Lesson 0: 關於程式設計與統計計算的觀念

本單元設計十多個課程介紹統計相關的計算問題。除了問題描述外，另搭配 Python 語言的片段程式以協助讀者加速進入統計計算的領域。具統計計算的能力，除了能解決統計相關的計算問題外，還能對學習中的統計理論進行實驗，加深對理論的瞭解，讓統計不只是冰冷的理論，還是活生生看得見的實務現象。這一切端賴對程式設計的掌握，以下說明如何使用本單元搭配的 Python 語言。

1. 寫 Python 程式需要編輯與執行程式的環境，一般分為線上版與單機版。較常見的線上版有 Jupyter 系列的 Jupyter Notebook 與 JupyterLab、Google 的 Colab。其中 Jupyter 系列也可以安裝在個人電腦，不受線上版的一些限制。而 Google 公司的 Colab 則是純線上版，搭配 Gmail 帳號使用。不管是純線上版或安裝到個人電腦的版本，都使用瀏覽器做為開發工具。
2. 以瀏覽器做為開發工具的程式設計環境適合初學者，主因當然是使用對於瀏覽器的熟悉，不須學習環境操作，只須關注於程式的學習。不過方便的環境也有不方便的地方。當程式的範圍隨著專案（projects）、課程、問題導向（譬如機器學習）、群組合作 … 等慢慢擴大，此時整合式的開發環境 IDE（Integrated Development Environment） 比較合適。
3. IDE 的程式設計環境還可以分「套餐」與「單點」兩種選擇。所謂「套餐」，像 Anaconda 這樣巨大的統合軟體，包裝了寫作 Python 程式的各種套件與編輯軟體，免去初學者接觸像 Python 這類的自由軟體的失控現象。讓 Python 語言好像一個商業產品，安裝之後，甚麼都就緒了。
4. 「單點」的環境指從 Python 語言的軟體安裝（選擇適當的版本）、使用何種程式編輯軟體（VS code, Spyder, … 不勝枚舉），到寫作程式時必須陸續安裝的 Python 套件（Packages） ，還有更多整合這些事情的瑣事，樣樣都能阻止初學者繼續學習的意願。
5. 本課程的目的希望帶領初學者慢慢熟悉「單點」環境的建立，除了學習 Python 語言的程式設計技巧外，還能逐漸摸索自由軟體的精神，搭上自由軟體的龐大列車，享受自由軟體帶來的便利，而不是埋葬期間。
6. 本課程建議使用 Microsoft 的產品 vscode (Visual Studio code) 作為開發的 IDE 環境。搭配 GitHub 的 Copilot 作為寫作程式的幫手，對新手與老手都有莫大助益。Copilot 目前被微軟訂為收費產品， 但若是 GitHub 的學生會員則可以免費使用（詳見：关于 GitHub Copilot 的计费）。GitHub 是目前程式設計師們常用的程式版本管理與發佈的渠道，儘早接觸，儘快獲益。