第1章 統計基礎觀念
從日常看統計，打開資料觀察力！
第2章 敘述統計與視覺化，圖表背後的祕密
把數據變故事，用圖說話最有感！
Python：matplotlib, seaborn
第3章 資料型態與數據摘要技巧
資料訊息快速掌握！
Python：pandas
第4章 機率概念與常見分布
機率其實很生活！
Python：scipy.stats
第5章 PDF 與 CDF
用圖形搞懂機率分布全貌！
Python：scipy.stats, matplotlib
第6章 抽樣、估計與信賴區間
結果有幾分準？信賴區間告訴你！
Python：numpy, scipy.stats
第7章 假設檢定與統計顯著性
p 值怎麼看？顯著不顯著一看就懂！
Python：scipy.stats
第8章 單變量與多變量迴歸
模型幫你預測！
Python：sklearn
第9章 降維方法攻略
資料太多看不懂？降維超直觀！
Python：sklearn
第10章 資料清理與前處理技巧
缺值不補行不行？資料先整理才有戲！
Python：pandas, sklearn
最終章 整合探索、建模與驗證的完整分析流程
資料分析一條龍！
Python：pandas, sklearn, matplotlib
[ 課程第一天著重統計基礎觀念，第二天著重 結合 Python 進行數據分析 ]
※教學進度將依實際學習狀況適度調整。
[學生評價] 統計基礎與數據分析(專題班)
第一屆學生評分: 5.0/5.0
「老師把我統計學的任督二脈都打通了，而且非常有耐心、細心地回答了我許多問題。上完課後，我真的覺得腦袋被打開了，很多以前模糊的概念都變得清楚明白! 老師在課堂中講解並釐清了許多統計學的概念，讓我更清楚如何將這些知識應用在工作上。這是我從小到大遇過最棒的一位老師。我相信，如果在學校能遇到這樣的老師，每位同學的統計學一定都能學得紮實、學得很好。」
學習動機: 希望能更好地理解數據，並能在工作上更適切地運用，讓分析與決策更有依據。
「麒仙老師教學扎實，非常專業溫柔，且對於非本科背景的同學也都非常有耐心，會仔細照顧每位同學的學習進度，確認大家都能跟上進度，是一位很優良的老師，期待未來能開更多統計和資料分析相關的課程。」
學習動機: 瞭解自我對於資料分析與統計的性向，且希望學習相關技術來結合自身專業，增加未來工作的範圍和技能。
「老師非常認真且有實力，更重要的是，會和學生做即時性的交流討論，非常尊重學生，也很給學生空間，上起課來不會有嚴肅沉悶的感覺。」
學習動機: 因為有想要轉職成為數據分析師。
「老師很認真，對學員不懂的地方會很有熱忱的說明到學員懂為止。」
學習動機: 想對統計分析概念再加強。
「老師非常有耐心。」
學習動機: 對 AI 有興趣，但缺了統計這塊拼圖。
第二屆學生評分: 5.0/5.0
「老師在統計的講解採用以理論搭配實際案例的方式來進行，在認識新知識的同時可以以常見的骰子、擲硬幣實驗等例子來加深理解並且在Python實作上，除了有說明基礎操作與程式語言的運作原理，也有與學到的統計理論互相呼應，作為遊戲數值設計師，日前常有一些在工作多繞的彎路在這堂課的理論中都有得到驗證，也更知道拿到一筆新數據應該要注意的事情、並抓到重點。在第二日的Python課程可以完整地感受到「以程式語言作為統計工具」的方便性及應用發想，課堂外的延伸問題也有很好的得到解答，特地從高雄北上不虛此行。」
學習動機: 作為遊戲機率工程師自我進修用；希望以此為基礎加強統計能力、中長期 (一年內) 的明確目標為考取日本統計檢定3級。
「老師相當重視核心觀念，只有懂得隨機變數、中央極限定理，以及Python套件結構和程式執行的原理，才能從容不迫地運用所有的統計工具，就算沒有學過，當有需要的時候只要稍加查詢即可快速上手。以及老師的專業和熱情同樣令人印象深刻。」
學習動機: 工作需要。
「講授清晰，條理分明，受益良多。同時習得基礎觀念與程式運用。」
學習動機: 複習統計基礎觀念，並習得對應 python 語法。
「教學詳細且認真。」
學習動機: 未填答。
第三屆學生評分: 5.0/5.0
「覺得很扎實的學會統計學基礎，相關概念常常聽到但經過這堂課才真的有學會的感覺。老師很認真的回答大家的問題，也很用心的幫大家規劃課程內容，讓學生可以確實帶走統計學很重要的基礎概念。」
學習動機: 想確實搞懂統計學重要的基礎觀念。
「老師教得好。老師在短時間內以淺顯易懂的方式 說明統計分析 的"最核心"原理與程式，讓我在了解統計學的底層邏輯後，寫統計分析的程式可以 "言之有物"。」
學習動機: 想用Python 寫統計分析的程式
「老師很盡心盡力教導。」
學習動機: 很喜歡統計。
課程資訊：瀏覽課程的詳細資訊
統計基礎與數據分析(專題班)
本課程從生活情境出發，帶你認識統計的本質，學會如何用數據說話。
透過一系列實用的例子與實作練習，一步步建構你的統計直覺與資料分析力！
課程將結合 Python 工具（pandas, seaborn, sklearn 等），訓練實戰技能，培養資料思維！
透過一系列實用的例子與實作練習，一步步建構你的統計直覺與資料分析力！
課程將結合 Python 工具（pandas, seaborn, sklearn 等），訓練實戰技能，培養資料思維！
課程大綱
適合對象
高中以上，對統計或資料分析有興趣，想用 Python 從零開始學會看懂與解讀數據的朋友。
開發環境
Google Colab
實體課程注意事項
本班為實體課程，常見QA詳情連結
校園防疫措施詳情連結
公務員全程參與課程學習後可於課程結束後申請登錄公務人員學習時數
課程影片觀看期限至課程結束後一週關閉
(一)退費期限：開課日後⅓時數內，詳情連結
(二)查詢結業狀況：結業名單連結
近期班次
第 460 期 統計基礎與數據分析(專題班)
招生中
課程類別：六日兩日全天專題班
開課日期：2026.01.17 ~ 2026.01.18
上課時間：每週 (六)(日) 9:00 AM ~ 3:00 PM
學費：新生新台幣 4500 元整
注意事項：
- 9:00-12:00；13:00-15:00
- 需自備筆電
- 不供餐
第 460 期 統計基礎與數據分析(專題班)
招生中
課程類別：六日兩日全天專題班
開課日期：2026.01.31 ~ 2026.02.01
上課時間：每週 (六)(日) 9:00 AM ~ 3:00 PM
學費：新生新台幣 4500 元整
注意事項：
- 9:00-12:00；13:00-15:00
- 需自備筆電
- 不供餐
講師介紹
張麒仙
學歷
• 博士候選人|國立臺灣大學 電機系 CS 組
• 碩士|國立臺灣大學 統計研究所
• 學士|國立政治大學 應用數學系
經歷
• 訪問研究|美國麻省理工學院 (MIT)
• 實習研究員|日本國立情報研究所 (NII)
• 實習研究員|美國農業部 (USDA)
• 傑出教學助理獎|全國夏季學院《C# 計算機程式設計》
• 教學助理|臺灣大學資料科學《Python 程式設計》
• 教學助理|臺灣大學電機工程《C++ 程式設計》
• 教學助理|臺灣大學電機工程《人工智慧與機器學習導論》
• 教學助理|政治大學應用數學《微積分》
• 高中、大學家教、補習班|《Java 程式設計》
• 研究所家教|《資料結構與演算法》
[學生評價] 統計基礎與數據分析(專題班)
第一屆學生評分: 5.0/5.0
「老師把我統計學的任督二脈都打通了，而且非常有耐心、細心地回答了我許多問題。上完課後，我真的覺得腦袋被打開了，很多以前模糊的概念都變得清楚明白! 老師在課堂中講解並釐清了許多統計學的概念，讓我更清楚如何將這些知識應用在工作上。這是我從小到大遇過最棒的一位老師。我相信，如果在學校能遇到這樣的老師，每位同學的統計學一定都能學得紮實、學得很好。」
學習動機: 希望能更好地理解數據，並能在工作上更適切地運用，讓分析與決策更有依據。
「麒仙老師教學扎實，非常專業溫柔，且對於非本科背景的同學也都非常有耐心，會仔細照顧每位同學的學習進度，確認大家都能跟上進度，是一位很優良的老師，期待未來能開更多統計和資料分析相關的課程。」
學習動機: 瞭解自我對於資料分析與統計的性向，且希望學習相關技術來結合自身專業，增加未來工作的範圍和技能。
「老師非常認真且有實力，更重要的是，會和學生做即時性的交流討論，非常尊重學生，也很給學生空間，上起課來不會有嚴肅沉悶的感覺。」
學習動機: 因為有想要轉職成為數據分析師。
「老師很認真，對學員不懂的地方會很有熱忱的說明到學員懂為止。」
學習動機: 想對統計分析概念再加強。
第二屆學生評分: 5.0/5.0
「老師在統計的講解採用以理論搭配實際案例的方式來進行，在認識新知識的同時可以以常見的骰子、擲硬幣實驗等例子來加深理解並且在Python實作上，除了有說明基礎操作與程式語言的運作原理，也有與學到的統計理論互相呼應，作為遊戲數值設計師，日前常有一些在工作多繞的彎路在這堂課的理論中都有得到驗證，也更知道拿到一筆新數據應該要注意的事情、並抓到重點。
在第二日的Python課程可以完整地感受到「以程式語言作為統計工具」的方便性及應用發想，課堂外的延伸問題也有很好的得到解答，特地從高雄北上不虛此行。」
學習動機: 作為遊戲機率工程師自我進修用；希望以此為基礎加強統計能力、中長期 (一年內) 的明確目標為考取日本統計檢定3級。
「老師相當重視核心觀念，只有懂得隨機變數、中央極限定理，以及Python套件結構和程式執行的原理，才能從容不迫地運用所有的統計工具，就算沒有學過，當有需要的時候只要稍加查詢即可快速上手。以及老師的專業和熱情同樣令人印象深刻」
學習動機: 工作需要。
「講授清晰，條理分明，受益良多。同時習得基礎觀念與程式運用。」
學習動機: 複習統計基礎觀念，並習得對應 python 語法。
第三屆學生評分: 5.0/5.0
「覺得很扎實的學會統計學基礎，相關概念常常聽到但經過這堂課才真的有學會的感覺。老師很認真的回答大家的問題，也很用心的幫大家規劃課程內容，讓學生可以確實帶走統計學很重要的基礎概念。」
學習動機: 想確實搞懂統計學重要的基礎觀念。
「老師教得好。老師在短時間內以淺顯易懂的方式 說明統計分析 的"最核心"原理與程式，讓我在了解統計學的底層邏輯後，寫統計分析的程式可以 "言之有物"。」
學習動機: 想用Python 寫統計分析的程式
「老師很盡心盡力教導。」
學習動機: 很喜歡統計。
[學生評價] 從零開始學會物件導向程式設計(專題班)
第一屆學生評分: 5.0/5.0
「我上過很多課程，Salima 老師是 OOP (物件導向程式設計) 講得最仔細且清楚的。
尤其是 Java程式與記憶體同步的跑法，令我印象深刻並學習到很多底層邏輯。
此外老師脾氣好，且問問題都有問必答，非常感謝老師。」
學習動機: 想學 Java 程式
「1.老師講解得非常詳細，在有限的時間內精準的挑出重點來教學，且概念會一直重複朗誦，對初學者來說能夠加加深印象 2.手寫記憶體圖能夠圖解程式背後的運作邏輯，理解更有效 3.會一直注意學員是否有跟上」
學習動機: 工作需要
「老師上得很棒，解釋得淺顯易懂!! 新手友善，入門容易!」
學習動機: 工作需要
「老師很有耐心，講解紮實。」
學習動機: 工作需要、自身有興趣
第二屆學生評分: 5.0/5.0
「課程內容符合教學綱要，語法概念以淺白的方式解釋清楚，內容點中程式學習的核心，不單只是寫出文字語法，以畫記憶體的方式去理解每一段語法的意義，能更深入了解其原理，有助於理解抽象的概念。作業評量方式需要口頭講解與教學，雖然要求嚴格，但有其必要性，與同學間互相講解的過程，能加以深化概念，對我未來的工作幫助極大，特別是小專題實作。」
學習動機: 理解物件導向程式設計的要領，以及練習寫小專案。
「感受到老師教學的熱忱，以及真的想讓你懂這個東西。每一張魔法小卡的觀念都是精煉過後，沒有冗餘說明的精華。在這堂課可以學到程式底層原理與觀念，對想打好基礎的人非常推薦。」
學習動機: 有上過 javascript 程式入門，想更了解程式思考的方式而來。希望能運用到工作上與工程師的溝通。