資料分析課程的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦張良均寫的 Python數據分析與挖掘實戰(第2版) 和周登遠的 臨床醫學研究中的統計分析和圖形表達實例詳解(第2版)都 可以從中找到所需的評價。
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這兩本書分別來自機械工業 和北京科學技術所出版 。
國立臺北藝術大學 藝術與人文教育研究所 陳俊文所指導 陳亞馨的 身體的程式設計:肢體活動融入運算思維課程之STEAM教學 (2021),提出資料分析課程關鍵因素是什麼,來自於STEAM、運算思維、肢體活動、體現程式設計。
而第二篇論文國立臺北教育大學 教育經營與管理學系 林曜聖所指導 林佳梅的 以專業學習社群提升課後照顧老師班級經營能力之行動研究 (2020),提出因為有 專業學習社群、課後照顧老師、班級經營能力的重點而找出了 資料分析課程的解答。
最後網站Python數據分析師實務養成班- 課程資訊則補充:本課程為確保學員皆能有效學習與應用,故將數據分析各步驟所需要之應用工具作一系統性之規劃,以確保各學員在上完課程之後皆能迅速上手並為公司解決問題並提升競爭力, ...
Python數據分析與挖掘實戰(第2版)
為了解決資料分析課程 的問題,作者張良均 這樣論述:
本書是Python資料分析與挖掘領域的公認的事實標準,第1版銷售超過10萬冊,銷售勢頭依然強勁,被國內100餘所高等院校採用為教材,同時也被廣大資料科學工作者奉為經典。 作者在大資料採擷與分析等領域有10餘年的工程實踐、教學和創辦企業的經驗,不僅掌握行業的最新技術和實踐方法,而且洞悉學生和老師的需求與痛點,這為本書的內容和形式提供了強有力的保障,這是本書第1版能大獲成功的關鍵因素。 全書共13章,分為三個部分,從技術理論、工程實踐和進階提升三個維度對資料分析與挖掘進行了詳細的講解。 第一部分基礎篇(第1~5章) 主要講解了Python資料分析與挖掘的工具和技術理論,包括資料採擷的基礎知識
、Python資料採擷與建模工具、資料採擷的建模過程,以及挖掘建模的常用演算法和原理等內容。 第二部分實戰篇(第6~12章) 通過工程實踐案例講解了資料採擷技術在金融、航空、零售、能源、製造、電商等行業的應用。在案例組織結構上,本書按照“介紹案例背景與挖掘目標→闡述分析方法與過程→完成模型構建”的順序進行,在建模過程關鍵環節,穿插程式實現代碼。最後,通過上機實踐加深對案例應用中的資料採擷技術的理解。 第三部分提高篇(第13章) 重點講解了基於Python引擎的開來源資料挖掘建模平臺(TipDM)的功能和使用方法,以航空公司客戶價值分析為案例,介紹了如何使用該平臺快速搭建資料分析與挖掘工程。
本書不僅提供TipDM這樣的上機實踐環境,而且還提供配套的案例建模資料、Python原始程式碼、教學PPT。 張良均 資深大資料採擷與分析專家、模式識別專家、AI技術專家。有10餘年大資料採擷與分析經驗,擅長Python、R、Hadoop、Matlab等技術實現的資料採擷與分析,對機器學習等AI技術驅動的資料分析也有深入研究。 為電信、電力、政府、互聯網、生產製造、零售、銀行、生物、化工、醫藥等多個行業上百家大型企業提供過資料採擷應用與諮詢服務,實踐經驗非常豐富。 華南師範大學、中南財經政法大學、廣東工業大學、西安理工大學、廣西科技大學、重慶交通大學、桂林電子科技大
學等校外碩導或兼職教授。 撰寫了《R語言資料分析與挖掘實戰》《資料採擷:實用案例分析》《Hadoop大資料分析與挖掘實戰》等10餘部暢銷書,累計銷售超過30萬冊。 前言 基礎篇 第1章 資料採擷基礎 2 1.1 某知名連鎖餐飲企業的困惑 2 1.2 從餐飲服務到資料採擷 4 1.3 資料採擷的基本任務 5 1.4 資料採擷建模過程 5 1.4.1 定義挖掘目標 6 1.4.2 數據取樣 6 1.4.3 資料探索 7 1.4.4 數據預處理 8 1.4.5 挖掘建模 8 1.4.6 模型評價 8 1.5 常用資料採擷建模工具 9 1.6 小結
11 第2章 Python資料分析簡介 12 2.1 搭建Python開發平臺 14 2.1.1 所要考慮的問題 14 2.1.2 基礎平臺的搭建 14 2.2 Python使用入門 16 2.2.1 運行方式 16 2.2.2 基本命令 17 2.2.3 資料結構 19 2.2.4 庫的導入與添加 24 2.3 Python資料分析工具 26 2.3.1 NumPy 27 2.3.2 SciPy 28 2.3.3 Matplotlib 29 2.3.4 pandas 31 2.3.5 StatsModels 33 2.3.6 scikit-learn 33
2.3.7 Keras 34 2.3.8 Gensim 36 2.4 配套附件使用設置 37 2.5 小結 38 第3章 資料探索 39 3.1 資料品質分析 39 3.1.1 缺失值分析 40 3.1.2 異常值分析 40 3.1.3 一致性分析 44 3.2 資料特徵分析 44 3.2.1 分佈分析 44 3.2.2 對比分析 48 3.2.3 統計量分析 51 3.2.4 週期性分析 54 3.2.5 貢獻度分析 55 3.2.6 相關性分析 58 3.3 Python主要資料探索函數 62 3.3.1 基本統計特徵函數 62 3.3.2 拓展統計特
徵函數 66 3.3.3 統計繪圖函數 67 3.4 小結 74 第4章 數據預處理 75 4.1 數據清洗 75 4.1.1 缺失值處理 75 4.1.2 異常值處理 80 4.2 資料集成 80 4.2.1 實體識別 81 4.2.2 冗餘屬性識別 81 4.2.3 數據變換 81 4.2.4 簡單函數變換 81 4.2.5 規範化 82 4.2.6 連續屬性離散化 84 4.2.7 屬性構造 87 4.2.8 小波變換 88 4.3 數據歸約 91 4.3.1 屬性歸約 91 4.3.2 數值歸約 95 4.4 Python主要資料預處理函數 9
8 4.5 小結 101 第5章 挖掘建模 102 5.1 分類與預測 102 5.1.1 實現過程 103 5.1.2 常用的分類與預測演算法 103 5.1.3 回歸分析 104 5.1.4 決策樹 108 5.1.5 人工神經網路 115 5.1.6 分類與預測演算法評價 120 5.1.7 Python分類預測模型特點 125 5.2 聚類分析 125 5.2.1 常用聚類分析演算法 126 5.2.2 K-Means聚類演算法 127 5.2.3 聚類分析演算法評價 132 5.2.4 Python主要聚類分析演算法 133 5.3 關聯規則 135
5.3.1 常用關聯規則演算法 136 5.3.2 Apriori演算法 136 5.4 時序模式 142 5.4.1 時間序列演算法 142 5.4.2 時間序列的預處理 143 5.4.3 平穩時間序列分析 145 5.4.4 非平穩時間序列分析 148 5.4.5 Python主要時序模式演算法 156 5.5 離群點檢測 159 5.5.1 離群點的成因及類型 160 5.5.2 離群點檢測方法 160 5.5.3 基於模型的離群點檢測方法 161 5.5.4 基於聚類的離群點檢測方法 164 5.6 小結 167 實戰篇 第6章 財政收入影響因素分析及
預測 170 6.1 背景與挖掘目標 170 6.2 分析方法與過程 171 6.2.1 分析步驟與流程 172 6.2.2 資料探索分析 172 6.2.3 數據預處理 176 6.2.4 模型構建 178 6.3 上機實驗 184 6.4 拓展思考 185 6.5 小結 186 第7章 航空公司客戶價值分析 187 7.1 背景與挖掘目標 187 7.2 分析方法與過程 188 7.2.1 分析步驟與流程 189 7.2.2 資料探索分析 189 7.2.3 數據預處理 200 7.2.4 模型構建 207 7.2.5 模型應用 212 7.3 上機實
驗 214 7.4 拓展思考 215 7.5 小結 216 第8章 商品零售購物籃分析 217 8.1 背景與挖掘目標 217 8.2 分析方法與過程 218 8.2.1 資料探索分析 219 8.2.2 數據預處理 224 8.2.3 模型構建 226 8.3 上機實驗 232 8.4 拓展思考 233 8.5 小結 233 第9章 基於水色圖像的水質評價 234 9.1 背景與挖掘目標 234 9.2 分析方法與過程 235 9.2.1 分析步驟與流程 236 9.2.2 數據預處理 236 9.2.3 模型構建 240 9.2.4 水質評價 24
1 9.3 上機實驗 242 9.4 拓展思考 242 9.5 小結 243 第10章 家用熱水器用戶行為分析與事件識別 244 10.1 背景與挖掘目標 244 10.2 分析方法與過程 245 10.2.1 資料探索分析 246 10.2.2 數據預處理 249 10.2.3 模型構建 260 10.2.4 模型檢驗 261 10.3 上機實驗 262 10.4 拓展思考 264 10.5 小結 265 第11章 電子商務網站使用者行為分析及服務推薦 266 11.1 背景與挖掘目標 266 11.2 分析方法與過程 267 11.2.1 分析步驟與流程
267 11.2.2 數據抽取 269 11.2.3 資料探索分析 270 11.2.4 數據預處理 279 11.2.5 構建智慧推薦模型 283 11.3 上機實驗 291 11.4 拓展思考 293 11.5 小結 293 第12章 電商產品評論資料情感分析 294 12.1 背景與挖掘目標 294 12.2 分析方法與過程 295 12.2.1 評論預處理 296 12.2.2 評論分詞 297 12.2.3 構建模型 303 12.3 上機實驗 315 12.4 拓展思考 316 12.5 小結 318 提高篇 第13章 基於Python引擎的
開來源資料挖掘建模平臺(TipDM) 320 13.1 平臺簡介 321 13.1.1 範本 321 13.1.2 資料來源 322 13.1.3 工程 323 13.1.4 系統元件 324 13.1.5 TipDM資料採擷建模平臺的當地語系化部署 326 13.2 快速構建資料採擷工程 327 13.2.1 導入數據 329 13.2.2 配置輸入源元件 331 13.2.3 配置缺失值處理元件 332 13.2.4 配置記錄選擇元件 334 13.2.5 配置資料標準化元件 334 13.2.6 配置K-Means元件 336 13.3 小結 339
為什麼要寫這本書 LinkedIn通過對全球超過3.3億用戶的工作經歷和技能進行分析後得出,在目前炙手可熱的25項技能中,資料採擷人才需求排名第一。那麼資料採擷是什麼呢? 數據挖掘是從大量資料(包括文本)中挖掘出隱含的、先前未知的、對決策有潛在價值的關係、模式和趨勢,並用這些知識和規則建立用於決策支援的模型,提供預測性決策支援的方法、工具和過程。資料採擷有助於企業發現業務的趨勢,揭示已知的事實,預測未知的結果,因此,資料採擷已成為企業保持競爭力的必要方法。 與國外相比,我國資訊化程度仍不算高,企業內部資訊也不完整,零售、銀行、保險、證券等行業對資料採擷的應用還不太理想。但隨
著市場競爭的加劇,各行業對數據挖掘技術的需求越來越強烈,可以預計,未來幾年各行業的資料分析應用一定會從傳統的統計分析發展到大規模的資料採擷應用。在大資料時代,資料過剩、人才短缺,資料採擷專業人才的培養將離不開專業知識和職業經驗積累。所以,本書注重資料採擷理論與項目案例實踐相結合,讓讀者獲得真實的資料採擷學習與實踐環境,更快、更好地學習資料採擷知識並積累職業經驗。 總的來說,隨著雲時代的來臨,大資料技術將具有越來越重要的戰略意義。大資料已經滲透到每一個行業和業務職能領域,逐漸成為重要的生產要素,人們對於海量資料的運用將預示著新一輪生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。大資料分析技術將説明企業用戶在
合理的時間內攫取、管理、處理、整理海量資料,為企業經營決策提供積極幫助。 大資料分析作為資料存儲和挖掘分析的前沿技術,廣泛應用於物聯網、雲計算、移動互聯網等戰略性新興產業。雖然目前大資料在國內還處於初級階段,但是其商業價值已經顯現出來,特別是有實踐經驗的大資料分析人才更是各企業爭奪的焦點。為了滿足日益增長的大資料分析人才需求,很多高校開始嘗試開設不同程度的大資料分析課程。“大資料分析”作為大資料時代的核心技術,必將成為高校數學與統計學專業的重要課程之一。
資料分析課程進入發燒排行的影片
基礎程式設計Excel and VBA(一)第2次
第3次
01_複習REPT與LEN並改為TEXT函數
02_開發人員與錄製巨集並產生按鈕
03_在巨集中加上註解與VBA環境
04_巨集註解與啟用巨集活頁簿存檔
完整影音
https://www.youtube.com/playlist?list=PLYDN7SApJ3PidAchpRUb7ZiqAq_S1dhk8
吳老師教學論壇
http://www.tqc.idv.tw/
課程理念:
1.以循序漸進的方式, 透過詳細的說明和實用的50個Excel VBA範例,
帶領您輕鬆進入 Excel VBA 設計的領域, 並逐步了解整個 VBA 的架構與輪廓,進而學習 VBA 變數、常數、函式及邏輯的觀念, 即使沒有任何程式設計基礎,也能自己親手撰寫 VBA 程序來提昇工作效率, 晉身職場 Excel 高手!
2.進而解說EXCEL與資料庫的結合,甚至將EXCEL當成資料庫來使用,
結合函數、VBA等更深入的功能,讓資料處理和分析的應用更上層樓。
五大類函數與自訂函數
一、文字和資料函數
二、邏輯函數
三、日期和時間函數
四、數學和三角函數
五、檢視和參照函數
上課用書:
Excel VBA一點都不難:一鍵搞定所有報表
作者: Excel Home
出版社:博碩
出版日期:2013/06/26
定價:380元
超圖解 Excel VBA 基礎講座
作者: 亮亨/譯 出版社:旗標
出版日期:2006/05/15 定價:420元
日本Amazon網站同類書籍銷售No.1
吳老師 110/9/30
函數,東吳大學,通識中心,元智大學,程式設計,線上教學excel vba教學電子書,excel vba範例,vba語法,vba教學網站,vba教學講義,vba範例教學,excel vba教學視頻
身體的程式設計:肢體活動融入運算思維課程之STEAM教學
為了解決資料分析課程 的問題,作者陳亞馨 這樣論述:
在21世紀新一代數位原民崛起的時代,傳統口述操作型的資訊科技課程已經無法滿足學生的需求與科技社會的要求,學習如何靈活運用科技工具成為更迫切的議題。本研究以STEAM教學為核心概念,設計將肢體活動融入運算思維課程中,讓學生可以透過身體,實際將抽象思維轉換成為應用能力。本研究採行動研究,課程主要實施對象為臺北市某國小之五年級學生,兩班共38人,課程為期十週,每週一節課40分鐘,採用教學計畫、錄影、課後回饋單、教學日誌、觀課紀錄表、協同教師回饋,運用多重檢核法進行資料分析。課程設計以「身體的程式設計」為課程主題,總共執行五個單元,每個單元的執行設計,分別為(1)體驗肢體活動(2)運算思維概念轉化(
3)Scratch程式設計實作(4)自由創作。學生將透過肢體活動,以身體具體理解程式設計中運算思維的概念,而後實作於Scratch中。研究發現,本研究之課程設計,能應用身體連結運算思維與日常生活之間的關聯性,其次,學生能夠透過此課程與科技共好、理解科技的力量並且培養科技素養,最後,教師能夠透過此課程,營造開放與自由的教室環境,並將資訊科技課程的主體從電腦回歸到師生之間的互動與討論,且在跨領域的課程中,發覺教師自我的多元潛能。
臨床醫學研究中的統計分析和圖形表達實例詳解(第2版)
為了解決資料分析課程 的問題,作者周登遠 這樣論述:
本書分為預備篇、統計分析篇、統計繪圖篇、量表(問卷)分析篇和Meta分析篇。 預備篇介紹了統計學基本知識、統計方法的選擇和建立資料檔案;統計分析篇以SPSS中文版為介紹物件,實例解說了計量資料、計數資料、生存資料和診斷試驗中的統計分析;統計繪圖篇則介紹如何採用GraphPadPrism繪製出版級統計圖;量表(問卷)分析篇介紹了網路問卷製作和發放、問卷中的多選題分析以及量表中的區分度、信度和效度分析。Meta分析篇則以RevMan為介紹物件,實例分析了分類資料和計量資料的分析流程和結果解釋。 本書見解獨到、語言幽默、簡單實用、適合臨床醫生、護理專業、研究生和高年級本科生,同時對基礎醫學科
研工作者也有極大的參考價值。 周登遠,男,1978年生,2002年畢業于天津醫科大學公共衛生學院衛生統計和流行病學專業,碩士,現就職于天津中醫藥研究院實驗中心,同時擔任天津市衛生局繼續教育的臨床資料分析課程主講。 第一篇:預備篇 第一章統計學的基本概念 第二章統計方法的選擇 第一節計量資料的統計方法選擇 第二節計數資料的統計方法選擇 第三節生存資料的統計方法選擇 第四節診斷試驗資料的統計方法選擇 第五節兩個打架容易迷惑的問題 第三章資料檔案的建立 第一節用SPSS建立資料檔案 第二節EpiData資料錄入 第二篇:統計分析篇(SPSS中文版) 第四章t檢
驗 第一節單樣本t檢驗 第二節配對t檢驗 第三節成組t檢驗 第五章:方差分析 第一節完全隨機設計資料的方差分析 第二節隨機區組設計資料的方差分析 第三節析因設計資料的方差分析 第四節重複測量資料的方差分析 第五節協方差分析 第六章:秩和檢驗 第一節單樣本秩和檢驗 第二節配對秩和檢驗 第三節兩組獨立樣本秩和檢驗 第四節多組獨立樣本秩和檢驗 第七章:相關分析 第一節線性相關 第二節秩相關 第八章:線性回歸分析 第一節簡單線性回歸分析 第二節多重線性回歸分析 第九章四格表卡方檢驗 第一節一般四格表卡方檢驗 第二節配對四格表卡方檢驗 第三節分層卡方檢驗 第十章列聯表分析 第一節雙向無序的列聯表分析 第
二節單向有序的列聯表分析 第三節雙向有序且屬性不同的列聯表分析 第四節雙向有序且屬性相同的列聯表分析 第十一章Logistic回歸 第一節非條件logistic回歸 第二節條件Logistic回歸 第十二章生存分析 第一節壽命表法 第二節單因素生存曲線比較(kaplan—Meier法) 第三節多因素生存分析(Cox回歸分析) 第十三章診斷試驗的統計分析 第一節準確性檢驗(ROC曲線) 第二節一致性檢驗(Bland—Altman圖) 第三篇:統計繪圖篇(GraphPadPrism5) 第十四章統計圖基本知識 第十五章GraphPadPrism5繪圖介面介紹 第十六章各種統計方法所對應的統計圖繪製
第一節配對t檢驗的圖形繪製 第二節成組t檢驗的圖形繪製 第三節完全隨機設計資料方差分析的圖形繪製 第四節析因設計資料方差分析的圖形繪製 第五節重複測量資料方差分析的圖形繪製 第六節兩組獨立樣本秩和檢驗的圖形繪製 第七節多組獨立樣本秩和檢驗的圖形繪製 第八節簡單直線回歸和線性相關的圖形繪製 第九節列聯表分析的圖形繪製 第十節生存分析的圖形繪製 第十七章:統計圖的排版和匯出 第四篇問卷和量表的製作和分析 第十八章網路問卷(量表)的製作和回收 第十九章問卷分析 第一節多選題分析 第二節定向多選題分析 第二十章量表分析 第一節量表的基本概念 第二節區分度分析 第三節信度分析 第四節效度分析 第五篇m
eta分析 第二十一章Meta分析概述 第二十二章分類資料的meta分析 第一節比值比OR的meta分析 第二節相對危險度RR的meta分析 第三節率差RD的meta分析 第二十三連續變數資料的meta分析 第一節加權均數差WMD的meta分析 第二節標準均數差SMD的meta分析 附錄EpiData,SPSS,GraphPadPrism,LISREL,RevMan介紹 參考文獻 第三篇:統計繪圖篇(GraphPadPrism5) 第十四章統計圖基本知識 第十五章GraphPadPrism5繪圖介面介紹 第十六章各種統計方法所對應的統計圖繪製 第一節配對t檢驗的圖形繪製 第二節成組t檢驗的圖形
繪製 第三節完全隨機設計資料方差分析的圖形繪製 第四節析因設計資料方差分析的圖形繪製 第五節重複測量資料方差分析的圖形繪製 第六節兩組獨立樣本秩和檢驗的圖形繪製 第七節多組獨立樣本秩和檢驗的圖形繪製 第八節簡單直線回歸和線性相關的圖形繪製 第九節列聯表分析的圖形繪製 第十節生存分析的圖形繪製 第十七章:統計圖的排版和匯出 第四篇問卷和量表的製作和分析 第十八章網路問卷(量表)的製作和回收 第十九章問卷分析 第一節多選題分析 第二節定向多選題分析 第二十章量表分析 第一節量表的基本概念 第二節區分度分析 第三節信度分析 第四節效度分析 第五篇meta分析 第二十一章Meta分析概述 第二十二章分
類資料的meta分析 第一節比值比OR的meta分析 第二節相對危險度RR的meta分析 第三節率差RD的meta分析 第二十三連續變數資料的meta分析 第一節加權均數差WMD的meta分析 第二節標準均數差SMD的meta分析 附錄EpiData,SPSS,GraphPadPrism,LISREL,RevMan介紹 參考文獻
以專業學習社群提升課後照顧老師班級經營能力之行動研究
為了解決資料分析課程 的問題,作者林佳梅 這樣論述:
在現今繁忙的社會中,課後照顧為家庭重要的依賴,課後照顧老師的專業能力已逐漸成為重要的議題,研究者任職於非營利機構師資培育部門,對於課後照顧老師的專業發展相當關注,企圖在現有的課後照顧老師在職訓練模式下,探究另一種不同的專業發展進修途徑。本研究宗旨在探討以專業學習社群提升課後照顧老師班級經營能力之行動方案之運作狀況,及課後照顧老師參與社群後其班級經營能力改變之情形。 本研究採行動研究,邀請參與研究者任職機構辦理專業學習社群之桃桃基金會課後照顧老師4名及業務管理督導2名為研究對象,研究者主要設計六個主題,共十次以專業學習社群提升課後照顧老師行動方案,每次兩小時聚會時間。社群聚會活動,藉
由社會建構共同對話,反思,以參與觀察省思、文件蒐集、訪談及班級經營能力前後測為研究工具,以瞭解課後照顧老師參與專業學習社群對其班級經營能力改變之情形。 本研究發現發展專業學習社群提升課後照顧老師班級經營能力行動方案實施關鍵在於專業學習社群的運作方式須注意「專業對話及省思」、「互助合作」、「共同備課」、「教學實踐」。而在專業學習社群運作中,針對課後照顧老師班級經營能力的面向包含:「兒童生活安全照顧」、「兒童行為輔導」、「教學活動執行」、「環境氛圍營造」、「親師生互動」,透過專業學習社群不斷的對話、反思、修正其行動方案。 依據研究目的與研究結果,研究者歸納出以下結論:一、組成專業學習社群,
可從「意見回饋」調查及邀約報名著手二、依課後照顧老師班級經營面向規劃適切的專業學習社群活動內容三、執行課後照顧老師級經營能力專業學習社群行動方案之歷程,可訂定社群目標,建立合作對話平台,並檢討改進(一)專業學習社群活動內容應依社群成員的興趣及學習狀況,調性調整活動聚會時間及任務, 方能促使社群順暢運作,提升其班級經營能力(二)專業學習社群以專業對話及省思、互助合作、共同備課及教學實踐之運作方式進行四、實施專業學習社群行動方案有效提升課後照顧老師班級經營能力(一)課後照顧老師在設計活動時,能引導學童討論適切的活動執行時間,及慎選活動教材,以維護兒童在教室裡安全活動(二)課後照顧老師在進行活動
演練討論時,能切身感受兒童在執行活動時可能面臨情緒上的行為問題,並討論可採行的策略(三)課後照顧老師在教學活動執行時,能掌握教學目標設定,擬定適切的教學活動(四)課後照顧老師能營造良好的環境氛圍,引起學童學習動機(五)課後照顧老師能與家長及學童保持良好的親師生互動,建立默契與情感連結五、課後照顧老師班級經營能力專業學習社群方案執行提升專業成長,豐富行動研究知能(一)瞭解規劃執行課後照顧老師班級經營能力提升之行動方案之重點,並做適切的調整(二)關注課後照顧老師班級經營能力提升的狀況,並鼓勵參與專業學習社群的學習(三)專業學習社群行動方案促使課後照顧老師情感建立,及共同解決教學現場問題
資料分析課程的網路口碑排行榜
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#1.大數據先修~Excel資料分析及視覺呈現技巧實作班- 訓練課程
身為經營者,你知道大數據分析的重要性,卻不知道如何開始第一步;或是你老闆 ... 課程目的. 1.學習如何匯聚外部資料來源,讓你的Excel資料是活的,不再只是拷貝貼上. 於 www.cicr.edu.tw -
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IBM Data Science Professional Certificate. 要取得該證書,必須完成IBM 一系列關於數據科學核心知識的課程。目前Coursera 與edX 都有提供課程;若 ... 於 buzzorange.com -
#3.TSoM 多倫多管理學院大數據分析課程 - Hello Study 楓禾留遊學
課程 簡介. 大數據分析實習文憑. Diploma in Data Analytics Co-op. 6個月學術就讀+3個月工作 ... 於 www.hellostudy.com.tw -
#4.Python數據分析師實務養成班- 課程資訊
本課程為確保學員皆能有效學習與應用,故將數據分析各步驟所需要之應用工具作一系統性之規劃,以確保各學員在上完課程之後皆能迅速上手並為公司解決問題並提升競爭力, ... 於 edu.cpc.org.tw -
#5.「生生用平板」配合AI 教育部將建大數據資料庫 - 新浪新聞
另外,郭伯臣指出,當數據收集到一定量,也可用於城鄉差距分析、學習扶助、課綱制訂等政策上,使政府單位有更多參考數據。同時,未來也可考慮在符合資安的 ... 於 news.sina.com.tw -
#6.Excel實務精修班:精通資料分析 - 鼎新知識學院
從Excel的3大秘技著手! 課程簡介. 多數上班族雖然常常使用Excel,不過多半 ... 於 dsa.dsc.com.tw -
#7.恒大碩士+兩學士課程一鏈通工商IT知識成就新一代供應鏈管理
商業環境瞬息萬變,在科技的助力下,現時許多企業均轉向運用數據與科技進行決策分析,以作出重要的決策,提升營運效率。香港恒生大學(下稱「恒大」) ... 於 jump.mingpao.com -
#8.MacroMicro 財經M平方
致力於整合全球總經數據,試圖發覺景氣循環的蛛絲馬跡,相信所有金融商品的投資決策都應回歸基本面。期待協助大家找到屬於自己的投資地圖! 於 www.macromicro.me -
#9.【No Code】從數據分析到機器學習24hr課程(台中場) - Accupass
2012年Splunk成為全球第一個以Big Data 上市的公司,從IT Data 分析至今,也強化人工智慧/機器學習上的應用,本課程以一個數據分析師使用平台進行AI/ML 分析應用,基於 ... 於 www.accupass.com -
#10.一圖入魂,資料視覺化實戰| Data Viz 101 : How... | YOTTA友讀
只要你有著對「資料分析」或是「視覺化」技巧的學習熱情,都很歡迎來上這堂課! Q2. 我如何操作,才可以學習這堂課程?募資預購又是什麼意思呢? 於 www.yottau.com.tw -
#11.525 個數據分析留遊學課程| IDP Taiwan
在IDP找到525 個在IDP Taiwan 的數據分析課程 ,學費從TWD 311470 到- TWD 1792807 。最近的開課日期是2022/01/10。 於 www.idp.com -
#12.SPSSA:量化研究與統計資料分析(線上課程) 招生中加入購物車
課程 說明. 【課程內容】. 無中生有:建立一個正確有效資料庫,使資料有系統的加以整理與過濾。(內容包括如何建立並運用編碼表,如何操作EXCEL與SPSS的資料庫管理 ... 於 www.sce.ntnu.edu.tw -
#13.巨量資料分析學分學程實施辦法
一、本學分學程結合本校資訊工程與統計學專長師資,開授整合統計分析、資訊科學、資料視覺化的跨領. 域課程,以培訓具備分析巨量資料能力的人才。 於 sr2.aa.nycu.edu.tw -
#14.想成為數據分析師?Google-Coursera 數據分析證書趕快拿 ...
我在2021年5月10號完成了Google Data Analytics的課程並且也拿到了證書! 這篇文章想要跟你分享這個課程的大綱以及我自己的心得,正在考慮要不要上課的朋友 ... 於 ceosharing.com -
#15.東海課程-資訊工程學系大數據分析(焦信達老師1101-1042)
110年第1學期-1042 大數據分析課程資訊. 9/27起之上課方式. 【師生共同同意全線上上課】如班級人數 ... 於 course.thu.edu.tw -
#16.商業大數據分析人才養成班<產業新尖兵試辦計畫>
商研院數位創新學院啟動人才培訓業務,以企業中高階人才為對象,開辦數位轉型講座、服務創新將官班、以及數位科技應用管理系列等三大類課程。 於 edu.cdri.org.tw -
#17.高雄科大「109 年iPAS巨量資料分析師課程輔導班 - 花蓮高工
高雄科大「109 年iPAS巨量資料分析師課程輔導班-大數據分析入門班」招生簡章. 一、 公告如附件。 二、 若欲參加本項活動,報名及參加經費請自行處理。 於 www.hlis.hlc.edu.tw -
#18.數位行銷基礎知識完整版 - Google Digital Garage
透過經歐洲互動廣告局認可的免費課程,徹底掌握數位行銷的基本概念。 ... 在此Google Analytics (分析) 簡介中,我們會說明如何收集和分析使用者資料,並將資料轉化為 ... 於 learndigital.withgoogle.com -
#19.大數據分析 - 課程大綱查詢
科目名稱, Course Title. 大數據分析, Big Data Analysis. 教學目標, Course Objective. 本課程教學目標旨在訓練學生運用大數據分析的理論方法,應用在社群軟體、公共 ... 於 sss.must.edu.tw -
#20.資料庫工程師系列-SQL 資料分析師- 進修課程 - 1111進修網
學Java程式設計/資料庫設計課程,馬上加入高薪行列。軟體/資料庫工程師,擠身百萬年薪! 針對資料處理流程、查詢與輸出需求,提供適合的方案進行資料庫設計與規劃, ... 於 www.1111edu.com.tw -
#21.失業者培訓:大數據分析培育班 - 聯成電腦
聯成電腦讓你價值連城,學電腦超容易!提供各種電腦課程進修、聯成電腦評價、海外就業服務、政府補助、企業培訓及雲端真人課程,電腦課程包含影音後製、AI人工、 ... 於 www.lccnet.com.tw -
#23.R 入門資料分析與視覺化應用 - MasterTalks
本課程採用開放原始碼的R語言、免費RStudio軟體為工具。課程先從R語言與RStudio軟體簡介與安裝開始。第二部分是學習R的資料物件操作,包括一維向量的操作、二維 ... 於 mastertalks.tw -
#24.天主教輔仁大學課程大綱
Course Title, 資料分析軟體與利用, 選別. Required/ Elective, 選修. 擋修課程, 無, 學分數. Credits, 2. 課程語言. Medium of Instruction, 中文, 教材語言 於 140.136.251.64 -
#25.【給初學者】自學三階段,教你入門資料分析4 大環節 - Data ...
另外大家也可以多去看課程的「課綱」,快速的聽一下內容,來了解自己的程度大概在哪個狀態。 洞察挖掘. 【重點】不只是畫出圖表叫做分析報告,還要知道 ... 於 idataagent.com -
#26.分類: 數據分析 - 天地人文創
旗下天地人學堂舉辦各產業專業課程培訓、講座與研討會,提供企業顧問、知識解決方案,協助企業轉型、成長、開創新商機。 天地人擁有超過1,000位以上之各領域專精業師,每年 ... 於 www.tiandiren.tw -
#27.S01.基礎健保資料分析 - 以斯帖統計顧問
資料 庫之研究設計及分析方法介紹(課前提供3小時影片) · 健保資料庫簡介 · 疾病編碼簡介 · SAS的環境簡介及基本設定 · SAS的資料匯入/匯出(以中央健保署藥品檔為例) · 簡易的巨集 ... 於 www.estat.com.tw -
#28.資料科學領域線上課程大彙整(全部免費) - David's Perspective
時間序列分析. 初階課程(難易度:2星,推薦度:5星) Business Analytics Using Forecasting (Prof. Galit Shmueli ... 於 taweihuang.hpd.io -
#29.商業數據分析與圖像表達|excel效率工作術|經理人商學院
你還在熬夜加班,土法煉鋼整理數據報表嗎?學會超基礎excel功能和資料視覺化,加速工作效率!本課程拆解「樞紐分析」、「圖像說服」兩大主題從數據解讀到視覺呈現, ... 於 edm.managertoday.com.tw -
#30.大數據分析與處理的摘要 - Ewant
本課程獲教育部AI 人才培育計畫補助 大數據(Big data)為近年來極為熱門的議題,透過大數據的分析,能夠作出正確的決策,進而提供符合民眾需求的服務。 於 www.ewant.org -
#31.時序資料分析 - 台大課程地圖
當學期所開設課程. 課號, 班次, 課名, 學分數, 全半年, 授課教師, 時間(教室). IE5057, 時序資料分析, 3.0, 2, 藍俊宏, 一234 (國青101). IE5057, 時序資料分析 ... 於 coursemap.aca.ntu.edu.tw -
#32.AI人力資源大數據分析課程(第二期) - 智谷顧問
AI人力資源大數據分析課程.AI於各產業的應用發展漸趨成熟,然而國內AI對人力資源管理應用案例卻相對稀缺。本工作坊由中央大學人力資源所鄭晉昌教授規畫, ... 於 vip.asia-learning.com -
#33.臺北市立大學行銷與數據分析學分學程實施要點
(八)本校碩士生於他校大學部修讀相關課程者,於同意修讀學分學程後一個月內檢附課程大綱、. 歷年成績單申請抵免。 (九)若原科目學分數少於欲抵免或採認學分學程所列之 ... 於 math.utaipei.edu.tw -
#34.國立政治大學會計學系 - ColleGo!
... 課程列入修習範圍,像是會計資訊系統、電腦審計課程。且結合政大資管系開設大數據學程,透過對巨量資料分析的系統性訓練,讓學生了解巨量資料分析 ... 於 collego.edu.tw -
#35.Python資料分析基礎與機器學習實戰班 - BeClass線上報名系統
課程 簡介:物聯網(Internet of Things, IoT)時代下透過互聯互通的網路,拉近了原本可能分散的資料,統整成物物間與物人間的數位資訊,這些聚集起來的大資料, ... 於 www.beclass.com -
#36.(產投)大數據分析與應用班線上課程已開班! - 推廣教育中心
(產投)大數據分析與應用班線上課程已開班! DM. 上課時間. 110/08/04-110/09/13每週一、每週三18:40-21:40. 招生對象. 參訓資格:【具就保、勞保、農保被保險人身分之 ... 於 www.cec.ntust.edu.tw -
#37.Python AI人工智慧資料分析師 - 工研院產業學院
本課程選擇以Python程式語言教學,帶領您從零基礎開始,一步步進入資料分析的專業領域。 適合對象:大專畢業,對從事巨量資料分析與程式開發工作有興趣者。 於 college.itri.org.tw -
#38.入門數據分析:給新手的數據分析師養成課程
一次整理數據分析師新手養成課,從剖析必備技能到選課指路,幫助你找到自學方向! 我想當數據分析師!但是,沒有相關背景,也不會程式語言,應該要怎麼 ... 於 hahow.in -
#39.【2021】10大熱門精選資料科學資料分析線上課程推薦
Python 資料分析從0 到1,課程中沒有艱澀難懂的演算法和高階程式技巧,我只教同學用得到的「資料分析技術」。 圖片來源: Udemy. 導師: Ryan Ho. 課程上次 ... 於 shareboxnow.com -
#40.「程式資料庫開發」創造企業數據分析力! 巨匠電腦免費課程
讓我們來幫大家匯整如何成為A+的資料庫管理師。 △參加對象:對資料分析或大數據分析有興趣者或企業資料庫或程式開發人員等 △推薦課程:SQL Server資料庫、. 於 www.pcschool.com.tw -
#41.巨量資料分析技術與應用課程模組 - 教育部5G行動寬頻人才培育 ...
透過作業,讓同學感受到巨量資料在分析上所存在之困難與挑戰。 課程大綱. Overview of Big data analytics tools; Big data analytics tools I: scikit-learn; Big data ... 於 5gmb.nchu.edu.tw -
#42.【招生】109 年「巨量資料分析師」課程輔導班- 高雄 - 職發二組
巨量資料分析師是由經濟部發證、教育部認可的專業師級人才能力鑑定,本活動為呼應經濟部產業升等轉型人才需求及教育部專業人才的培育,故開設「大數據分析入門班」課程, ... 於 cdas2.kh.usc.edu.tw -
#43.數據分析|成為數據分析師的第一堂課,Google 破壞大學學位 ...
數據分析, 商業分析, Google Analytics, 線上課程, 職涯, 數據, ... 數據分析師(Data Analyst): 利用資料統計和分析,進行資料探索與預測,產出 ... 於 vocus.cc -
#44.大數據分析課程要學些什麼?零基礎該從何下手?
科多大數據,新一期大數據分析課程即將開班,名額有限,想參加的朋友請儘快報名目前想學習大數據分析的朋友越來越多了,很多人都會在各個地方問:大 ... 於 kknews.cc -
#45.sql-intro - 成為初級資料分析師
70 分即可獲得證書 · 作業繳交期限為課程結束後一週內,如遇長假期(春節、連假)則順延 ... 於 yaojenkuo.io -
#46.零基礎入門數據科學, 9個值得收藏的線上學習資源 - 數位時代
不論你是想學Python還是R,想成為數據分析員還是數據科學家,只用找到相應的Track點 ... 此課程是一個系列,原本總共有6個course,分別講解機器學習 ... 於 www.bnext.com.tw -
#47.Python大數據資料分析實戰 - 台中市勞工大學
本課程將帶領學員從Python基本觀念建立、瞭解語法,並透過資料分析實作演練,讓第一次接觸程式設計的學員也能完整培養數據分析開發領域的基本功,掌握未來趨勢關鍵。 於 laborlearn.taichung.gov.tw -
#48.大數據資料分析家第2期 - 臺北醫學大學進修推廣處
本課程先以Python語法入門,Python不僅簡單好寫而且背後社群強大,在大數據分析領域是現今正流行的主要實作語言。搭配Power BI 資料分析工具,可為 ... 於 ocee.tmu.edu.tw -
#49.大數據分析師就業實務班:華岡與NTC合辦
有程式經驗 從1開始打造,有Java或其他程式撰寫經驗,花四個月時間轉換跑到進入大數據分析師工作。 結訓既就業 課程中與業師接觸、企業實習就可能確認工作,大數據系列 ... 於 ntc.im -
#50.【大數據課程推薦】大數據分析讓你一步一步成為潮流分析師
先讓大家知道這堂課主要在上什麼東西吧! 大數據分析概論. 什麼是大數據; 開放資料; Power BI Desktop; 取得開放資料 ... 於 learningisf.com -
#51.News-【110年度iPAS巨量資料分析師課程(初級)團報暨考證 ...
課程 摘要: 人工智慧與資料科學(Artificial Intelligence & Data Science, AI&DS)是近年來熱門的話題之一,本講從大數據(Big Data)的推波助瀾談起,以資料 ... 於 www.stat.fju.edu.tw -
#52.品質問題管理之大數據分析應用訓練-公開課程
本課程之將以免費且多數企業使用之R及WEKA軟體R及WEKA為主,學習分析形成品質問題的大數據之意義。因此提升解決問題能力的培養需要學習邏輯思考力,才能具備導出真正 ... 於 www.asia-learning.com -
#53.使用Power BI mobile apps 前往您的資料- Learn | Microsoft Docs
此課程模組提供您在Power BI 行動裝置應用程式中有效運作所需的資訊。 ... 使用Power BI 行動版apps 前往您的資料 ... 資料分析師. Power BI. 於 docs.microsoft.com -
#54.歡迎全校師生踴躍參加「STATISTICA大數據分析軟體教育訓練」
歡迎全校師生踴躍參加「STATISTICA大數據分析軟體教育訓練」,基礎班線上課程,進階班實體課程。 公告日期:2021年10月28日張貼人:校務研究辦公室 ... 於 www.hk.edu.tw -
#55.在職-9/28(二)PYTHON大數據資料分析班
二、具備Excel基本操作能力。 三、對於Python與數據分析有興趣者。 【課程特色】. 於 www.taoyuancollege.com.tw -
#56.臺北e大數位學習網: 課程資訊
本課程邀請銘傳大學資訊管理系許昌齡老師擔任講座,為大家介紹大數據的應用基礎與發展。 本課程主要分為兩部分,分別為資料分析基本功及從資料分析到資料科學及大數據 ... 於 elearning.taipei -
#57.資料/大數據分析應用-TensorFlow套件與PySpark機器學習模型
課程 介紹. Introduction. 讓學員了解如何利用資料分析平台Data Science Experiece(DSX)來訓練Chatbot,並使用tensorflow 與PySpark的套件來進行訓練及分析. 授課教師 於 academy.digitalent.org.tw -
#58.資料科學與大數據分析學系-系所簡介 - 義守大學
資訊科學簡介:. 資訊科學課程重點目的是奠定學生基本的數理邏輯之素養,進而培養學生數值計算及程式設計之能力,因應巨量資料(Big Data)之蓬勃發展,已規劃相關資料 ... 於 www.isu.edu.tw -
#59.大數據商業分析力- Projectclub - Project Club 專案管理輕鬆學
誰適合上這堂課程. 工作中需要大量進行數據分析的工作者 有許多客戶和銷售資料不知從何下手 想用最簡單的工具(Excel樞紐分析)就快速達成數據分析 ... 於 www.projectclub.com.tw -
#60.課程資訊 - 商管學院大數據分析與商業智慧碩士學程
四、課程學分. l 必修科目:行銷管理研討(3)、財務管理研討(3)、研究方法(3)、企業倫理(1)、論文. l 選修科目: A. 統計方面的資料探勘知識類: 多變量分析(3) 縱向 ... 於 www.bda.tku.edu.tw -
#61.龍華科技大學課程簡介8 資料科學概論資料科學為最熱門的職業 ...
資料 科學為最熱門的職業之一,各行各業對於數據分析的人才需求正在蓬勃發展本. 課程在於育從事資料科學或機器學習的人員來發展相關知識和技能課程內容涵蓋. 於 www.lhu.edu.tw -
#62.資料分析需要學習哪些課程? - IT閱讀 - ITREAD01.COM
在這裡小編給大家推薦程式設計學習圈,有免費課程分享,開發工具. 大資料學習qq群:458345782. python學習qq群:250933691. 數學知識是資料分析師的 ... 於 www.itread01.com -
#63.商業EXCEL報表進階-數據分析應用班 - 中國文化大學推廣教育部
課程 介紹. 18小時教你發揮EXCEL工具的最大效用-「大數據分析」,教你如何運用EXCEL各式分析技巧,帶你一一找出藏在魔鬼裡的細節,掌握市場商機脈動及潮流趨勢,幫助 ... 於 www.sce.pccu.edu.tw -
#64.科目名稱: - 資料分析基礎與策略 - 政大教學大綱
課程 簡介Course Description. 本課程是傳播學院大學部一年級必修課程,主要目的在提供當代社會媒體公民和傳播專業人員關於資料分析的基礎知識與分析策略。 於 newdoc.nccu.edu.tw -
#65.【學員轉職成功見證】AI/Big Data資料分析師養成班 - TibaMe
零基礎新手想學大數據?好多課程到底哪個好...我選擇了TibaMe!紮實的課程培訓,老師的細心講解、詳實的講義內容,無一不對我們的專業技術知識有著實的幫助, ... 於 www.tibame.com -
#66.NTU Data Analytics Club 臺大資料分析與決策社 - Facebook
本堂社課很榮幸邀請到台大《解決問題理論與實務CTPS》講師Sherman Lee 來到社團教授「價值導向的數值分析」。課程從解決問題的原則出發,透過實現數據分析目標的步驟,形成 ... 於 www.facebook.com -
#67.課程專區 - 交通大學開放式課程
巨量資料分析Analysis Of Big Data - 巨量資料分析課程介紹. 課程首頁 課程影音 課程字幕 課程綱要 · NYCU OCW. 104K subscribers. 於 ocw.nctu.edu.tw -
#68.2021 資料分析課程: 完整的資料分析訓練營 - Soft & Share
本課程提供了成為一名資料分析師所需的全部準備; 用市場需要的資料技能讓你的履歷非常豐富: Python 程式設計,NumPy,pandas,資料準備-資料收集, ... 於 softnshare.com -
#69.【資源整理】資料分析學習路徑整理<政大徵才月>
從電子書或線上課紮實學習整個流程 · 透過EXCEL / Python 操作跑一遍analysis流程 · 學習更高階的分析方法 於 jiunyiyang.me -
#70.2021-自學課程-大數據分析(7-12月) - 清華磨課師
2021-自學課程-大數據分析(7-12月). 講師: 陳宜欣. 大數據分析為資料科學中一個基礎的修習科目,這個學問結合了機器學習、人工智慧、資料庫、訊號處理、與統計等不同 ... 於 mooc.nthu.edu.tw -
#71.商業數據分析-Excel資料標準化及淨化突顯與模擬分析
課程 內容 · A. 使用表格進行結構化參照及資料庫建置 · B. 名稱的建立與使用 · C. 資料驗證. 於 www.uuu.com.tw -
#72.2019資料科學網路資源大推薦!線上課程&博客
線上課程. 1、Dataquest:. https://www.dataquest.io/home. 對資料科學家,資料分析師或資料工程師的感 ... 於 www.finereport.com -
#73.中央大學企業資源規劃中心-大數據分析課程報名表
... 為了培養電子商務領域之專才,中央大學聯合思愛普(SAP)與昇陽(Sun)的軟硬體,於1998年成立「企業資源規劃中心」(簡稱ERP中心),開設ERP專業課程及從事相關研究, ... 於 erp.mgt.ncu.edu.tw -
#74.數據分析必修課程:數據應用與銷售增長的14堂課 - 天下學習
數據分析是未來商業決勝的利器,資料視覺化則是說服的關鍵;用對方法讓資料與解方一看就懂、讓老闆立刻點頭! 【資料圖表化】化繁為簡,讓數據資料產生影響力. 【購課再 ... 於 www.cwlearning.com.tw -
#75.[10I361]【竹科管理局免費課程】金融與大數據分析
【竹科管理局免費課程】金融與大數據分析熱烈招生中. 因應人才是產業先行,著眼未來科技人力需求,科技部新竹科學園區管理局為增進園區從業人員專業知識及技能,開辦 ... 於 edu.tcfst.org.tw -
#76.Python 資料分析- 入門實戰 - Udemy
Python 資料分析從0 到1,課程中沒有艱澀難懂的演算法和高階程式技巧,我只教同學用得到的「資料分析技術」。 於 www.udemy.com -
#77.iPAS巨量資料分析師 - 艾鍗學院
艾鍗學院是全國iPAS巨量資料分析人才鑑定獲證率第一名的培訓單位。 ... 艾鍗學院擁有豐富的培訓經驗,是全國首家為iPAS巨量分析師量身規劃課程的培訓中心,培訓對象是 ... 於 www.ittraining.com.tw -
#78.用SAS 分析健保資料庫(線上版) - ShareCourse 學聯網
學聯網是台灣最大的大規模線上課程網站,補齊你最需要的知識,學習關鍵技能,獲得明天就要的競爭力;透過影片、作業練習和討論區,提供最完整的學習體驗。 於 www.sharecourse.net -
#79.4年200億元拍板!蘇貞昌:班班有網路,生生用平板 - 遠見雜誌
另外,此次也編列4億元用於教育大數據分析計畫,包含建置教育大數據資料庫、 ... 蘇貞昌表示,要趁此機會,逐漸提升學科課程及通識與人文課程數位內容 ... 於 www.gvm.com.tw -
#80.[數據分析#20] 如何選擇適合自己的線上課程?依據5 現況給你 ...
推薦課程:Google Data Analytics Professional Certificate (全英文) · 會提到數據分析師的職涯規劃、介紹數據分析師在做什麼 · 資料清理、視覺化的工具 ... 於 couplehonest.com -
#81.【力推!】《七週成為數據分析師》課程近萬字總結与分析
數據分析思維的鍛煉,來自於長期的思考習慣,從生活、案例和工作中日積月累的思考與積累,通過自己真正“思考”出來的結果,才是“真正”理解的思維。 第二週:業務篇-指標. 1. 於 allaboutdataanalysis.medium.com -
#82.Google Analytics 資料分析實務 - 彭彭的課程教學
Google Analytics 資料分析實務教學,帶您實際建立Google Analytics 的帳戶,學會如何在網站中設置程式碼、收集使用者活動資料( Event and Timing )、整合廣告行銷 ... 於 training.pada-x.com -
#83.資料科學與大數據分析實務(資展國際)
課程 並規畫以實務個案案例的教學方式,從中驗證及強化課程所學。 四、適合對象:. 工作中需大量進行資料分析者。 資料分析師、Big Data資訊科學應用技術人員 ... 於 www.iiiedu.org.tw -
#84.國立成功大學- 課程地圖
大數據巨量資料分析實務與應用. 在本課程中,我們旨在培養學生藉由接觸真實世界中所遇到不同領域的大數據資料,或得解決現實世界問題的經驗和技術,包含雲端運算(cloud ... 於 class-qry.acad.ncku.edu.tw -
#85.方格子內容實驗室首度跨界新推線上課程 - Yahoo奇摩新聞
Knowledge 知識衛星合作2021年最大的線上聯合課程「創作者影響力訓練營」 ... 加上vocus方格子將會運用自家平台的數據分析、目標族群偏好等資料,協助 ... 於 tw.news.yahoo.com -
#86.資料科學家
本課程希望透過大數據分析、資料探勘實務應用的例子讓同學們可以了解生活的周遭有許多數據分析的應用。透過簡單的軟體Excel與免費的資料探勘軟體Weka幫助同學們學習 ... 於 www.openedu.tw -
#87.20200902 內政部警政署109年度資料分析課程– 柯博文老師
20200902 內政部警政署109年度資料分析課程. 30 8 月. 20200902 內政部警政署109年度資料分析課程 · Powen Ko. |. 課程的簡介和課綱. 於 www.powenko.com -
#88.資料分析| 日本工作
・應徵文件修改、面試技巧訓練、薪資斡旋,讓您求職之路事半功倍。 ・求職活動約1.5個月可找到工作。 了解詳細課程內容. AI Academy培訓優勢 ... 於 ai-academy.org -
#89.國立中山大學106學年度第1學期應用統計與資料分析課程大綱
學生透過課程會學習以量化與圖表的方式描述資料、選擇與計算統計估計值、執行假設檢定考驗、使用電腦統計軟體進行參數與模型的估計、解釋資料分析的結果,並能與其師長 ... 於 selcrs.nsysu.edu.tw -
#90.成為炙手可熱的AI*大數據資料分析師~為自己加值 - ivendor科技 ...
‧使用R軟體整合資料採礦與大數據分析方法. ‧結合AI人工智慧運算方法. 課程大綱. △基礎單元 ... 於 www.ivendor.com.tw -
#91.【2021年】十大資料分析課程人氣排行推薦
資料分析課程 介紹. The Data Science Course 2021: Complete Data Science Bootcamp; Microsoft Excel – Advanced Excel Formulas & Functions ... 於 go-ezbuy.com -
#92.數據科學商業應用系列課程 - 台灣金融研訓院
項次 班級名稱 時間 4 Python語言入門與數據分析 8/5、10/5 5 Python探索式資料分析與金融AI實務 6/23 於 web.tabf.org.tw -
#93.110學年度下學期全遠距科目表
(3) 本課程需投入較多課程自主學習時間,且作業及學期報告需學習使用統計分析軟. 體,建議有意選讀同學應衡量個人學習時間 ... 111.04.15(五)夜間主題:質化資料分析. 於 studadm.nou.edu.tw -
#94.想入門數據分析?推薦從這5 個線上課程開始!
想入門數據分析?推薦從這5 個線上課程開始! · 資料變決策!從零上手Tableau 大數據 · SQL – MySQL for Data Analytics and Business Intelligence · Google ... 於 datatiffany.com -
#95.十大最佳大數據分析在線課程| 2020
在IBM報告估計,數據相關的職位空缺將由2020年這就是說增加至270萬,為需求數據- 相關專業技能,像機器學習和人工智能是分析人才是必須的。 本文為初學者,特別是計劃從事 ... 於 ithelp.ithome.com.tw -
#96.2021 暑假SAS EG 資料分析師資營
資料分析 是目前校園師生不可或缺的能力,SAS Enterprise Guide (SAS ... 參與課程將可取得 21 章完整資料分析教材,研究教學可以多一份參考資源使用! 於 www.sas.com -
#97.大數據分析:商業應用與策略管理(Big Data Analytics - Coursera
本課程是為非資料科學專業者設計的大數據領域入門課程,偏商管應用,非資訊技術教學。透過修習本課程,學員將能對資料科學商管領域的範疇與分類建立基本的觀念,並且 ... 於 zh-tw.coursera.org