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"學習" 課程共 326 筆,顯示第 1-10 筆
  1. 1. 【網路】萃智(TRIZ)系統化技術創新師-L2 (網路課(隨報隨上))
    • [線上]
    • [$18,000]
    TRIZ中文稱呼為「萃智」或「萃思」,為「發明性問題解決理論」(Theory of Inventive Problem Solving)之俄文縮寫,是由前蘇聯發明家 Genrich Altshuller等人研究2 ...
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  2. 2. 【網路】萃智(TRIZ)系統化技術創新師-L1 (網路課(隨報隨上))
    • [線上]
    • [$15,000]
    設施規劃在作業面及策略面皆是重要的議題。本課程的重點在於有系統的介紹設施及物料搬運系統設計的方法論。除了基本理論外,在佈置設計方面,本課程將介紹電腦輔助設計及SLP方法。物料及搬運系統設計方面,本課程將介紹其十大設計原則並以一配銷中心為例, ...
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  3. 3. 【網路線上學習】TRIZ 技術創新方法 系列課程 (線上學習課程(隨報隨上))
    • [新竹]
    • [2020/04/01]
    • [請來電洽詢]
    TRIZ中文稱呼為「萃智」或「萃思」,為「發明性問題解決理論」(Theory of Inventive Problem Solving)之俄文縮寫,是由前蘇聯發明家 Genrich Altshuller等人研究2 ...
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  4. 4. 【網路線上學習】製造管理師系列課程 (新竹班線上學習課程(隨報隨上))
    • [新竹]
    • [2020/04/01]
    • [請來電洽詢]
    培養製造管理、生產方析方面的人才,並經由通過專業培訓,證明其專業能力。以產業界中、初級主管或資深技術人員所需之專業管理能力與專業知識為培訓及培訓之內容。
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  5. 5. 【數位同步學習課程】Python 資料分析及機器學 (數位旁聽-優惠價全系列0730-0814(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$10,000]
    【數位同步學習課程】Python 資料分析及機器學習預測實作.AI 時代來臨,資料分析、機器學習已成為熱門關鍵字!除了科技產業大量持續招聘資料科學家之外,傳統的銀行業、製造業、旅遊業以及政府也積極地找尋大數據人才,利用數據增加營收及商業決策 ...
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  6. 6. 數據科學家基礎精煉培訓班:Python程式設計 (0804-0814(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$16,300]
    【數位同步學習課程】數據科學家基礎精煉培訓班:Python程式設計與資料科學課程 數據資料是企業導入AI最核心且關鍵的基礎,而Python語言被廣泛應用於資料科學中。本課程以具備AI基本功「Python程式設計&資料科學」為目標,教授Py ...
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  7. 7. Python 資料分析及機器學習預測實作 (全系列0811-0904(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$10,000]
    本課程分為二階段。第一階段的資料分析課程著重於資料科學的工作流程中,必須面對資料前處理的問題,好的分析模型必須搭配好用乾淨的資料才得以發揮功效。本堂課示範操作 Python 資料前處理的三大主流套件,如何善用工具陪你面對髒亂的資料。第二階段 ...
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  8. 8. Python 資料分析及機器學習預測實作 (單元一0811-0812(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$4,000]
    本課程分為二階段。第一階段的資料分析課程著重於資料科學的工作流程中,必須面對資料前處理的問題,好的分析模型必須搭配好用乾淨的資料才得以發揮功效。本堂課示範操作 Python 資料前處理的三大主流套件,如何善用工具陪你面對髒亂的資料。第二階段 ...
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  9. 9. 【數位同步學習課程】Python 資料分析及機器學 (Python與機器學習預測實作0812-0814(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2020/08/12]
    • [$12,000]
    【數位同步學習課程】Python 資料分析及機器學習預測實作.AI 時代來臨,資料分析、機器學習已成為熱門關鍵字!除了科技產業大量持續招聘資料科學家之外,傳統的銀行業、製造業、旅遊業以及政府也積極地找尋大數據人才,利用數據增加營收及商業決策 ...
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  10. 10. 【數位同步學習課程】Python 資料分析及機器學 (數位旁聽-優惠價Python與機器學習預測實作0812-0814(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$6,000]
    【數位同步學習課程】Python 資料分析及機器學習預測實作.AI 時代來臨,資料分析、機器學習已成為熱門關鍵字!除了科技產業大量持續招聘資料科學家之外,傳統的銀行業、製造業、旅遊業以及政府也積極地找尋大數據人才,利用數據增加營收及商業決策 ...
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