實在非常非常的廣!我實在是不知道以求職為基礎的話,各個技能應該要學到什麼樣的程度?

為了尋求更高的學習效率,我比較了三家電腦補習班的 Python 課程內容,其中達內的是裡面最全面的:幾乎從前後端語言、資料庫、網路基礎都有涵蓋到;而且從課表中可以明確知道技能中學習的時程,加上課程為線上課程,不僅複習方便,可以依照個人狀況調整進度,讓學習更有效率!

零基礎微痛入門,學習的重點在於⋯⋯

▲ 達內教育的解題團隊

 

我之所以會選達內教育的主要原因是課程的規劃加上助教制度,可以輔助我學習。學員可以向老師請教任何的疑難雜症,老師會用引導的方式、而不是直接給答案,讓學員有思考並培養自己解決問題的能力,我認為這才是最最最重要的。

謝謝大家讓我不孤單的面對壓力

▲ 達內教育的學員輔導團隊

 

轉職的過程中,除了必須不斷學習提升自己,同時要面對可能失敗的心理壓力⋯⋯幸好感謝達內專員們的建議與鼓勵,讓我可以堅持下去。另外,達內教育的助教群 Charlie、Meloeo、Mike 老師耐心應答我的各種問題,幫助到我很多,非常感謝。

感謝家人朋友的鼓勵與支持

最後感謝自己一路堅持到了最後,才能如願找到工作。軟體的領域是可以說是非常深的,職場上仍然有還有好多必須補足的技能點,我想我應該保持好奇心,不斷學習的心態,才能適應這個領域,與正在準備轉職的人共勉,祝福有轉職目標的同學都能如願達到自己的目標,加油!

 

 

 

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▲Python 課程學員林先生原為 QA 品保人員

 

金O進科技公司 Python 軟體工程師的林先生,之前是工作內容與薪資幅度比較固定的 QA 品保人員,後來因為一次與同事的聊天而決定轉職軟體工程師。

林先生將夢想付諸行動,努力進修 Python 課程有成,在短時間內就順利轉職 Python 軟體工程師成功。以下是他的轉職見證:

同儕聊天中發現的新機會

過去我的工作是 QA 品保人員。有一天,我與公司的品保、製程、軟體、硬體等領域的工程師同事聊天後,發現軟體工程師的薪資幅度非常廣的,而且薪資能確實掌握在自己的手裡——全看自己的努力有多少。在面對工作發展與薪資條件下,我對未來的職涯規劃的開始有所改變。

我也參考其他朋友的見解,了解程式設計師的工作內容:原來程式開發是一件很有趣的事!在未來,人工智慧、Fintech 等智能科技都會是必然趨勢,因此程式開發人員具有相當的競爭力。我開始閱讀 Python 的書藉、嘗試練習一些小程式,過程中也感受到相當的成就感!

會選擇達內 Python 課程的原因

我也開始詢問有開 Python 課程的培訓機構,做多方比較,最後發現:達內的 Python 課程內容最為完善:從基礎、進階、資料庫、版本控管、網頁製作、爬蟲、數據分析、AI 人工智慧到面試作品專案製作、就業輔導等等,是非常完善的一條龍服務。而授課的老師都是業界的頂尖工程師等菁英,這樣我就不用擔心課程無法與業界接軌的問題了!所以我選擇了達內的線上課程。

2019 年四月,我開始上達內教育的線上 Python 課程。透過課程,我打下了程式語言的基礎概念,從中也接觸網頁程式的練習題,實際操作了網站開發與資料庫開發的項目。

進階的課程中,我學會如何使用 Python 建立爬蟲系統,提供數據分析並搭配機器學習的概念,整合了前後端網頁,累積了許多種專案的練習以及實戰經驗。

除了線上課程,達內教育還有定期舉辦總監日、專題日的真人授課實作,都跟時事緊密結合。透過這些現場課程,我快速累積了自己的實務經驗,並製作了自己的專案作品,像是爬取台灣期貨資料 K 線圖視覺化呈現LineBot 的製作水果商城等等,真的非常感謝總監、Charlie、Mike、Meloeo、Trista 還有小幫手們非常耐心的回應我的各種問題,幫助我很多,非常感謝。

一年後我成功轉職 Python 工程師了!

因在達內 Python 課程累積的實力與專案作品,讓我在面試時非常順利。最後感謝一路上堅持到底的自己,也非常感謝家人一路上的支持,雖然目前在程式開發的經驗還需要累積很多,但我有相當的熱誠,並不害怕繼續學習與面對問題,期許自己在這條道路上能繼續成長。與正在準備轉職的人共勉:

祝福有轉職目標的同學都能如願達到自己的目標,加油! 堅持到底,我們都會是贏家!

 

 

 

 

 

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達內教育專業課程,讓你半年轉行軟體工程師不是夢!

新冠肺炎發生以來,一度拉開人與人之間的距離,但是也有不少新興行業應運而生,或是早已看準時代潮流,提前推出符合產業發展與當代互動模式的產品,例如各種主打科技教育的線上課程公司即為一例。其中「達內教育」甚至打出「結業即就業」招牌,以精實的AI人工智慧、大數據等課程,力求讓完全沒有基礎的學員,也能在6個月後當上工程師。

 

大膽宣稱能將零基礎學員培訓到面試就業、風格在業界獨樹一格的達內教育,除了教學以外,還做免費的就業媒合服務,吸引許多零基礎、零經驗的待業者與轉職者報名。達內教育教學總監呂紹榮說,「結業即就業」正是達內教育的品牌使命,課程絕非短短幾十個小時的速成班,而是依照科別差異,總授課時數約在300~400小時之間,平均約半年可學完。

達內教育教學總監呂紹榮老師

呂老師指出,相較於實體授課,線上課程的特色就是時間比較彈性,但達內教育的授課時數又特別長,完全是職訓班規模。而且達內的特色就是結合線上與實體兩種介面的優勢,除了有線上課程可看,在中心還有真人輔導老師隨時待命、隨時回答學員提問。在中心也提供大型教室,如果學員遇到困難,甚至還可預約老師一對一教學,保證教到會。線上與實體搭配,構築「隨時隨地隨看隨問」的完整課程。

 

目前達內教育最熱門的課程是應用層面很廣,可做機器學習、大數據分析、網路爬蟲等等的Python。呂老師說,Python在達內的培訓方式很紮實,遠非坊間補習班或學院內的入門培訓可比,學完可以直接到業界工作。此外Java也是達內教育的熱門課程,可讓零基礎學員,半年後擁有獨立架設電商購物網站能力。

 

除了JavaPython 之外,包括網站前端開發、Unity 遊戲設計、UI/UX 介面設計以及網路數位行銷,也都是達內教室精心設計的招牌課程。數位行銷又分成兩塊:Google 關鍵字廣告以及 SEO 搜尋引擎最佳化課程。比如就算沒有一技之長,只是喜愛玩遊戲,也可以在學 Unity 遊戲設計課程後,在結業時可以獨立做出完整的 RPG 手機遊戲。

 

目前達內教育的學員人數不斷成長當中,在新冠疫情期間,還有學員因不想到補習班人擠人,特地諮詢報名達內的課程,而輔導老師也在該段期間,曾透過遠端連線學員的家中電腦,親自操作解題。

達內教育的即時解題老師群

呂老師認為,線上課程絕對是趨勢,若仔細觀察坊間的各大補習班、學校等教育機構,會發現線上課程一直都在蓬勃發展,加上受到疫情的關係,各大專院校、中小學都開始採用視訊教學。而由於達內進行視訊教學已有一段時日,疫情來襲時,很快能掌握線上課程會面臨哪些情況,就能維持原本的服務,並新增了電話解題的服務,學員一有疑問,可立即通電話獲得協助。

達內教育的教學輔導團隊

以職訓為導向的達內,會訓練所有學員在結業時獨立完成專案作品,輔導老師甚至還會協助檢視履歷、模擬面試、就業媒合,務求讓學員結業即就業,而負責就業媒合服務的人員也有就業輔導員證照。此外,達內還有定期舉辦高階技術研討會、總監日、實作班等面授活動,比如當紅的「口罩地圖」是如何製作,就曾在總監日互動研討。

 

目前達內教育所有的學員中,有3成是全力投入學習的待業者,有4成是在職中精進豐富所學,還有3成學員純粹出於興趣。這家每半年到一年就更新一次教材、與業界最新技術同步的線上課程公司,提供創業轉職或純粹追求自我的一種進修的選擇。

達內教育:https://www.tedu.tw/

 

 

 

 

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二、非監督式學習

1. 隨機森林(Random Forest)

隨機森林可以視為決策樹的延伸,可以把隨機森林當作是多個決策樹組合而成,並加入隨機分配的訓練資料,以大幅增進最終的運算結果。其想法就是結合多個「弱學習器」(即決策樹)來建構一個「強學習器」模型。這種方法被稱為「集成」(Ensemble Method)。同時也能降低單個決策樹出錯的風險。

▲ 決策樹演算法示意圖

 

如果創建一個隨機森林模型預測數值,只有第三個決策樹預測為 0,但是如果整合所有決策樹的結果,將會判斷出預測值是為 1。

隨機森林的優點為可以處理大量的輸入變數,同時可以計算各例中的親近度,對於資料探勘、偵測離群點和將資料視覺化非常有用。

2. 聚類分析(Cluster analysis)

聚類分析是統計資料分析的技術,後來在像是機器學習等領域受到廣泛應用。「聚類」是把相似的物件通過靜態分類,分成不同的組別或子集(subset)。聚類有很多種方法,常見的如 K-means、層次聚類(Hierarchical clustering)、譜聚類(Spectral Clustering)等等。

▲ 「聚類」是把相似的物件通過靜態分類,分成不同的組別或子集 (圖片來源: geeksforgeeks.org)

 

聚類時,把需要實現的目標只是要把相似的東西聚到一起,一個聚類算法只需要知道如何計算相似度就可以開始分類,因此聚類算法並不需要使用訓練資料進行學習。

3. 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)

主成分分析 PCA 是一個在機器學習與統計學領域中被廣泛用來分析資料、降低數據維度以及去關聯的線性降維方法。降維(Dimension reduction)是當資料維度數(變數)很多的時候,嘗試讓維度數(變數)少一點,但資料特性不會差太多的方法。

機器學習使用 PCA 達到降維的目的,主要是為了避免「維數災難」,或稱「維度詛咒」,指當維度增加時,分析和組織高維空間因體積指數增加而遇到各種問題:在機器學習問題中,模型預測能力會隨著維度的增加而減小。

4. 奇異值分解(Singular Value Decomposition,SVD)

奇異值分解 SVD 是線性代數中一種重要的矩陣分解,不僅可以用於降維演算法中的特徵分解,還可以用於推薦系統以及自然語言處理等領域。

▲ 實數 2×2 矩陣 M 的奇異值分解 UΣV * 的圖示。(圖片來源:圖片來自 Wikipedia)

 

SVD 矩陣是一個複雜的實復負數矩陣,給定一個 m 行、n 列的矩陣 M,則 M 矩陣可以分解為 M = UΣV。U 和 V 是么正矩陣(unitary matrix),Σ 為對角陣。

SVD 在某些時候可以做為簡化版的 PCA 利用。PCA 演算法可以不用做特徵分解,而是做 SVD 來完成,在樣本量很大的時候很有效。實際上 Python 的免費機器學習庫「scikit-learn」的 PCA 演算法的背後真正的實現就是用 SVD。

獨立成分分析(Independent components analysis,ICA)

ICA 是一種利用統計原理進行計算的方法。前面在主成分分析(PCA)時談到「降維」的方法,但對符合高斯分佈的樣本點比較有效,那麼對於其他分佈的樣本,則是適合用「主元分解」的 ICA。

ICA 會假設現有資料其實是多個彼此獨立的資料、透過混合後成為現有資料,因此期望能夠從手中的資料,回推出是哪些獨立的分配。例如 ICA 的經典問題「雞尾酒會問題」(cocktail party problem):描述給定混合信號,如何分離出雞尾酒會中同時說話的每個人的獨立信號。

▲ ICA 的經典問題「雞尾酒會問題」示意圖:目的是從混合信號 Mixture1 和 Mixture2 中恢復成每個人的獨立信號 Person1和Person2。(圖片來源:vocal.com)

 

ICA 是研究盲信號分離(blind signal separation)的一個重要方法,並且在實際中也有很多應用。

為何使用 Python 學機器學習、而不是 R 語言?

介紹完當今應用最廣泛、最熱門的幾大機器學習演算法,可以看出從數據分析、統計分析到模型驗證等等都應用在其中。

Python 可以說是簡單上手的程式語言,原本就適合作為第一個入門的程式語言,而透過如 scikit-learn 的 Python 機器學習套件,在 Python 中提供大量常見的機器學習演算法和許多實用的函式庫,亦能呈現該演算法資料輸出的型態,相當方便。

當然 Python 和 R 語言不是互斥,許多工程師也是在兩者之間切換,但是有鑑於 Python 是當今的通用語言,除了AI人工智慧領域外也可以廣泛應用在各種領域,其免費及開源的特性, 有許多支持 Python 的輔助工具、大型模組與函式庫,可以簡單上手數據分析或複雜的程式計算,以及能與幾乎所有現代作業系統兼容等的特點,讓它脫穎而出。

以投資報酬率而言,如果是要從頭開始選擇一種程式語言學習,Python 肯定是最佳的選擇。

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隨著人工智慧的深入發展,沒有學習能力的 AI 侷限性越發明顯,為了突破這個瓶頸,「機器學習」逐漸成為 AI 領域的研究核心之一,也發展出各種機器學習的演算法。

現在有哪些熱門的算法?各有什麼特點?本次就要來盤點幾個常用的機器學習演算法,並告訴你為何機器學習語言要首選 Python

機器學習演算法大致上可以分為三類:監督式學習(Supervised learning)、非監督式學習(Unsupervised learning)與強化式學習(Reinforcement learning)。

本次將會著重介紹「監督式學習」與「非監督式學習」的演算法。

一、監督式學習

監督學習算法可以分成兩個大方向:分類和迴歸。

1. 線性迴歸(Linear Regression)

▲ 線性回歸的視覺化,平面內有一系列點,尋找出一條最能擬合資料趨勢分布的線用來預測新的資料出現的位置

 

線性回歸源自於統計學的方法,透過一個或多個自變量與因變量進行建模的回歸分析。視覺化後如上圖,平面內有一系列點,尋找出一條最能擬合資料趨勢分布的線,也可以用來預測新的資料出現的位置,就叫線性回歸。

在線性回歸中,數據使用線性預測函數來建模,並且未知的模型參數也是通過數據來估計,簡單的線性回歸公式為:

▲ 簡單的線性回歸公式

 

y 是因變量(y)對自變量(x)任何給定值的預測值;B0 是截距,即 x 為 0 時 y 的預測值;B1 是回歸係數–表示期望 y 隨著 x 的增加而改變多少;x 是自變量(期望的變量影響 y);e 是估計值的誤差,或表示回歸係數估計值有多少變化。

2. 邏輯回歸(Logistic Regression)

邏輯回歸延伸自線性回歸,是一個二元分類算法,透過選取不同的特徵與權重來對樣本進行機率分類。

邏輯回歸會使用某種函數將機率值壓縮到某一特定範圍,如 Sigmoid 函數。S 函數是一種具有 S 形曲線、用於二分類的函數。

▲ 邏輯分布函數圖像(圖片來源:Wikipedia)

 

邏輯回歸的輸出變量是離散型(Discrete),而「回歸」輸出變量為連續值。所以實際上雖然叫「邏輯回歸」,但它屬於「分類型」算法,而非「回歸型」算法。

3. 支援向量機(Support Vector Machine,SVM)

支援向量機 SVM 同樣是一個二元分類算法,它可以在 N 維空間找到一個 (N-1) 維的超平面,以使兩類數據之間的餘量最大化。這個超平面可以使兩個類別之間的邊距或距離最大化,平面內如果存在線性可分的兩類點,SVM 可以找到一條最適直線將這些點分開。

除了進行線性分類之外,SVM 還可以使用核技巧(kernal trick)進行非線性分類,將其輸入隱式對映到高維特徵空間中。

▲ 散點圖展示了線性支援向量機核函式的決策邊界(虛線)(圖片來源:Wikipedia)

 

SVM 的應用範圍很廣,如文字和超文字的分類、大規模圖像識別與分類、手寫字型的辨識等等。

4. 樸素貝葉斯分類器(Naive Bayes classifier)

「貝葉斯推斷」延伸自貝葉斯理論,是描述在擁有部分已知條件下,某事件的發生機率。

而在機器學習中,樸素貝葉斯分類器是以假設「特徵之間是獨立的、不相互影響的」的簡單機率分類器,可以直接利用條件機率相乘的方法,計算出聯合機率分布。

貝葉斯公式為:

▲ 貝葉斯公式

 

也可以表示為:

▲ 貝葉斯公式

 

posterior:通過樣本 X 得到參數 θ 的機率,稱為後驗機率。
likehood:通過參數 θ 得到樣本 X 的機率,即似然函數。通常為數據集的表現。
prior:該樣本 θ 機率,稱為先驗機率。
evidence:樣本 X 發生的機率,即為要預測的值。

即使一般現實世界的資料通常無法滿足貝葉斯理論的假設,但樸素貝葉斯分類器卻是相當實用,因其簡單高效,而辨識效能也不輸許多算法繁複的分類器。貝葉斯模型的應用範圍非常廣泛,大數據、機器學習、資料採擷、Python資料分析等領域都會見到。

5. 決策樹(Decision Tree)

決策樹最一開始是作為決策分析中的方法,指的是每個決策都可能引出複數的事件,最後通向不同結果,視覺化後的圖形很像樹的枝幹,故稱決策樹。

而在機器學習中,決策樹是一種用來處理分類問題的樹狀結構,每個內部節點表示一個評估欄位,而每個分枝代表一個可能的欄位輸出結果,每個則葉節點代表不同分類的類別標記。

▲ 決策樹演算法示意圖

 

ID3、C4.5 、C5.0、CHAID 及 CART 都是決策樹演算法的代表。

決策樹的最主要功能,是藉由分類已知的實例來建立一個樹狀結構,並從中歸納出實例裡、類別欄位與其它欄位間的隱藏規則,通常也能利用來做樣本的預測,同時決策樹產生的模型也具有易於解釋的優點哦。

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