30
名額
22
已選
8
餘額
上課時間
無資料
修課班級
生科系2-4 · 2年級以上
課程資訊
從暑期開始上課，開學上課時間另訂，請親自向老師登記
選課分析
| 作業及實際操作 | 50 | |
| 發問及討論 | 20 | |
| 期末專題及報告 | 20 | |
| 出席 | 10 |
近代生物資訊學和人工智慧技術快速發展，因此應用程式語言處理和分析生物數據之方法已有重大的進步。本課程的第一主軸將以Python程式語言為基礎，介紹電腦程式的邏輯和模組化結構。本課程的第二個主軸，將使用常見的開源模組進行數值運算、檔案及資料處理、自動化數據分析，並用於解決生物學領域實際會遇到的問題。
Swaroop CH, A byte of Python, 4 rd ed., https://www.gitbook.com/book/swaroopch/byte-of-
python/details, 2016.
VanderPlas, Jake, Python Data Science Handbook, O’Reilly Media, Inc., 2016.
吳佳諺, Python 一天學會(電子書), https://drive.google.com/open?
id=1Jtbb6AVQnghseCeGrObNwpJlXAYC8HVx
洪錦魁, Python 最強入門邁向數據科學之路, 深智數位, 2019.
石川聡彥, 必學!Python 資料科學‧機器學習最強套件:NumPy, Pandas, Matplotlib, OpenCV,
scikit-learn, tf.Keras, 劉金讓譯, 旗標, 2021.
查詢過去本課程開課紀錄：
程式化生物數據處理 歷史開課紀錄