diff --git a/2-Regression/2-Data/translations/README.zh-tw.md b/2-Regression/2-Data/translations/README.zh-tw.md
new file mode 100644
index 00000000..c3d92fde
--- /dev/null
+++ b/2-Regression/2-Data/translations/README.zh-tw.md
@@ -0,0 +1,203 @@
+# 使用 Scikit-learn 構建回歸模型：準備和可視化數據
+
+![數據可視化信息圖](../images/data-visualization.png)
+> 作者 [Dasani Madipalli](https://twitter.com/dasani_decoded)
+
+## [課前測](https://white-water-09ec41f0f.azurestaticapps.net/quiz/11/)
+
+## 介紹
+
+既然你已經設置了開始使用 Scikit-learn 處理機器學習模型構建所需的工具，你就可以開始對數據提出問題了。當你處理數據並應用ML解決方案時，了解如何提出正確的問題以正確釋放數據集的潛力非常重要。
+
+在本課中，你將學習：
+
+- 如何為模型構建準備數據。
+- 如何使用 Matplotlib 進行數據可視化。
+
+## 對你的數據提出正確的問題
+
+你提出的問題將決定你將使用哪種類型的 ML 算法。你得到的答案的質量將在很大程度上取決於你的數據的性質。
+
+查看為本課程提供的[數據](../data/US-pumpkins.csv)。你可以在 VS Code 中打開這個 .csv 文件。快速瀏覽一下就會發現有空格，還有字符串和數字數據的混合。還有一個奇怪的列叫做「Package」，其中的數據是「sacks」、「bins」和其他值的混合。事實上，數據有點亂。
+
+事實上，得到一個完全準備好用於創建 ML 模型的開箱即用數據集並不是很常見。在本課中，你將學習如何使用標準 Python 庫準備原始數據集。你還將學習各種技術來可視化數據。
+
+## 案例研究：「南瓜市場」
+
+你將在 `data` 文件夾中找到一個名為 [US-pumpkins.csv](../data/US-pumpkins.csv) 的 .csv 文件，其中包含有關南瓜市場的 1757 行數據，已按城市排序分組。這是從美國農業部分發的[特種作物終端市場標準報告](https://www.marketnews.usda.gov/mnp/fv-report-config-step1?type=termPrice)中提取的原始數據。
+
+### 準備數據
+
+這些數據屬於公共領域。它可以從美國農業部網站下載，每個城市有許多不同的文件。為了避免太多單獨的文件，我們將所有城市數據合並到一個電子表格中，因此我們已經準備了一些數據。接下來，讓我們仔細看看數據。
+
+### 南瓜數據 - 早期結論
+
+你對這些數據有什麽看法？你已經看到了無法理解的字符串、數字、空格和奇怪值的混合體。
+
+你可以使用回歸技術對這些數據提出什麽問題？「預測給定月份內待售南瓜的價格」怎麽樣？再次查看數據，你需要進行一些更改才能創建任務所需的數據結構。
+
+## 練習 - 分析南瓜數據
+
+讓我們使用 [Pandas](https://pandas.pydata.org/)，（「Python 數據分析」 Python Data Analysis 的意思）一個非常有用的工具，用於分析和準備南瓜數據。
+
+### 首先，檢查遺漏的日期
+
+你首先需要采取以下步驟來檢查缺少的日期：
+
+1. 將日期轉換為月份格式（這些是美國日期，因此格式為 `MM/DD/YYYY`）。
+
+2. 將月份提取到新列。
+
+在 Visual Studio Code 中打開 notebook.ipynb 文件，並將電子表格導入到新的 Pandas dataframe 中。
+
+1. 使用 `head()` 函數查看前五行。
+
+    ```python
+    import pandas as pd
+    pumpkins = pd.read_csv('../../data/US-pumpkins.csv')
+    pumpkins.head()
+    ```
+
+    ✅ 使用什麽函數來查看最後五行？
+
+2. 檢查當前 dataframe 中是否缺少數據：
+
+    ```python
+    pumpkins.isnull().sum()
+    ```
+
+    有數據丟失，但可能對手頭的任務來說無關緊要。
+
+3. 為了讓你的 dataframe 更容易使用，使用 `drop()` 刪除它的幾個列，只保留你需要的列：
+
+    ```python
+    new_columns = ['Package', 'Month', 'Low Price', 'High Price', 'Date']
+    pumpkins = pumpkins.drop([c for c in pumpkins.columns if c not in new_columns], axis=1)
+    ```
+
+### 然後，確定南瓜的平均價格
+
+考慮如何確定給定月份南瓜的平均價格。你會為此任務選擇哪些列？提示：你需要 3 列。
+
+解決方案：取 `Low Price` 和 `High Price` 列的平均值來填充新的 Price 列，將 Date 列轉換成只顯示月份。幸運的是，根據上面的檢查，沒有丟失日期或價格的數據。
+
+1. 要計算平均值，請添加以下代碼：
+
+    ```python
+    price = (pumpkins['Low Price'] + pumpkins['High Price']) / 2
+    
+    month = pd.DatetimeIndex(pumpkins['Date']).month
+    
+    ```
+
+   ✅ 請隨意使用 `print(month)` 打印你想檢查的任何數據。
+
+2. 現在，將轉換後的數據復製到新的 Pandas dataframe 中：
+
+    ```python
+    new_pumpkins = pd.DataFrame({'Month': month, 'Package': pumpkins['Package'], 'Low Price': pumpkins['Low Price'],'High Price': pumpkins['High Price'], 'Price': price})
+    ```
+
+    打印出的 dataframe 將向你展示一個幹凈整潔的數據集，你可以在此數據集上構建新的回歸模型。
+
+### 但是等等！這裏有點奇怪
+
+如果你看看 `Package`(包裝)一欄，南瓜有很多不同的配置。有的以 1 1/9 蒲式耳的尺寸出售，有的以 1/2 蒲式耳的尺寸出售，有的以每只南瓜出售，有的以每磅出售，有的以不同寬度的大盒子出售。
+
+> 南瓜似乎很難統一稱重方式
+
+深入研究原始數據，有趣的是，任何 `Unit of Sale` 等於「EACH」或「PER BIN」的東西也具有每英寸、每箱或「每個」的 `Package` 類型。南瓜似乎很難采用統一稱重方式，因此讓我們通過僅選擇 `Package` 列中帶有字符串「蒲式耳」的南瓜來過濾它們。
+
+1. 在初始 .csv 導入下添加過濾器：
+
+    ```python
+    pumpkins = pumpkins[pumpkins['Package'].str.contains('bushel', case=True, regex=True)]
+    ```
+
+    如果你現在打印數據，你可以看到你只獲得了 415 行左右包含按蒲式耳計算的南瓜的數據。
+
+### 可是等等！ 還有一件事要做
+
+你是否註意到每行的蒲式耳數量不同？你需要對定價進行標準化，以便顯示每蒲式耳的定價，因此請進行一些數學計算以對其進行標準化。
+
+1. 在創建 new_pumpkins dataframe 的代碼塊之後添加這些行：
+
+    ```python
+    new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1 1/9'), 'Price'] = price/(1 + 1/9)
+    
+    new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1/2'), 'Price'] = price/(1/2)
+    ```
+
+✅ 根據 [The Spruce Eats](https://www.thespruceeats.com/how-much-is-a-bushel-1389308)，蒲式耳的重量取決於產品的類型，因為它是一種體積測量。「例如，一蒲式耳西紅柿應該重56 磅……葉子和蔬菜占據更多空間，重量更輕，所以一蒲式耳菠菜只有20磅。」 這一切都相當復雜！讓我們不要費心進行蒲式耳到磅的轉換，而是按蒲式耳定價。然而，所有這些對蒲式耳南瓜的研究表明，了解數據的性質是多麽重要！
+
+現在，你可以根據蒲式耳測量來分析每單位的定價。如果你再打印一次數據，你可以看到它是如何標準化的。
+
+✅ 你有沒有註意到半蒲式耳賣的南瓜很貴？你能弄清楚為什麽嗎？提示：小南瓜比大南瓜貴得多，這可能是因為考慮到一個大的空心餡餅南瓜占用的未使用空間，每蒲式耳的南瓜要多得多。
+
+## 可視化策略
+
+數據科學家的部分職責是展示他們使用的數據的質量和性質。為此，他們通常會創建有趣的可視化或繪圖、圖形和圖表，以顯示數據的不同方面。通過這種方式，他們能夠直觀地展示難以發現的關系和差距。
+
+可視化還可以幫助確定最適合數據的機器學習技術。例如，似乎沿著一條線的散點圖表明該數據是線性回歸練習的良好候選者。
+
+一個在 Jupyter notebooks 中運行良好的數據可視化庫是 [Matplotlib](https://matplotlib.org/)（你在上一課中也看到過）。
+
+> 在[這些教程](https://docs.microsoft.com/learn/modules/explore-analyze-data-with-python?WT.mc_id=academic-15963-cxa)中獲得更多數據可視化經驗。
+
+## 練習 - 使用 Matplotlib 進行實驗
+
+嘗試創建一些基本圖形來顯示你剛剛創建的新 dataframe。基本線圖會顯示什麽？
+
+1. 在文件頂部導入 Matplotlib：
+
+    ```python
+    import matplotlib.pyplot as plt
+    ```
+
+2. 重新刷新以運行整個 notebook。
+
+3. 在 notebook 底部，添加一個單元格以繪製數據：
+
+    ```python
+    price = new_pumpkins.Price
+    month = new_pumpkins.Month
+    plt.scatter(price, month)
+    plt.show()
+    ```
+
+    ![顯示價格與月份關系的散點圖](../images/scatterplot.png)
+
+    這是一個有用的圖嗎？有什麽讓你吃驚的嗎？
+
+    它並不是特別有用，因為它所做的只是在你的數據中顯示為給定月份的點數分布。
+
+### 讓它有用
+
+為了讓圖表顯示有用的數據，你通常需要以某種方式對數據進行分組。讓我們嘗試創建一個圖，其中 y 軸顯示月份，數據顯示數據的分布。
+
+1. 添加單元格以創建分組柱狀圖：
+
+    ```python
+    new_pumpkins.groupby(['Month'])['Price'].mean().plot(kind='bar')
+    plt.ylabel("Pumpkin Price")
+    ```
+
+    ![顯示價格與月份關系的柱狀圖](../images/barchart.png)
+
+    這是一個更有用的數據可視化！似乎表明南瓜的最高價格出現在 9 月和 10 月。這符合你的期望嗎？為什麽？為什麽不？
+
+---
+
+## 🚀挑戰
+
+探索 Matplotlib 提供的不同類型的可視化。哪種類型最適合回歸問題？
+
+## [課後測](https://white-water-09ec41f0f.azurestaticapps.net/quiz/12/)
+
+## 復習與自學
+
+請看一下可視化數據的多種方法。列出各種可用的庫，並註意哪些庫最適合給定類型的任務，例如 2D 可視化與 3D 可視化。你發現了什麽？
+
+## 任務
+
+[探索可視化](./assignment.zh-tw.md)
diff --git a/2-Regression/2-Data/translations/assignment.zh-tw.md b/2-Regression/2-Data/translations/assignment.zh-tw.md
new file mode 100644
index 00000000..7eb2e9a5
--- /dev/null
+++ b/2-Regression/2-Data/translations/assignment.zh-tw.md
@@ -0,0 +1,9 @@
+# 探索數據可視化
+
+有好幾個庫都可以進行數據可視化。用 matplotlib 和 seaborn 對本課中涉及的 Pumpkin 數據集創建一些數據可視化的圖標。並思考哪個庫更容易使用？
+
+## 評判標準
+
+| 標準 | 優秀 | 中規中矩 | 仍需努力 |
+| -------- | --------- | -------- | ----------------- |
+|          | 提交了含有兩種探索可視化方法的 notebook 工程文件         |   提交了只包含有一種探索可視化方法的 notebook 工程文件       |  沒提交  notebook 工程文件                 |