數據分析暨
機器學習應用班
待業者限定 100%政府補助
免費上課
輔考證照
訓後就業
免學費
政府補助
輔考證照
求職加分
一技之長
高薪就業
※本班符合全日制職訓，補助身分別及津貼資格認定請洽主辦單位
招生對象
待業者
轉職者
新鮮人
※須大學/專科(含)以上畢業
勇往直錢，月均薪62K起！
職涯發展
專業師資團隊，以業界角度出發，帶領你養成AI關鍵職能
課程單元
• 教務管理規定 • 性別工作平等
AI基礎必修
AI人工智慧導論
Python程式設計
Python資料分析與視覺化
關聯式資料庫與SQL語言
AI核心技術
資料探勘
Kaggle機器學習實戰
深度學習
網路爬蟲與文章自動分類
求職加分
[證照+軟實力]
iPAS巨量資料分析師考照輔導與綜合演練
軟體研發工具與專案管理實務
專題簡報與簡報製作技巧
就業市場趨勢說明與求職技巧
AI成果作品
[學以致用]
AI應用專題製作
用最快速度掌握Python數據分析＋AI機器學習關鍵技術
課程目標
| 1.能分析結構化與非結構化資料，並從中定義問題。 |
| 2.能使用SQL語法對關聯式資料庫進行資料撈取與CRUD操作。 |
| 3.熟悉Python程式語言，並能活用在數據分析與機器學習程式之執行。 |
| 4.能使用Python常用的資料科學套件如Numpy、Pandas、Matplotlib等，來梳理非結構化資料與產生分析圖表。 |
| 5.能使用Tableau建立多面向數據分析與產生相關報表。 |
| 6.能透過數據分析技術產生洞察報告，並提供建議與後續成效評估。 |
| 7.能找出數據特徵並運用機器學習演算法，建立出AI數據模型。 |
| 8.瞭解Tensorflow 深度學習框架，並知道如何建立DNN、CNN、RNN等神經網路模型。 |
| 9.瞭解如何使用網路爬蟲進行數據資料採集和實現文章自動分類的方法。 |
| 10.考取「iPAS巨量資料分析師」能力鑑定證照，增進職涯優勢、為就業加分。 |
| 11.培養專案控管概念，能使用SVN及Git版本控制系統，提升軟體開發效率。 |
| 12.能依客戶需求，進行專案開發之規劃、管理與執行。 |
學員專題成果
學員就業見證
李同學
國際商業機器股份有限公司(IBM)
艾鍗課程很完善
助我快速學習
陳同學
晨星半導體股份有限公司
我，財金系畢業
也能當工程師
簡同學
摩百電子股份有限公司
"非"相關領域透過
艾鍗讓我成功轉職
陳同學
浩鑫股份有限公司
艾鍗的課程
讓我「嘆為觀止」
劉同學
連宇股份有限公司
強度夠！
才能在業界生存！
百位結訓學員一致推薦
給自己一個培訓專業技能的機會
招生資訊
| 課程名稱 | 數據分析暨機器學習應用班 |
| 課程代碼 | 147836 |
| 訓練單位 | 艾鍗科技有限公司 |
| 報名方式 | ● 請填寫下方表單預約 ● 現場報名 : 臺北市中正區重慶南路一段143號4樓(請務必來電預約) |
| 報名日期 | 即日起至111/7/12(二) 中午12:00※欲報從速，逾時不候 |
| 訓練時數 | 400小時 |
| 訓練期間 | 111/08/16(二)~111/11/04(五) |
| 甄試日期 | 111/08/04(四) |
| 甄試方式 | 筆試/口試 ※筆試題型為單選題共25題，範圍為計算機與資通訊概論(例如：電腦元件與架構、數位系統與資料表示法、系統軟體與作業系統、電腦網路及資訊科技…等課程相關基礎知識) |
| 參訓資格 | 1.年滿15歲以上 2.經政府核准立案之國內外公私立大專院校暨專科以上學歷畢業者 3.理工科系畢業佳，有強烈AI相關學習動機者亦佳。 4.訓後3個月內能積極就業於各產業領域者佳，有志從事AI相關資訊科技運用者尤佳。(無就業意願者請勿報名) ※非自願離職失業者、長期失業者請先至就業服務機構辦理身分認定 |
| 補助名額 | 30名 |
| 申請窗口 | 邱小姐 02-2316-7732 | doris@ittraining.com.tw |
| 上課地點 | 臺北市中正區重慶南路一段143號4樓 ※艾鍗教室配有桌機，如欲自備筆電學習者，為確保學習順暢與系統相容性，請以Windows系統為主。 ※因應COVID-19疫情，本班次如必要時一律採線上方式辦理(含甄試與授課等)。 |
| 培訓補助 |
1.曾有勞保，現無勞保在保中：全額補助 2.未曾保過勞保：政府負擔30,134元，學員自行負擔7,533元 3.津貼發放對象(不得缺課逾1/10)：非自願離職、長期失業、中高齡等經政府認列之"特殊身分"，享有職訓生活津貼 |
| 注意事項 | 1.補助身分別及津貼資格認定請洽主辦單位 2.各項身分別需經各主辦單位依法認定後使得生效 3.因應COVID-19疫情，本班次如必要時一律採線上方式辦理(含甄試與授課等)， 請欲報名本班次之民眾酌量自身之相關設備是否足以因應線上遠端學習。 |
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※須大學/專科(含)以上畢業者
