自學程式怎麼開始？我的 Python 學習路線與數據分析轉職經驗分享

我並不是資訊相關背景出身，但靠著一邊自學、一邊實作，慢慢走進了數據分析、網站開發、程式交易，開始承接各式接案工作。這篇文章整理一下這幾年來的學習心得，並推薦一些我實際用過的學習方式與平台。

希望對也正在學習這條路的你有一點幫助。

我在 2019 年左右開始學程式，當時 AI、機器學習正開始流行，而 Python 剛好是這些應用的主力語言。加上 Python 是直譯式語言、語法簡單，對新手來說很友善。

我報名了連鎖補習班的初階課程，大概花了半年打基礎。雖然現在看，這樣的補習班可能不是效率最高的方式，但對當時毫無基礎跟方向的我來說，能跟著進度學習，還是有幫助。

建議： 如果你自律能力強，其實現在很多線上平台都可以自學。像是 DataCamp、Udemy、YouTube 都有完整課程可以選。除非真的不知道從哪開始，不然也不太需要去補習班。

真正讓我進步的關鍵，是開始把程式用在實際工作上。

我一開始用 Python 做簡單的自動化腳本，例如：

• 把 Excel 報表自動化
• 用網路爬蟲抓資料
• 幫公司內部流程簡化一些重複工作

這些應用一方面讓我更熟悉語法，一方面也讓我知道學來的東西可以做什麼。

記得：學程式最有效的方法，是邊做邊學。

後來我也考了 TQC+ Python 證照，雖然證照本身不代表你具備實務能力，但就像考多益一樣，它是一種幫自己整理知識、熟練語法的方式，也能設定一個明確的學習目標。

這裡須注意考試有分不同版本：

• Python 3（基礎版）：適合剛學完語法的新手，用來練習邏輯與基本題型很不錯。
• Python 3 第二版（進階應用）：題型更難，包含綜合應用題，考邏輯與實作能力，需要熟悉題型與實戰經驗。

📌 報名考試前，記得確認要考的是哪一個版本，準備對應的參考書。

TQC+ Python考試連結

這幾年我也用過很多線上平台學習，以下是我最推薦的幾個：

DataCamp

• 支援語言／技能：Python、SQL、R
• 適合對象：初學者、資料分析入門者
• 特色：
  (1) 提供大量互動式課程，內容涵蓋資料處理、分析與機器學習基礎
  (2) 每單元有即時作答與批改機制
  (3) 支援桌機與手機學習，在戶外也可以學習
  (4) 完成課程可獲得數位結業證書

✅適合想系統性建立基礎的學習者

LeetCode

• 支援語言／技能：Python、SQL、C++、Java 等
• 適合對象：轉職工程師、求職面試準備者
• 特色：
  (1) 全球知名的程式刷題平台
  (2) 解題效率排名，可以知道自己程式執行效率
  (3) 可在討論區學習其他人解法
  (4) 定期舉辦競賽（如 Weekly Contest），訓練限時解題能力
  (5) 一些科技公司會參考 LeetCode 表現作為技術面試依據

✅適合已有基礎，想增進程式開發能力者

Hahow（中文平台）

• 支援語言／技能：Python、資料視覺化、爬蟲、理財程式設計等
• 適合對象：中文初學者、應用導向學習者
• 特色：
  (1) 全中文授課，語言友善、內容實用
  (2) 主題多元：從語法基礎到專題應用（如理財、AI、網站開發）皆有
  (3) 可依照興趣挑選課程，增加學習動力

✅適合想把程式應用在生活或工作中的人

Udemy

• 支援語言／技能：全語言／前後端開發／資料分析／DevOps 等
• 適合對象：進階開發者、英文能力佳者
• 特色：
  (1) 英文授課為主，國際內容豐富、涵蓋深度廣
  (2) 提供完整實作專案與框架教學（如 Django、React）
  (3) 常有促銷活動，價格便宜時幾百元即可購入高品質課程

✅適合進修或補強工作技能的開發者

當我進入數據分析工作後，主要使用的工具包括：

• SQL：讀取、處理、彙整資料庫中的資料，使用比重佔大部分
• Tableau / Power BI：進行資料視覺化、產出互動式報表
• Python：主要用來進行分析與機器學習模型的開發(下方推薦學習機器學習的管道)

一般數據分析流程：

1. 取得資料（透過資料庫、開放資料平台、爬蟲或 API）
2. 清理與處理資料（使用 SQL、pandas 等工具）
3. 整理與彙整資料結構，視需要寫入資料庫或產出表格
4. 資料視覺化呈現（使用 Tableau、matplotlib、Power BI 等工具）
5. 導入機器學習模型（進階分析，如預測、分類等）

這樣的流程不只適用在工作中，也非常適合拿來製作一個完整的實作作品集。像我之前寫過一個專案：

👉 實價登錄房價互動儀表板：Tableau 全台屋況一覽

這就是一個結構完整、可以實際展示的數據分析專案。你也可以依照同樣邏輯，延伸到不同主題。

我覺得最實際的做法，不是從統計公式開始背，而是先從實作入門。

Kaggle 上有很多免費資料集，還有其他高手的範例 notebook 可以參考。你可以直接套用，然後慢慢去理解每個步驟的作用。久了你自然會學會：

• 特徵工程
• 模型訓練
• 調參與避開 overfitting 等技巧

現在有 GPT 可以協助寫程式，確實省下很多時間。但要用得好，前提是你要知道：

• 要改哪個檔案？哪個部分出錯了？
• 該怎麼描述需求？要貼哪些程式碼？

像我用 Django 架站時，如果要新增資料欄位，呈現在前端網頁，就要清楚告訴 GPT：「請幫我修改 models.py，新增一個欄位，然後在 base.html 的表格顯示。」

GPT 是輔助工具，你要有結構概念，才能正確使用它。

而且 GPT 寫出來的程式碼也一定要自己看過一次，一方面是檢查邏輯是否正確，一方面也能從中學習語法與架構。 這樣不只能解決問題，還能真正累積實力。

這幾年教學與接案的經驗中，我最常遇到的問題就是——太多人想「快速學會」寫程式。 很多家教學生一開始就說：「你直接教我怎麼做專案就好」、「我想趕快轉職」，但我總是提醒他們：

「我可以給你濃縮的範例與解法，但真正能學起來的，只有你自己動手做、花時間 debug 的時候。」

真正學得起來、轉職成功或能應用在工作中的人，其實有幾個共同特質：

• 願意花時間反覆練習，不怕寫錯
• 遇到 bug 願意查資料、嘗試解決，而不是放棄
• 有明確學習目標，並願意先打穩基礎

✅ 學程式需要非常多的耐心與持續學習的心態。

以我自己的經驗為例，這幾年我不斷接觸新工具、學習新語言，從數據分析到資料視覺化、做網頁前後端，到開發自動化與交易策略。這個過程中，工具在變、語法在變、框架在更新，程式學習其實從來不是「學完就結束」的事。

你必須：

• 保持興趣
• 保持學習狀態
• 接受變化，持續吸收新知

這樣才能走得長久，也才有機會把程式變成你能掌握的工具，而不是短期衝刺後就放棄的技能。

現在有 GPT 等 AI 工具可以輔助，讓我們學習更有效率，但基礎概念、邏輯架構、問題解決的思維，還是要靠自己一點一滴建立。

✨ 只要你願意開始，願意持續學習，一定能走出屬於你自己的程式學習之路。