資料科學技術和應用不斷創新，
您是否需要能夠簡單開發、又能串接AI製作客製化視覺分析圖的工具？
本課程推出Streamlit x ChatGPT，用最簡單易上手的方式，
為您快速打造數據分析 Web App！
課程介紹
為什麼要上這門課 ?
1. Streamlit 是一個能用 Python 程式語言簡單製作、快速分享資料分析的工具
機器學習模型部署
客製化的視覺化儀表板
軟體設計的原型 Demo
2. 美國超過 50% 的 Fortune 50 企業都在使用 Streamlit
根據 Github 的開發儀表板 / 資料分析 Web App 工具比較圖，Streamlit 的知名度不斷上升，學習本課程能帶領您成為國內的「low-code」資料分析先驅！
3. 國內第一門教授 Streamlit 框架的線上課程
本課程將會帶領學員實戰演練 Streamlit 開發的兩大類別 Web App，讓您無需在 HTML、CSS 和Javascript 中摸爬滾打，透過短短幾行 Python 程式碼便能打造專屬您的資料科學 Web App！
AI 模型部署
視覺化儀表板
課程特色
1. 能快速上手 Streamlit 的應用工具懶人包
製作 Streamlit 應用工具懶人包，從 9 大常見網頁功能循序漸進認識 Streamlit
2. 透過應用實作案例「做中學，學中做」
透過多種實戰案例，帶您一起進行案例實作，快速學會 Streamlit 基本功
3. 使用者為本的基礎設計思維
帶您建立基礎的設計思維，讓大家做出滿足使用者體驗的 Web App，讓使用者一目了然並快速上手
4. 串接 ChatGPT 與 Streamlit，助您提高生產力
協助學員手把手以 Streamlit 串接 ChatGPT 應用部署至雲端
5. App 部署與維護比您想像中的簡單
教您如何部署前面製作的互動儀表板到網頁上，邀請使用者觀看 Web App 成品
誰適合上這門課
課程單元
六大核心主題架構
本章重點：認識 Streamlit 以及此工具可利用的商業價值＆目的。
- 什麼是 Streamlit？認識高效的儀表板資料分析工具
- 資料分析工具比一比：為什麼選擇 Streamlit？
- 業界真實的 Streamlit 資料科學應用案例
- 揭秘 Streamlit 兩大用途：視覺化儀表板、AI 模型部署
- 為什麼要用視覺化儀表板？
- Streamlit 模型部署的優勢！
- Streamlit 成果大揭秘：常見使用情境
- 章節結語 – 這堂課您會得到什麼？
本章重點：安裝 Python 必要的開發環境與 Streamlit 套件。
- 介紹與安裝 Python 好用的 Anaconda 環境
- 安裝 Streamlit 與相關套件 – Windows 系統
- 安裝 Streamlit 與相關套件 – Mac 系統
本章重點：透過實作，一步步帶領同學了解 Streamlit 的各大功能與元素。
- 章節介紹 – Streamlit 應用工具懶人包
- Tip 1. Streamlit 起手式：開啟 Streamlit 與基礎介面操作
- Tip 2. 動態視覺圖：用 Plotly 視覺化讓圖動起來
- Tip 3. 文字輸入功能：記錄使用者必要資訊
- Tip 4. 選項式輸入功能：設定使用者想要的數值
- Tip 5. 上傳資料功能：Drag and Drop 任何檔案或資料
- Tip 6. 下載檔案功能：表單、圖片、文件通通行
- Tip 7. 可最小化區域部件：資訊量太大但還是都想 show 出來
- Tip 8. 導覽多頁面功能：一頁不夠用，切換主頁我教您
- Tip 9. 文字顯示功能：標題、副標題、markdown 都可以
- 作業一：我的第一個 Streamlit App
- 章節結語 – Streamlit 基礎功能知多少
本章重點：學習如何有效設計資料分析 Web App 雛形，從使用者角度出發避開常見的設計陷阱。
- 章節介紹 – 設計思維
- 設計思維介紹：從使用者角度出發！
- 設計草圖：製作資料分析 Web App 的第一步！
- 程式碼結構解密：Streamlit 程式碼設計心法
- Web APP 設計三大陷阱
- 章節結語 – 設計思維知多少
本章重點：讓同學實戰可展示的資料科學成果，並帶您手把手完成機器學習分析 Web App 與視覺化儀表板。
- 章節介紹 – 製作專屬您的資料科學作品集
- 資料分析心法大解密！
- 零售案例 – 80/20 法則產品貢獻度視覺化 （I）：情景介紹與前處理
- 零售案例 – 80/20 法則產品貢獻度視覺化（II）：繪製動態視覺圖
- 零售案例 – 80/20 法則產品貢獻度視覺化（III）：Function 與 App 設計
- 零售案例 – 80/20 法則產品貢獻度視覺化（IV）：Streamlit Web App 製作
- 生物學案例 – 鳶尾花預測（I）：情境介紹與前處理
- 生物學案例 – 鳶尾花預測（II）：模型訓練與視覺化結果
- 生物學案例 – 鳶尾花預測（III）：Function 與 App 設計
- 生物學案例 – 鳶尾花預測（IV）：Streamlit Web App 製作
- 章節結語 – Streamlit 儀表板知多少
本章重點：帶同學認識 ChatGPT，並透過串接 Streamlit 學習撰寫 AI 應用程式
- 介紹 ChatGPT 的基本功能與特點
- 如何申請自己專屬的 ChatGPT API Key
- ChatGPT API 範例：用 Python 打造您的第一個 AI 應用程式
本章重點：根據不同場景應用 Streamlit X ChatGPT 參數與模型，並學會使用工具一鍵生成文案。
- 如何調整 ChatGPT 模型和參數：滿足不同的應用場景需求
- 如何快速應用 ChatGPT 串接 Streamlit：輕鬆創建 AI 應用
- 如何撰寫 Python ChatGPT Function，幫您一鍵生成文案
- 實戰演練：如何發揮 ChatGPT 與 Streamlit 智能寫手的實際價值
本章重點：善用 Streamlit X ChatGPT 進行商業分析（如競品分析等），創造商業價值。
- 如何建立適合商業決策的 Streamlit UI/UX 介面
- 如何撰寫 Python ChatGPT Function，幫您一鍵進行商業決策
- 實戰演練：如何開始使 ChatGPT 與 Streamlit 著手競品分析
本章重點：選擇一個自己喜歡的 Streamlit Web App 將其部署到網頁上。
- 章節介紹 – 部署與維護
- 如何部署至 Streamlit Sharing？
- 如何維護您的 Web App？
- 延伸學習 – 進階課程
- 延伸學習 – 製作專屬自己的 Streamlit 履歷
- 課程結語 – 給同學的話
講師團隊介紹
施博銘（Lucius） - 系統思維設計指導顧問
產業界的力量： IT 部門主管 10年+ 經驗，具豐富的技術研發及行銷數據分析經驗
業界經歷：
文教產業、出版業擔任 IT 部門主管
管理近 100 名資訊與行銷數據團隊夥伴，曾主導 1,000 萬以上資訊專案， 累積 300 件以上專案經驗
AWS、Cisco、Google、Microsoft、RedHat、VMware 多項專業證照
產學專案：
曾主導、參與或協助電商零售、醫療機構、出版業、高教產業、文教產業等資料科學專案
曾主導、參與或協助政府單位、產業界、學術界專案
鍾皓軒（Howard） - 課程設計者／講師
現職：臺灣行銷研究有限公司（TMR）創辦人
專長：
行銷資料科學
機器學習建模、連續性智慧製程
連續性智慧製程
業界經歷：
曾任中華電信、長榮航空、資策會、工研院、外貿協會國際人才培訓中心等多項單位的資料科學講師
學界經歷：
台科大、北大、北市大等合作課程講師
專書：
《行銷資料科學》
《STP行銷策略之Python商業應用實戰》
《最強行銷武器—整合行銷研究與資料科學》
《實戰Excel行銷決策分析》
劉加德（Chandler） - 課程設計者／講師
現職：TMR資料科學家
授課經歷
台灣前十大知名科技公司之資料科學案技轉 – 講師
TMR【 數位轉型 x 資料科學 x 資料驅動 】 實力養成攻略 – 講師
中華民國外貿協會國際人才養成班 – 實作助教講師
台科大行銷資料科學課程 – 講師
北科大教資中心 Excel 商業數據 – 講師
業界經歷：
台灣前十大知名醫療機構之會員回購預測分析資料科學專案 – 專案組長
台灣前十大知名科技公司之 STP 行銷策略資料科學專案 – 專案組長與顧問
台灣前十大知名科技公司之品牌競爭分析資料科學專案 – 專案副組長
台灣前十大知名科技公司之銷售歸因分析資料科學專案 – 專案組長與顧問
台灣前十大知名科技公司之資料科學案技轉 – 分析師
陳佩均（Linda） - 講師
TMR 特約行銷資料科學分析師
授課經歷
中華民國外貿協會國際人才培育中心 – 資料科學實作助教
業界經歷：
台灣前十大知名科技公司之輿情 AI 機器人資料科學專案 – 專案副組長
台灣前十大知名科技公司之品牌競爭分析資料科學專案 – 分析師
台灣前十大知名科技公司之 STP 行銷策略資料科學專案 – 分析師
課程詳情
強檔書籍推薦
實戰 Excel 行銷分析
最強行銷武器 整合行銷研究與資料科學
強檔書籍推薦
行銷資料科學
STP 行銷策略之 Python 商業應用實戰
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