最新課程：
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：★★★☆☆
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
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：★★★☆☆
R軟體資料探勘實務課程
面對大數據時代的來臨，如何善用資料分析技術與資料探勘技術以做為企業組織策略發展、尋求突破與提供企業創新服務應用，將是企業提升競爭力與未來產業發展的重要基礎。
時間：2018/04/28(六)-04/29(日)
地點：台北市
難度：★★★☆☆
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：2018/04/27(五)
地點：台北市
難度：★★★☆☆
SPSS多變量分析課程
本課程需事先了解SPSS軟體之操作，授課內容針對欲投稿至人文社會類期刊而設計，本課程屬於中級層度之統計課程。並特別將人文社會學者經常混淆的因素分析與主成分分析進行詳細介紹。
時間：2018/04/20(五)
地點：台北市
難度：★★★☆☆
SQL結構化查詢語言(基礎班)
本課程將帶領學員了解SQL結構化查詢語言的語法，課程將從資料庫的簡介、軟體安裝、環境設定開始，透過實作的方式了解DDL,DML,DCL以及查詢、排序、篩選、群組、匯總資料等操作。
時間：2018/04/15(日)
地點：台北市
難度：★★★☆☆
CMA在整合分析上的應用
課程針對欲使用文獻回顧法投稿國外期刊之研究生以及大學教師所設計。在某些領域，使用文獻回顧法進行研究，可以快獲得到結果，尤其是博士班學以及助理教授打算先有幾篇國際期刊時，使用統合分析是個利器。
時間：2018/03/30(五)
地點：台北市
難度：★★★☆☆
Python資料處理與分析課程
本課程將帶領學員了解Python在資料處理的語法，並以Python語言實作基礎資料分析。課程將從Python資料結構開始，進而蒐集各式資料、整理分析、最後藉由視覺化的圖表輸出。
時間：2018/03/24(六)-03/25(日)
地點：台北市
難度：★★★☆☆
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：2018/03/09(五)
地點：台北市
難度：★★★☆☆
Python網路爬蟲實戰
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，因此經常通稱為爬蟲。藉著爬蟲技術，短時間內取得最新的輿情資訊已是業界掌握市場脈動的必備手段之一。
時間：2018/03/03(六)-03/04(日)
地點：台北市
難度：★★★☆☆