一張好的圖，勝過千言萬語
資料視覺化在各個領域之中隨處可見，因為良好的資料視覺化是溝通的利器，讓我們能夠輕鬆呈現資料背後的故事和意義，不論在申請經費、撰寫論文、制定決策等等，資料視覺化都可以幫你更有效地傳達你的觀點，讓人印象深刻！因此，本課程不僅是教您製作視覺化，更要教您如何打造出能說出好故事、傳達洞察，並促成決策和行動的視覺化，讓您的工作和研究成果更具說服力！
資料視覺化包含跨領域的知識，需要掌握技術和視覺設計準則
資料視覺化包含跨領域的知識，一張良好的圖表不僅需要技術和良好的工具，更要注意視覺設計的原則。如果只重視工具和技術，可能製作出美感不佳的圖表，若只重視視覺美感設計，則可能誤用不恰當的視覺化方法，製作出不嚴謹甚至具有誤導性的圖表。但一般的書籍或課程往往只著重在單一的面向，學習後卻難以實際活用出來。因此，本課程內容同時整合了：
- Python 資料視覺化技術
- 必備的數學統計知識
- 良好的視覺設計準則
讓您用一門課就能獲取多個面向的知識和技術，幫助您真正發揮資料視覺化的價值。
Python 是實作資料視覺化的利器
Python 因其簡潔易學、功能強大、適合程式初學者的特性而廣受歡迎，它不僅適合入門，還能帶您邁向專業。更重要的是，它具備豐富的資料視覺化工具，不論是靜態或是互動式的視覺化，都可以輕而易舉地用 Python 製作出來！讓您的創造力不再受限於工具。因此，這堂課將帶您認識並上手 Python 熱門的資料覺化工具：
- matplotlib
- pandas
- seaborn
讓您能用 Python 親手為您的資料打造出令人印象深刻的視覺化！
不僅上手資料視覺化工具，更懂得如何製作良好的視覺化
資料視覺化不僅要上手工具的技術知識，更需要了解如何設計一張好的圖表。這門課程不偏廢任何一邊，而是從實用的角度設計課程，為您提供從事資料視覺化必備的觀念，從數學統計、Python 作圖架構，到良好的視覺設計準則等，讓您不會只是學會如何操作一個工具，更能活用它繪製出打動人心的視覺化。
結合老師的實際經驗和洞見，統整實用的實務知識
這門課程重視實用性，目的是讓您能將所學活用於您的研究或工作之中，但資料視覺化涵蓋多個領域知識，例如：數學、統計學、程式設計、視覺設計等，若沒有適當地統整和學習，容易在廣闊的知識中感到迷惘與困惑。因此，本課程內容設計上捨棄個別繁複的理論性知識，講究統整實用的實務知識，再結合老師的實際經驗和洞見，由老師親自精心篩選、編製而成！適合來自不同領域背景的人學習。
用豐富又貼近生活的專題實作，打好資料視覺化底子
要學好資料視覺化，最重要的就是親手來做！不同於教科書式的範例講解，這門課程精心收集了各種真實世界的開放資料，並示範如何用它們繪製出各種不同的圖表，以及如何讓這些圖說出好故事。用豐富、多元、貼近生活的專題實作，讓您能充分練習、打好資料視覺化的底子。
這堂課程會讓您學到：
- 懂得如何辨別不同情境、不同資料類型適用的視覺化方法。
- 學會如何用 Python 實作不同種類的視覺化，並符合良好的視覺設計準則。
- 透過許多真實世界的專題實作，熟練資料視覺化過程涵蓋的技術，並懂得如何運用到自己研究和工作的專案之中。
四大部分、12 個章節，豐富的教材內容，不僅入門還要專業！
這堂入門課程不僅要帶您資料視覺化入門，更要讓您具備專業、實用的技能，因此我們精心安排了豐富的課程內容，共包含四大部分、12 個章節，循序漸進、觀念與實作並進，讓您能從頭開始學習，一路學習到能活用各種 Python 資料視覺化技術，足以解決研究、工作各種常見的資料視覺化需求，而且不僅僅是繪製一般的圖表，而是能夠繪製出正確、合理、美觀、簡潔，能引起觀眾共鳴的視覺化！
第一部分：資料視覺化的基礎概念
現在有許多工具都能快速方便地繪製圖表，很多人拿到資料就直接開始動手繪圖，輕鬆地畫出一張分析圖表後就完工了，但你有好好思考過：
- 這張圖表的目的和意義是什麼？
- 吸引觀眾嗎？
- 能促成有意義的決策或行動嗎？
- 觀眾容易從中獲取洞察嗎，還是難以解讀？
課程第一部分並非直接開始動手做，而是先為大家建立正確的觀念，了解打造一張良好的資料視覺化包含哪些要素和流程，並且透過許多實例帶大家辨別良好與不良視覺化的差異。接著，在開始實作前，還需要先建立視覺化的基礎概念，包含：適合視覺化的資料格式、辨識資料種類、Python 作圖架構等。
您將在以下章節（1-4）學習到的重點：
課程畫面範例：
第二部分：Python 資料視覺化實作
資料視覺化的方法很多，要選擇哪個呢？
每種視覺化方法都有它適用的資料和情境，這部分的課程不僅要帶大家用 Python 動手實作資料視覺化，包含使用熱門的視覺化工具： seaborn、matplotlib、pandas，更要懂得如何選擇適合的視覺化方法，以及各種視覺化方法背後的數學統計觀念。
學了很多零散的資料視覺化技術，但在專案中實際運用時卻有許多困難？這是許多人學習資料視覺化的心聲，因為在專案中往往不是單單運用某種視覺化技術而已，而是結合了許多技巧，甚至選用多種資料視覺化才能達成分析的目標。因此，這部分包含大量真實世界的專題實作示範，同時補充實用的資料處理和分析技巧，讓您具備能夠在真實情境下活用 Python 資料視覺化技術的能力。
您將在以下章節（5-8）學習到的重點：
課程畫面範例：
第三部分：進階 Python 資料視覺化技巧
經過第二部分的學習之後，您已經有能力繪製各種實用的資料視覺化，但是為了更符合不同情境的需求，常常需要對圖表做更細膩的調整，包含：構圖、風格、配色等。
想傳達的故事和洞察難以用單一的圖表來表達嗎？
繪製「子圖」（subplots）是一個有效的好方法。seaborn 提供了圖層級（figure-level）的繪圖方法，就可以讓我們輕易繪製各種子圖、成對圖（pair plots）等，讓您的視覺化更精彩！
您將在以下章節（9-10）學習到的重點：
課程畫面範例：
第四部分：成果驗收
經歷了三個部分、10 個章節的充分學習之後，最重要的就是要讓大家足以活用到真實的專案之中。因此，這部分的課程為大家做課程的重點整理，並邀請修課同學利用課程所學完成一份個人專題實作的作業。
本課程是您學習資料視覺化的好起點，完成這門課程之後，您將有足夠的能力解決各種常見的資料視覺化需求，但資料視覺化還有許多值得我們探索、學習的空間，這門課的結尾，我們會為大家介紹更多有趣、進階的資料視覺化，為大家提供繼續提升資料視覺化專業能力的方向！
您將在以下章節（11-12）學習到的重點：
各章節詳細的單元設計，歡迎查看「預計單元」頁面！
教學方式
這堂課包含觀念與實作兩種教學影片，觀念部分採用「簡報錄製」講解；程式實作則是採用「螢幕側錄操作畫面」講解。本課程會提供所有簡報及範例程式。
關於補根課程
大家好，我們是補根課程！
「補根課程（Burgeoning Course）」創立於2020年，因為觀察到多數學習者對於新興知識缺乏系統化的學習，使他們缺少紮實的專業基礎而無法有更深入的發展。因此，「補根課程」創立目的是提供紮實的專業課程，使在職人士、研究人員能透過修習我們的線上課程建立起良好的根基，在職場上或學術研究上有所突破與發展。
補根課程的 YouTube 頻道
除了開設線上課程之外，我們也持續在 YouTube 頻道上發佈許多系列的教學影片：
