取自《初學Python的第一本書 從基本語法到模組應用》 周長：2 * pi * r 面積：pi * r ** 2 int轉換成float以後，就是多加.0在後面； float轉換成int的話，是將小數點後面的東西無條件捨棄。 四則運算的話，int和float相遇最後結果會變成float，以求保留較多的資料。 布林值：

資料科學 Data Science 資料的格式分為兩種有組織的資料 Organized Data / 結構化資料 Structure Data： 指資料已排列成列(Rows)和欄(Columns)的表格形式，其中每個列代表一個單一觀測結果(Observation)；每個欄代表觀測結果的單一特點(Characteristics)，EX:資料庫的資料表或Excel工作表 沒有組織的資料 Unorganized Data / 非結構化資料 Unstructured Data： 即自由格式的資料，通常是一些原始資料(Raw Data)，需要進一步轉換和清理成有組織的資料 資料科學文氏圖(Venn Diagram) image_thumb[7]

下列何者「不」屬於最高成效廣告 Performance Max 的特色？ 幫助找到更多會帶來轉換的顧客 ✅可以選擇特定的受眾溝通 可以跨所有 Google 廣告管道溝通 ✅只需文字廣告就能進行多元溝通 可以使用哪些方式以機器學習結合 Google 與廣告主所擁有的消費者訊號，並同時也保護消費者的網路隱私？ 直接收取廣告主的CRM（客戶關係管理系統）原始資料 ✅在廣告主的網站中安裝 Sitewide Tagging 代碼 ✅採用 Google Analytics 4 挖掘更多來自第一方資料的洞察 ✅廣告主以 SHA256 加密顧客 Email 後，自行上傳至 Google Ads 後台

深度學習 Keras https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/classification#import_the_fashion_mnist_dataset load_date()：將圖片和其標籤分別讀取出來 fashion_mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data() plt.imshow()：進行圖像繪製

資料結構模組 deque queue(佇列)：先進先出(FIFO, First-In-First-Out) stack(堆疊)：先進後出(First-In-Last-Out) 一棵二元樹就是由根節點(root)，及左子樹(left tree)/右子樹(right tree)所構成。每個節點上有可能連結左右節點，也可能沒有連接，稱為NIL，在Python為None。 Level-order Traversal(層序遍歷)：按照一層一層順序來走遍整個樹，並分層記錄 ⚠️ deque作為queue使用時，主要會用popleft()跟append()來操作，同時它會適合按先後順序放入及取出的情況 資料結構模組 heapq

取自《初學Python的第一本書 從基本語法到模組應用》 系統模組(os) (Operating System 作業系統)： 提供所使用的作業系統一些功能，EX:檔案的路徑檢查、列出檔案列表、檔案複製／移動／改名／刪除等 ⚠️ 使用 os 要先 import 看某個檔案或目錄是否存在於特定位置，可使用os.path.exists() 相對路徑：從現在的資料夾為基準出發，前面會有一個 ./ 或 . 開頭

取自《初學Python的第一本書 從基本語法到模組應用》 錯誤處理機制 try: 有可能發生例外的程式碼 except: 發生例外時，執行這個區塊的程式碼處理 try: 有可能發生例外的程式碼