R語言與Python語言數據分析工程師養成班(第1梯次)(台北班)
R語言與Python語言數據分析工程師養成班(第1梯次)(台北班)
課程資訊
課程時數
:
392 小時
課程單元
:
23
課程難度
:
初學|適合所有人
- 課程介紹
上課資訊
- 上課日期:113/12/26~114/03/26
- 上課時段:每週一~五9:00~18:00
- 上課地點:新北市板橋區文化路二段242號6樓(華梵大學新北板橋中心)
課程簡介
約十年前,全世界著名的權威性商業雜誌《哈佛商業評論》(Harvard Business Review)曾經出刊了一篇文章,文中指出數據科學家(data scientist)是「21 世紀最性感的工作」,當時似乎就預見數據分析人才將成為未來科技產業人才的主流。近年來由於人工智慧、物聯網、雲端運算…等科技產業的快速發展,更是推動數據分析人才需求的增加。
本課程提供以實務導向的數據分析學習規劃,使學員了解到數據科學的基本內涵與學習數據分析技術,並能以軟體工具來進行實作案例操作。課程內容的主要學習包含數據分析的基本知識、數據的生成,數據處理方法、視覺化圖表的製作與資料探勘,並以數據分析領域中很受歡迎的軟體工具R語言與POWER BI,作為數據分析作業處理與視覺化圖表製作之執行工具。另外,亦介紹AI領域當紅的深度學習技術,涵蓋卷積神經網路(CNN)、遞歸神經網路(RNN)與生成對抗網路 (GAN)三種神經網路,並運用Keras和TensorFlow來進行深度學習之案例練習。
此外,本課程也教授學員有效溝通與衝突管理、性別平等與職場倫理,並介紹當前產業趨勢,引領同學了解就業展望與方向。為提升就業輔導的品質,特別安排就業輔導課程,包含履歷作品展現與簡報表達技巧,說明撰寫履歷的要點與求職技巧,為學員做個人履歷健檢,提高增加面試機會。另外,亦透過一對一面試模擬演練,提供建議與輔導,強化學員求職準備與面試技巧。最後,於結訓前要求學員須於網路人力銀行進行履歷登錄,並安排成果發表暨企業職缺媒合活動、學員履歷轉推薦等方式,目標達到就業率85%。
課程目標
- 理解數據分析之基本概念與數據分析的作業流程。
- 了解基礎統計知識、數據統計量與統計圖表。
- 以R語言執行基本數學運算與常用的功能函數。
- 透過R語言生成各種物件資料、並且能夠進行各種資料的運算處理作業。
- 能夠以R語言進行數據整合、數據清理與數據轉換。
- 學習R語言的函數語法、流程與迴圈控制、並能以R語言撰寫程式之基本能力。
- 以R語言計算資料集之數據統計量,並且繪製相關統計圖表。
- 運用R語言進行函數繪圖與函數繪圖相關設定。
- 了解資料視覺化的基礎相關知識。
- 利用Power BI軟體繪製視覺化圖表。
- 學習資料探勘的相關技術方法(關聯、分群、分類與預測)。
- 以R語言進行資料探勘技術之實作。
- 了解深度學習的基本概念與元素架構。
- 使用Keras和TensorFlow進行深度學習的實作演練。
- 能夠綜合以上所學之數據分析領域專業知識,進行主題式的專題製作。
產業新尖兵計畫補助
- 15歲至29歲(以課程開訓日計算,且非日間部在學生)之本國籍失業或待業青年 符合課程建議學歷(大學(含)以上),並經本校筆試及口試通過篩選者。
學習獎勵金
- 依「失業青年職前訓練獎勵要點」辦理,簡述本課程符合之要點: *符合規範者,每月發給新臺幣八千元。未到課時數達全期訓練總時數十分之一,則停止發給。
報名資訊及步驟
- 報名網址:點我報名
- 點選右上角會員登入
- 點選「申請參加計畫」輸入開訓日期區間、課程名稱「R語言與Python語言數據分析工程師養成班(第1梯次)」及訓練單位名稱「華梵大學」,按下「送出」出現開課列表,點選本班,按下「申請參加計畫」
- 填寫職涯測評專區完成我喜歡做的事https://exam1.taiwanjobs.gov.tw/Interest/Index
- 勾選系統選項並按下「送出申請」完成系統步驟
- 系統下載「報名及參訓資格切結書」Email到 [email protected] 等候本校通知
講師簡歷
- 嚴建和
現職機構:華梵大學智慧生活科技學系 教授
專長授課:統計學、R語言、資料處理與分析、資料探勘方法、多變量分析 - 張志平
現職機構:華梵大學智慧生活科技學系 副教授
專長授課:資料科學、POWER BI、視覺化圖表製作、類神經網路、機器學習 - 鄒慶士
現職機構:國立台北商業大學資訊決策研究所 教授
專長授課:人工智慧、機器學習、深度學習、R語言、Python語言、自然語言處理 - 湯明軒
現職機構:析客數據有限公司負責人
專長授課:Python程式語言、文字資料探勘、機器學習、資料視覺化、網路爬蟲 - 盧美宇
現職機構:華梵大學兼任業界講師、宜蘭力麗威斯汀度假酒店 人資副理、勞動部TTQS輔導顧問
專長授課:
● 行銷類:行銷管理概論、陌生客開發、消費心理與銷售、客戶分析與行銷技巧
● 客戶管理類:客戶抱怨與處理方法、顧客關係管理
● 人資管理類:人資管理概論、企業管理概論、人員招募與有效甄選實務、績效制度訂定、職能管理與發展、內部講師訓練、初中階管理人員培訓、職前準備與面試技巧
● 人際關係類:職場管理與壓力調適、職場全方位禮儀訓練、溝通與雙贏式協調、說話藝術語表達技巧、服務文化概論
● 其他類:開會技巧、簡報技巧、時間管理、觀光工廠服務設計概念