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站內搜尋 - 找課程

  • 地區
    桃園
  • 開課日
    不拘
  • 費用
    2000元以下
  • 不拘
  • 開始日期:   ~   結束日期:
" " 課程共 184 筆,顯示第 91-100 筆
  1. 91. 電子產品可靠度實務_預估與實驗 (106年 2月份)
    • [桃園]
    • [2017/02/13]
    • [$2,000]
    目標: 透過此課程介紹電子產品可靠度預估實務做法,瞭解相關產業如何應用可靠度預估技術於一般商業活動與研發管理。 以一個有關電源轉換器降低溫升問題的輔導案例為中心,介紹統計學在各階段之重要性,課程內容也會包括統計方法之使用及結論之正確 ...
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  2. 92. 餐飲業食品衛生安全管理作業實務訓練班 (106年 2月份)
    • [桃園]
    • [2017/02/13]
    • [$2,000]
    目標:8小時有效學習建立終身競爭力- 培訓企業品管、研發、生管、營運、行銷等主管及其負責人,有效運用品管、品保知識的管理與運用,提升中央廚房或營業場所餐點的衛生安全管理,避免提供客人不潔的餐點造成食物中毒,引起客訴有損公司的餐飲品牌形 ...
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  3. 93. 流程圖應用實務 (106年 2月份)
    • [桃園]
    • [2017/02/15]
    • [$2,000]
    課程介紹: 流程圖是分析產線問題基本工具,本課程透過理論搭配案例加上游戲的方式,讓同仁了解各種流程圖的類型並如何應用
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  4. 94. MSA量測系統分析應用 (106年 2月份)
    • [桃園]
    • [2017/02/17]
    • [$2,000]
    課程介紹: 好的測量系統是優良的產品品質之基礎。 MSA 測量系統分析課程在講述MSA 測量系統的涵義、變差之類型、統計特性、分辨力與重複性和再現性等,並透過圖解與數據性分析,FMEA分析及SPC統計管制分析等方法來進行測量系統分析和研究 ...
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  5. 95. 創新發明與專利實務 (106年 2月份)
    • [桃園]
    • [2017/02/24]
    • [$2,000]
    目標:6小時有效學習建立專利實務競爭力- 培訓企業專利申請、研發、訴訟、攻防、營運的智慧財產管理人才,有效運用設計、研發知識/技能及專利權管理與運用,來降低營運風險、客戶抱怨、避免專利侵權訴訟及教授如何提升企業競爭優勢及產品附加價值, ...
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  6. 96. 六標準差簡介 (106年 3月份)
    • [桃園]
    • [2017/03/03]
    • [$2,000]
    課程介紹: 1.了解六標準差DMAIC/Lean SS/DFSS之邏輯與使用到的基礎工具簡介 2.課程中配合實際改善案例進行說明 3.課程中重要工具搭配Minitab介紹以確保課後操作能力 4.透過簡單的遊戲了解DMAIC/Lean ...
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  7. 97. 企業勞保實務-加退漏保以多報少給付爭議 (106年 3月份)
    • [桃園]
    • [2017/03/09]
    • [$2,000]
    目標: 勞保一般人以為很簡單,但是衍生問題很多,有的甚至跟勞基法職災補償,民刑事有關,講師特地收集,整理案例,希望給學員完整的認識。
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  8. 98. 電子產品可靠度實務_預估與實驗 (106年 3月份)
    • [桃園]
    • [2017/03/13]
    • [$2,000]
    目標: 透過此課程介紹電子產品可靠度預估實務做法,瞭解相關產業如何應用可靠度預估技術於一般商業活動與研發管理。 以一個有關電源轉換器降低溫升問題的輔導案例為中心,介紹統計學在各階段之重要性,課程內容也會包括統計方法之使用及結論之正確 ...
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  9. 99. 餐飲業食品衛生安全管理作業實務訓練班 (106年 3月份)
    • [桃園]
    • [2017/03/13]
    • [$2,000]
    目標:8小時有效學習建立終身競爭力- 培訓企業品管、研發、生管、營運、行銷等主管及其負責人,有效運用品管、品保知識的管理與運用,提升中央廚房或營業場所餐點的衛生安全管理,避免提供客人不潔的餐點造成食物中毒,引起客訴有損公司的餐飲品牌形 ...
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  10. 100. Big data大數據分析在R軟體上之應用 (106年 3月份 桃園場)
    • [桃園]
    • [2017/03/23]
    • [$2,000]
    隨著big data大數據被越來越多的提及,有些人驚呼大數據時代已經到來了,2012年《紐約時報》的一篇專欄中寫到,「大數據」時代已經降臨,在商業、經濟及其他領域中,決策將日益基於資料和分析而作出,而並非基於經驗和直覺。 大數據並不是一件 ...
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