Python 在職進修的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括賽程、直播線上看和比分戰績懶人包

融入物聯網課程設計之多元化科技教育發展研究

為了解決Python 在職進修的問題，作者陳哲緯 這樣論述：

隨著資訊科技與網路技術蓬勃發展，物聯網的產業技術與日俱增，並廣泛的被應用於智慧農業、車聯網、智慧家庭等領域。隨著應用的普及，不僅提供人類便利的生活，更改變舊有的生活模式，為迎接新生活型態的來臨，學校教學需提供新的教學方案，以幫助學生適應當今的社會環境。有鑑於此，我國教育部將科技領域導入國、高中必修課程範疇，以培養孩子設計思考能力及運算思維，期待能讓學生適應科技的快速發展與時俱進。本研究以物聯網技術為主軸，基於Arduino設計三個階段的課程，從Arduino模擬器、實體感測技術，到網路層技術介紹，教學內容由淺至深並提供這些課程教學方案及教學建議，促使科技領域課程能更多元，提升科技教育教學。

以決策樹建構職涯輔導規劃：從學習歷程到就業資訊

為了解決Python 在職進修的問題，作者賴以恆 這樣論述：

本研究探討大學生之職涯發展，以「入學前」、「在學期間」、「畢業後」三階段的資料，應用Holland人格特質理論等文獻，對應教育部UCAN平台的職能工具作為規則分析之基礎，發現學生之學習歷程與職場表現的相關因素，並利用SWOT分析提出學生職涯規劃以及學校輔導策略的方案，期望學生能透過規則與建議找到職涯方向，並協助學校執行全面品質管理（PDCA）完善職涯輔導活動。本研究以國立雲林科技大學的校務研究資料庫（IR）與校友問卷作為資料來源，資訊來自民國100年至103年的歷屆大學畢業生，並依管理學院、工程學院、設計學院、人科學院作為分類。在學生「入學前」透過個人的興趣類型，分類出對應的RIASEC人格

特質代碼，並取得其統測成績及入學管道等學籍資料，進一步的與「在學期間」的校、院必修及學期成績做串接，最後與「畢業後」滿一年學生流向追蹤問卷調查做整合，使用資料探勘技術中的分類回歸樹（CART），建立出職場滿意度高低及薪資月收入的分類預測模型，利用決策樹判定出的最佳分類規則，作為職涯輔導的依據，提供給學校單位以及學生做參考，希望幫助大學生的職涯規劃並改善學校現有的職涯輔導，並以此作為將來. 系統化職涯輔導流程的開端。依據CART對雲科大學生的資料分析結果，歸納出三項研究貢獻：（1）利用資料探勘的技術，找出職場滿意度的高低規則，能有效的依據圖形化及數據指標，在時間上依學生的學習歷程規劃輔導項目，輔

導人員以及學生得以透過可解釋的資訊評估學習狀況，有效降低輔導的人力以及時間成本，提高學生尋求職涯輔導的意願與興趣。（2）學生畢業後在職場上的工作滿意度、升遷幫助及優勢、專業與工作相符程度和學生人格特質與學習歷程具有關係。（3）利用SWOT優劣勢分析提供職涯輔導的策略方案，協助學生以及學校單位，強化學生畢業後職場競爭力。