教學大綱與進度

課程基本資料：

學年期	課號	課程名稱	階段	學分	時數	修	教師	班級	人	撤	備註
113-2	340664	專題研究	2	1.0	3	▲	林鳳儀 邱志洲 耿慶瑞 陳建丞 陳擎文 黃增隆 趙莊敏	經管三	62	0

教學大綱與進度：

教師姓名	陳擎文　教師諮商時間(Office Hours)
Email	ccw@ntut.edu.tw
最後更新時間	2025-03-10 17:52:10
課程大綱	課程目標： 本課程旨在教授學生如何使用Python進行網路爬蟲，並應用於金融數據分析。學生將學習如何從台灣證交所網站爬取上市櫃公司的財務報表、資產負債表及股票歷史交易數據，並使用Pandas進行數據處理與分析。此外，學生將學習如何繪製K線圖，並透過實際案例應用於股票市場分析。課程結束時，學生需完成一個專題研究，展示其數據爬取、處理與可視化的能力，並能獨立解決金融數據分析中的實際問題。 課程描述： 這是一門結合網路爬蟲與金融數據分析的實務課程。課程從Python基礎與網路爬蟲技術開始，逐步引導學生學習如何使用Python爬取台灣證交所的公開數據，並使用Pandas進行數據清理與分析。學生將學習如何處理金融數據中的缺失值、合併不同來源的數據，並進行數據可視化（如K線圖）。課程將透過實際案例（如股票歷史數據分析與財務報表分析）讓學生將理論應用於實務。課程強調動手實作，旨在培養學生在金融數據分析領域的專業技能，為未來從事金融科技或數據分析相關工作奠定基礎。 Course Objectives: This course aims to teach students how to use Python for web scraping and apply it to financial data analysis. Students will learn how to scrape financial statements, balance sheets, and historical stock trading data from the Taiwan Stock Exchange website, and use Pandas for data processing and analysis. Additionally, students will learn how to plot K-line charts and apply these skills to real-world stock market analysis through practical case studies. By the end of the course, students will complete a research project demonstrating their ability to scrape, process, and visualize data, and solve practical problems in financial data analysis. Course Description: This is a practical course combining web scraping and financial data analysis. Starting with Python basics and web scraping techniques, the course will guide students through the process of scraping public data from the Taiwan Stock Exchange and using Pandas for data cleaning and analysis. Students will learn how to handle missing values in financial data, merge data from different sources, and perform data visualization (e.g., K-line charts). Through practical case studies (e.g., historical stock data analysis and financial statement analysis), students will apply theoretical knowledge to real-world scenarios. The course emphasizes hands-on practice, aiming to equip students with professional skills in financial data analysis and prepare them for careers in fintech or data analysis.
課程進度	第1週：課程簡介、Python安裝與基礎語法 第2週：網路爬蟲基礎：HTML結構解析與Requests套件 第3週：網路爬蟲進階：BeautifulSoup與Selenium 第4週：Pandas基礎：Series與DataFrame 第5週：Pandas數據處理：缺失值處理、數據合併與分組 第6週：爬取台灣證交所數據：上市櫃公司基本資料 第7週：爬取台灣證交所數據：財務報表與資產負債表 第8週：爬取台灣證交所數據：股票歷史交易數據 第9週：檢驗成果 第10週：Pandas數據分析：股票數據統計與趨勢分析 第11週：數據可視化：Matplotlib基礎與K線圖繪製 第12週：數據可視化進階：K線圖技術指標分析 第13週：金融數據分析案例：股票市場趨勢分析 第14週：金融數據分析案例：財務報表分析與公司評價 第15週：專題研究指導：數據爬取與清理 第16週：專題研究指導：數據分析與可視化 第17週：專題研究報告與展示 第18週：檢驗成果
評量方式與標準	評量方式與標準 開會討論：20% 進度報告：30% 期末專題研究報告與展示：30% 專題報告撰寫：20%
使用教材、參考書目或其他	【遵守智慧財產權觀念，請使用正版教科書，不得使用非法影印教科書】 使用外文原文書：否 1.自編教學網站：https://acupun.site/lecture/pandas
課程諮詢管道	1.可以在office hours時段來諮詢(科研大樓537室) 2.可以在北科i學園PLUS平台，在課程內留言，諮詢問題 3.老師的email：ccw@ntut.edu.tw，可以用email諮詢問題 3. The teacher's **email**: ccw@ntut.edu.tw — feel free to email for inquiries.
延伸教學與資源
課程對應SDGs指標	SDG4：優質教育（Quality Education） SDG8：尊嚴就業與經濟發展（Decent Work and Economic Growth）
課程是否導入AI
備註	建議同學們上課要繫帶筆記本電腦 因應疫情發展，本學期教學及授課方式請依照學校網頁所公布之訊息為準： (https://oaa.ntut.edu.tw/p/404-1008-98622.php?Lang=zh-tw) 若因疫情而暫停實體上課時，將使用學校的Microsoft Teams 課程名稱: 大數據分析 Students are advised to bring their laptops to class.