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這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
國立雲林科技大學 技術及職業教育研究所 陳斐娟、楊國柱所指導 吳金奇的 臺灣喪禮服務乙級技術士證職場效益之研究 （2020），提出excel文件翻譯關鍵因素是什麼，來自於喪禮服務乙級技術士證、喪禮服務、職場效益。
而第二篇論文世新大學 資訊管理學研究所(含碩專班) 傅夢璇所指導 林廷威的 運用文字探勘技術進行線上旅行社平台評論之分類 （2019），提出因為有 文字探勘、機器學習、支援向量機、隨機森林、貝式分類器的重點而找出了 excel文件翻譯的解答。
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Python - 最強入門邁向數據科學之路：王者歸來（全彩印刷第三版）【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】
為了解決excel文件翻譯 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
Python最強入門 邁向數據科學之路 王者歸來 第3版 【首刷獨家限量贈品- Python 濾掛式咖啡包】 數量：限量300包 咖啡風味：花神+黃金曼特寧 研磨刻度：40刻度 填充刻度：10g 製造/有效日期，18個月 ★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 1：強調Python語法內涵與精神。 2：用精彩程式實例解說
。 3：科學與人工智慧知識融入內容。 4：章節習題引導讀者複習與自我練習。 相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識： ★解說在Google Colab雲端開發環境執行 ☆解說使用Anaconda Spider環境執行 ★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 ☆Python語法精神、效能發揮極致 ★遞迴函數徹底解說 ☆f-strings輸出徹底解說 ★電影院訂位系統 ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 ★Numpy數學運算與3D繪圖原理 ☆Pandas操作CSV和Exc
el ★Sympy模組與符號運算 ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 ★線性迴歸 ☆機器學習 – scikit-learn ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ☆決策樹 ★隨機森林樹 ☆其他修訂小細節超過100處 多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，
市面上許多書籍的缺點是： ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足，應用範圍有限 許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著
名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。 本書以約950個程式實例和約250個一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識： ★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 ☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開
★人工智慧基礎知識融入章節內容 ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式 ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 ★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。
★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 ☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是MapReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) ☆設計加密與解密程式 ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 ☆檔案壓縮與解壓縮 ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 ☆檔案讀寫與目
錄管理 ★剪貼簿(clipboard)處理 ☆正則表達式(Regular Expression) ★遞廻式觀念與碎形(Fractal) ☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 ★認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計 ☆GUI設計 - 實作小算盤 ★實作動畫與遊戲(電子書呈現) ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 ★說明csv和json檔案 ☆繪製世界地圖 ★台灣股市資料擷取與圖表製作 ☆Python解線性代數 ★Python解聯立方程式 ☆Python執行數據分析 ★
科學計算與數據分析Numpy、Pandas ☆網路爬蟲 ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 ☆機器學習 – 線性迴歸 ★機器學習 – scikit-learn ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ★決策樹 ☆隨機森林樹 ★完整函數索引，未來可以隨時查閱
臺灣喪禮服務乙級技術士證職場效益之研究
為了解決excel文件翻譯 的問題，作者吳金奇 這樣論述：
本研究旨在探討喪禮服務乙級技術士證職場效益之研究。因此，研究目的為：（一）瞭解殯葬禮儀從業者，對取得乙級技術士證後，專業知識的提升及助益情形；（二）瞭解殯葬禮儀從業者，對取得乙級技術士證後，專業技能職場實務運用情形；（三）瞭解殯葬禮儀從業者，對取得乙級技術士證後，在職業市場上效益影響的看法。至於，研究採取質性研究取向，以「深度訪談法」為主，作為蒐集研究資料之方法，並以立意選取任職公司大、小規模之參與研究者共25位，研究對象分為喪禮服務人員13位、殯葬服務主管12位兩類受訪者。最後，以主題分析法將訪談文本，以系統性歸納分析整體後，以提出本研究結果與建議。對此，本研究結論如下：一、學科尚能提
升及有助實務應用的有「宗教服務」、「初終至入斂」、「殯葬服務禮俗」、「社交禮儀」與「服務倫理」、「殯葬法規」、「後續關懷」等專業知識。二、學科未能提升及未有助於實務應用的有「臨終關懷」、「悲傷輔導」等知識，前項在臨終階段，因無法觸及臨終者，所以基本僅能給予「悲傷關懷」協助。三、術科實屬有提升及有助於實務應用的是「治喪流程規劃書技能」、「定型化契約實務技能」、「撰擬殯葬訃聞技能」等技能；其次，「奠禮流程安排技能」及「靈堂布置技能」等，相較前三項專業技能，僅屬於有些微提升及助益。四、術科未能提升及未有助於實務應用的有「撰寫奠文」、「手摺國旗」、「司儀主持」，但可作為備用型技能，而此三項技能較適合作
為司儀檢定的核心職能。五、當前持有喪禮服務乙級，有助獲取職場面試機會，但非獲得工作就業之保證。六、取得喪禮服務乙級證照，較受大規模禮儀公司青睞，能獲數千元之額外加薪。七、實際乙級證照普及後更不具升遷優勢，只被視為低階基礎證照或是基本門檻。八、乙級考證訓練及費用補助，大、小公司都較無正向幫助，目前大公司較願意補助修習禮儀師專業學分費用，普遍從業者多半須自費報名考試及證照班。九、乙級證照之就業市場效應，不若禮儀師證書更具效益，就專業形象展現方面，持有乙級者並無實質幫助，在職稱尚無明定，也不像禮儀師能彰顯專業認證。十、投入大、小規模殯葬禮儀服務職場，大公司有明確工作階梯的內部升遷制度，以及完善的薪資
制度，會依據人員職級、績效給予獎金抽成；而小公司因考量人力成本，較無法落實底薪制度，多採用殯葬人力，而薪資較以論件計酬。 承上述結論，研提具體建議，以供經營管理者及相關主管機關參考，各建議臚列如下：一、應修訂《喪禮服務技能檢定規範》有關「悲傷輔導」知識應用之專精內涵，實際人員僅就喪禮服務，較能善盡悲傷撫慰與支持，僅能給予「悲傷關懷」。二、中央應針對申請經營許可資格條件修法，審視不同大、小規模經營許可申請者，應具備服務據點聘僱乙級技術士證人員張數。三、建議我國喪禮服務職類證照應採分項檢定模式，可借鏡美、中、澳分項檢定採分級方式，將乙級視為基礎門檻，才得已參加委外分項辦理單項考證職類檢定，若具備
所有證照，則會再換發特殊證照。四、考量喪葬禮儀服務範疇，實務殯葬司儀專業化需求，應委外辦理「殯葬司儀」職類檢定認證，可將摺旗、引導撰寫奠文及司儀主持皆納入核心職能。五、彰顯殯葬服務價值，應將專業融入服務過程，倡導名片印製證號，且可就職業證照級等規劃適切職稱，便於大眾就名牌識別。六、提供實質轉介及悲傷關懷服務，可開創服務連結專業諮商輔導及宗教師開發關懷app作為新的服務設計。
Python-最強入門邁向數據科學之路：王者歸來(全彩印刷第三版)
為了解決excel文件翻譯 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 1：強調Python語法內涵與精神。 2：用精彩程式實例解說。 3：科學與人工智慧知識融入內容。 4：章節習題引導讀者複習與自我練習。 相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識： ★解說在Google Colab雲端開發環境執行 ☆
解說使用Anaconda Spider環境執行 ★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 ☆Python語法精神、效能發揮極致 ★遞迴函數徹底解說 ☆f-strings輸出徹底解說 ★電影院訂位系統 ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 ★Numpy數學運算與3D繪圖原理 ☆Pandas操作CSV和Excel ★Sympy模組與符號運算 ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 ★線性迴歸 ☆機器學習 – scikit-learn ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ☆決策樹 ★隨機森林樹 ☆其他修訂小細節超過100處
多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，市面上許多書籍的缺點是： ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足，應用範圍有限
許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。 本書以約950個程式實例和約250個
一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識： ★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 ☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開 ★人工智慧基礎知識融入章節內容 ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unico
de字符集的中文編碼方式 ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 ★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。 ★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 ☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是Ma
pReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) ☆設計加密與解密程式 ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 ☆檔案壓縮與解壓縮 ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 ☆檔案讀寫與目錄管理 ★剪貼簿(clipboard)處理 ☆正則表達式(Regular Expression) ★遞廻式觀念與碎形(Fractal) ☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 ★認識中文分詞jieba與建立
詞雲(wordcloud)設計 ☆GUI設計 - 實作小算盤 ★實作動畫與遊戲(電子書呈現) ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 ★說明csv和json檔案 ☆繪製世界地圖 ★台灣股市資料擷取與圖表製作 ☆Python解線性代數 ★Python解聯立方程式 ☆Python執行數據分析 ★科學計算與數據分析Numpy、Pandas ☆網路爬蟲 ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 ☆機器學習 – 線性迴歸 ★機器學習 – scikit-learn ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ★決策樹
☆隨機森林樹 ★完整函數索引，未來可以隨時查閱 圖書資源說明 本書籍的所有程式實例可以在深智公司網站下載。 本書前面20個章節均附是非與選擇的習題解答，下列是示範輸出畫面。 教學資源說明 教學資源有教學投影片(內容超過1500頁)、本書實例、習題解答以及相關附錄的電子書。 本書習題實作題約285題均有習題解答，如果您是學校老師同時使用本書教學，歡迎與本公司聯繫，本公司將提供習題解答。請老師聯繫時提供任教學校、科系、Email、和手機號碼，以方便本公司業務單位協助您。 註：教學資源不提供給一般讀者，請原諒。 讀者資源說明 請至本公
司網頁deepmind.com.tw下載本書程式實例與習題所需的相關檔案，以及相關目錄資源，這些目錄以Word檔案呈現。 臉書粉絲團 歡迎加入：王者歸來電腦專業圖書系列 歡迎加入：iCoding程式語言讀書會(Python, Java, C, C++, C#, JavaScript, 大數據, 人工智慧等不限)，讀者可以不定期獲得本書籍和作者相關訊息。 歡迎加入：穩健精實AI技術手作坊
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為了解決excel文件翻譯 的問題，作者林廷威 這樣論述：
隨著網際網路的發展下，人們可以隨時在任何地點使用網路上網，加上在智慧型手機普及，幾乎每個人都有一支手機，只要透過網路，就可查閱到想要了解的資訊，也因為在web2.0的發展下，人們可以在部落格、社群媒體、平台或是論壇上分享資訊，使得資訊資料量越來越多，例如：旅遊資訊等。現今台灣人非常喜愛去日本遊玩，去年2019年觀光局統計資料顯示國出國去日本人次達四百多萬人，人們會利用線上旅遊網站預定住宿飯店和機票，並留下評論。本研究對象為日本東京都內新宿車站附近的三星級飯店評論，選定booking.com網站上最短距離1km內的飯店，針對旅客評論文字的部分，進行評論分類，找出旅客在因素，流程首先會將飯店評論
資料使用網路爬蟲的方式進行資料提取，接著會利用Jieba的中文斷詞工具將中文斷出並移除標點符號，再利用TF-IDF取得關鍵特徵詞，並依其特徵權重值去自訂分類主題，再請四位研究員進行極性標記，最後是建立三種分類器，訓練、驗證及評估模型，三種分類器分別為SVM、Random Fores、Naive Baye，經實驗結果證實，本研究所建立的模型準確率高達90%以上。