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台灣析數資訊提供統計分析軟體、資料採礦、結構方程式模型、論文分析、顧客關係管理分析、健保資料分析、生物醫學統計等教學課程。讓使用者熟悉統計分析基礎技巧,並進一步了解統計方法的運用。

最新課程:


Python深度學習應用課程

Python深度學習應用

「Python語言深度學習應用」課程從類神經網路理論發展沿革開始介紹,涵蓋非監督式與監督式深度學習模型,透過案例介紹常用工具框架,輔以整合式開發環境Jupyter Notebook或Spyder進行實機操作,逐步達成深度學習精準建模的目標 。


時間:2018/09/27(四)-09/28(五)

地點:台北市

難度:★★★★☆

銷售大數據分析實作課程

銷售大數據分析實作課程

本課程將教您以拖曳的方式,不須專寫任何程式,即可將欲進行資料處理及分析的程序像組積木般結合,產出的工作流程可重複利用,不再需要重覆地以手動方式進行相同的處理程序。透過本課程,您將能做出有別於Excel樞紐分析表的進階數據分析,讓您輕鬆進入大數據分析領域。


時間:2018/09/21(五)

地點:台北市

難度:★★★☆☆

R軟體繪圖實務應用課程

R軟體繪圖實務應用課程

面對大數據時代的來臨,如何善用資料繪圖技術、製做有效且精準的企業專業圖表並提供主管、客戶溝通與表達,將是企業提升競爭力與未來產業發展的重要基礎。


時間:2018/09/15(六)-09/16(日)

地點:台北市

難度:★★★☆☆

2018 Gartner 最佳資料科學及機器學習平台 - KNIME 快速上手

2018 Gartner 最佳資料科學及機器學習平台 - KNIME快速上手

大數據分析是現代科學一門顯學,好的分析軟體,可以使分析過程更快速容易,若您正在找尋適合的軟體,KNIME是你最好的選擇,透過本課程使您對於KNIME的強大功能,可以快速地了解掌握,要想成為天生贏家,就是要趁現在!


時間:2018/09/13(四)

地點:台北市

難度:★★★☆☆

R語言資料處理與分析課程

R語言資料處理與分析課程

本課程將帶領學員從零開始認識R語言,由淺入深的透過主題式實戰演練的方式讓學習效率大幅提升,即使無任何程式基礎也能在此門課後能獨立以R語言進行資料處理與分析任務。


時間:2018/09/01(六)-09/02(日)

地點:台北市

難度:★★★☆☆

R網路爬蟲實戰

R網路爬蟲與文字探勘入門實作

網路爬蟲,也叫網路蜘蛛,原意是指一種用來自動瀏覽全球資訊網的網路機器人。隨著大數據時代來臨,網頁資料擷取的需求急遽增長,因網頁資料擷取與網路爬蟲的技術許多重疊。


時間:2018/08/18(六)-08/19(日)

地點:台北市

難度:★★★☆☆

Amos SEM實務應用課程

Amos SEM實務應用課程

本課程內容授課對象為對AMOS軟體開始,逐步帶您了解並深入這套軟體。在本課程中,同時也教你如何安排你的變數與研究架構,甚麼樣的議題比較容易授審稿者青睞,以及如何撰寫論文。


時間:2018/8/16(四)-8/17(五)

地點:台北市

難度:★★★☆☆

Python Machine learning production

基礎統計學與SPSS

何善用現有資訊,並找出其商業價值,以在這競爭的環境中生存,顯得格外重要。例如零售業者,為了期望能更精確的掌握顧客消費習性,積極投入銷售情報資料庫分析、顧客關係管理分析等,以提供符合客戶需求的服務。


時間:2018/08/11(六)

地點:台北市

難度:★★★☆☆

Python資料分析實作課程

Python資料分析實作課程

近來全世界各領域紛紛吹起人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的風潮,實現智能化系統的一個重要關鍵就是大資料分析。如何將龐雜的數據轉成知識,再由知識驅動決策與各種智能應用,是各國將人工智慧產業化的必要基礎。


時間:2018/08/09(四)-08/10(五)

地點:台北市

難度:★★★☆☆

分析自動化程序設計-建構在微軟技術上

分析自動化程序設計-建構在微軟技術上

在數據匯流的分析工作中,在面對任務的需求與資料來源多樣時,會使得資料的處理程序隨之愈漸複雜。分析過程中,因應資料整合計算..等需求,常需產生各種暫存資料集,以供後續分析程序使用,而該等資料是以何種型式來儲存(檔案或資料庫),除了造成系統儲存及運算上的沉重負擔外,也會隨著分析程序龐雜而成為難以管理的一環。


時間:2018/08/08(三)

地點:台北市

難度:★★★☆☆

Python資料科學實務課程

Python資料科學實務課程

機器學習的演算法讓機器擁有學習能力,像是有了「智慧」一般能夠對真實世界的事件進行判斷及預測。機器學習的應用在我們周遭經常可見,例如:手寫辨識、信貸評估、商品推薦、垃圾郵件偵測、癌症偵測等。


時間:2018/08/05(日)

地點:台北市

難度:★★★☆☆

R網路爬蟲實戰

Python網路爬蟲實戰

網路爬蟲,也叫網路蜘蛛,原意是指一種用來自動瀏覽全球資訊網的網路機器人。隨著大數據時代來臨,網頁資料擷取的需求急遽增長,因網頁資料擷取與網路爬蟲的技術許多重疊。


時間:2018/07/28(六)-07/29(日)

地點:台北市

難度:★★★☆☆

Python Machine learning production

R與Shiny資料視覺化應用課程

本課程採用開放源始碼的R語言、RStudio軟體、googleVis、ggplot2套件與shiny套件,引導學員從認識基礎繪圖技術到shiny套件整合應用,課程將透過案例示範與實際操作練習以增進學習成效。


時間:2018/07/26(四)-07/27(五)

地點:台北市

難度:★★★☆☆

KNIME大數據分析系列課程

2018 Gartner 最佳資料科學及機器學習平台 - KNIME大數據分析系列課程

大數據分析是一門熱門的現代科學,透過數據分析可以輔助決策擬定,一個好的分析工具更能讓數據分析更加輕鬆容易。


時間:2018/7/13(五)、08/04(六)、08/31(五)

地點:台北市

難度:★★★☆☆

Python Machine learning production

Python機器學習實作課程

「Python機器學習應實作」課程,運用numpy、pandas、scikit-learn三大模組,以資料分析流程進行(資料理解、準備、建模、評估與釋義)語音、文字、影像等資料探勘案例實作。


時間:2018/07/07(六)-07/08(日)

地點:台北市

難度:★★★☆☆

CMA在整合分析上的應用

CMA在整合分析上的應用

CMA軟體是進行統合分析的翹楚,裡面提供了100種格式,適用於大部分國際期刊中所提供的數據進行轉換。同時提供了統合分析寫作時需呈現的報表與圖形。


時間:2018/06/30(六)

地點:台北市

難度:★★★☆☆

SPSS Modeler 軟體實作課程

SPSS Modeler 軟體實作課程

IBM SPSS Modeler是一個強大的,功能完善的資料和文字分析工作平台,可以協助您快速與直覺的建立準確的預測模型,不需撰寫語法,為您的巨量資料分析進行更好的預測。


時間:2018/06/29(五)

地點:台北市

難度:★★★☆☆

Python程式設計實務課程

Python程式設計實務課程

本課程內容為Python語言基礎入門教學,帶領學員熟悉Python的基本操作與整合開發環境之使用。課程將從基本Python語法開始介紹,學會基礎Python程式。


時間:2018/06/09(六)-06/10(日)

地點:台北市

難度:★★★☆☆

R與Shiny資料視覺化應用課程

R與Shiny資料視覺化應用課程

本課程採用開放源始碼的R語言、RStudio軟體、googleVis、ggplot2套件與shiny套件,引導學員從認識基礎繪圖技術到shiny套件整合應用,將透過案例示範與實際操作練習。


時間:2018/06/02(六)-06/03(日)

地點:台北市

難度:★★★☆☆

Python機器學習實作課程

Python機器學習實作課程

「Python機器學習應實作」課程,運用numpy、pandas、scikit-learn三大模組,以資料分析流程進行(資料理解、準備、建模、評估與釋義)語音、文字、影像等資料探勘案例實作。


時間:2018/05/26(六)-05/27(日)

地點:台北市

難度:★★★☆☆

R網路爬蟲實戰

R網路爬蟲與文字探勘入門實作

網路爬蟲,也叫網路蜘蛛,原意是指一種用來自動瀏覽全球資訊網的網路機器人。隨著大數據時代來臨,網頁資料擷取的需求急遽增長,因網頁資料擷取與網路爬蟲的技術許多重疊。


時間:2018/05/19(六)-05/20(日)

地點:台北市

難度:★★★☆☆

App Inventor應用開發課程

App Inventor應用開發課程

本課程為App Inventor基礎教學,將帶領學員從App Inventor 2簡介、開發環境建置、專案管理開始,經由數個拼圖介面的實作專案過程中了解App Inventor每個元件的設定及應用。


時間:2018/05/18(五)

地點:台北市

難度:★★★☆☆

基礎統計學與SPSS

基礎統計學與SPSS

本課程避開艱澀難懂的統計原理,依據實際應用案例搭配模擬資料,了解實務上面臨不同資料類型應如何選擇合適的分析方法,並且帶領您學會解讀結果,完成統計報表。


時間:2018/05/11(五)

地點:台北市

難度:★★★☆☆



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