最新課程：
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：2019/01/30(三)-01/31(四)
地點：台北市
難度：★★★★☆
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，因此經常通稱為爬蟲。
時間：2019/01/26(六)-01/27(日)
地點：台北市
難度：★★★☆☆
Python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Python，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Python進行資料處理與分析任務。
時間：2019/01/12(六)-01/13(日)
地點：台北市
難度：★★☆☆☆
Python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Python，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Python進行資料處理與分析任務。
時間：2018/12/15(六)-12/16(日)
地點：台北市
難度：★★☆☆☆
Python機器學習實作課程
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，需要合宜的工具加以視覺化與分析建模，方能創造出更便利的未來生活。
時間：2018/12/08(六)-12/09(日)
地點：台北市
難度：★★★☆☆
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：2018/12/01(六)-12/02(日)
地點：台北市
難度：★★★☆☆
R軟體與機器學習課程
「R軟體與機器學習」課程以通用的資料分析流程進行(資料理解、資料準備、資料建模、評估與應用)，涵蓋各式機器學習類型，透過案例講解頻繁型態探勘、集群、迴歸與分類等資料探勘任務，逐步達成機器學習預測建模的目標。
時間：2018/11/24(六)-11/25(日)
地點：台北市
難度：★★★☆☆
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，因此經常通稱為爬蟲。
時間：2018/11/03(六)-11/04(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：2018/10/26(五)
地點：台北市
難度：★★★☆☆
2018 Gartner 最佳資料科學及機器學習平台 - KNIME 快速上手分享會
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，要想成為數據科學家，就是要趁現在！
時間：2018/10/23(二)
地點：台北市
從試算表進入資料流分析領域分享會
除了 Excel 試算表有更好的資料整合工具？對於處理資料的重複動作感到繁瑣？巨集的使用方式和易讀性讓您覺得頭痛？趕緊來試試 KNIME 數據整合分析平台，讓您成為專業的資料分析人員。
時間：2018/10/19(五)
地點：台北市
CMA在整合分析上的應用
本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：2018/10/13(六)
地點：台北市
難度：★★★☆☆