課程介紹

• 本課程旨在建立資料科學與數據分析上之應用基礎，以培養整合性資料分析能力。透過循序漸進介紹Modeler軟體的基本操作與方法，讓學員瞭解如何落實Modeler軟體，學習如何運用Modeler軟體來做集群分析與決策樹演算法研究。

• 集群分析探索工具在顯示資料中的自然分組（或 集群）。例如，可以根據不同人口資料和購買特性，識別出不同組別的客戶。零售商和消費者產品公司通常會將集群技術，套用到描述它們客戶之消費習慣、性別、年齡、收入層級等的資料。這些公司對消費者組別量身訂做行銷和產品集群分析的資料考量。

• 決策樹是將決策過程各個階段之間的結構過程找出決策因子，直覺單純、執行效率也相當高的監督式機器學習模型。

• 本課程將從Modeler軟體的基本操作開始，介紹實際Modeler軟體之處理方式與基本繪圖功能，再進階到統計分析的概念、定義、各種數據建模，以及數據分析的應用，並透過集群分析與決策樹演算法同時佐以各類實際資料來進行分析。

• 面對全球大數據產業的發展，以及未來產業將由 IT 時代走向 DT（Data Technology） 時代，無論是目前還是未來，都是被看好的產業，透過此課程培養學員具備大數據資料探勘以及應用延伸到行銷與動態視覺化能力，讓學員可快速進入大數據與資料科學之領域，跨足大數據技術分析軟體與服務領域。

• 透過開放資料及Modeler數據分析軟體讓學員能實機操作達到學習成效。

課程特色

1. 課程搭配Modeler軟體操作，以確保課後在工作上之數據分析能力。

2. 介紹實務上之操作手法，不只是單純電腦運算分析

3. 跨足大數據技術分析軟體與服務領域。

4. 有系統地一步步介紹問題分析與解決各個步驟之意義與及作法

5. 使用Modeler軟體整合資料採礦與大數據分析方法

課程目標

1. 對Modeler軟體可立即上手

2. 了解如何有效運用Modeler軟體透過熱點圖分析協助企業管理與決策

3. 可運用上課所學之知識到工作現場進行分析

4. 個人基本能力之提升並對數據分析領域有基礎之認知

 

• IBM Modeler大數據分析軟體使用介紹

• 開放資料與遺漏值處理

• 集群分析演算法應用

• 決策樹演算法應用

課程對象

本課程為資料科學數據分析基礎課程，適合行銷與業務人員對於資料科學有興趣，不需程式設計背景，建議具備基礎統計學概念學員學習。

課程大綱

主題	重點內容
集群分析與決策樹演算法操作	w   Modeler軟體操作介紹：介紹IBM SPSS MODELER數據分析軟體節點串流功能 w   開放資料熱圖分析：透過Kaggle與各國政府開放資料平台實際將資料輸入操作工具 w   集群分析演算法介紹與應用:介紹K-Means與two-step與自動集群演算法操作 w   決策樹演算法介紹與應用:介紹C&RT與CHAID決策樹演算法操作 w   案例練習 w   Q&A
(依據實際需求調整內容)

講師簡介

蕭講師

學歷	²  臺灣科技大學資訊管理系博士候選人 ²  淡江大學管理科學研究所碩士 ²  台北科技大學工業工程與管理系學士
授課專業	²  數據分析 ²  輿情探勘 ²  新媒體行銷 ²  群眾募資

課程資訊

主辦單位：財團法人福琳工商發展基金會、工研院產業學院 產業人才訓練一部(台北)

舉辦地點：工研院產業學院 台北學習中心，實際上課地點，請依上課通知為準！

舉辦日期：2020年10月21日(三)，09:00am~17:00pm，共計7小時。

課程費用：

原價 (含稅、午餐、講義)	工研院產業學習網網站會員，並線上報名	工研院產業學習網網站會員，2人以上團體報名(同公司2人以上)
每人4,500元	每人4,000元	每人3,500元

 

報名方式：http://college.itri.org.tw/或請email至Email住址會使用灌水程式保護機制。你需要啟動Javascript才能觀看它

課程洽詢：02-2370-1111 分機312謝小姐、308陳小姐

          email至 Email住址會使用灌水程式保護機制。你需要啟動Javascript才能觀看它(本課程歡迎企業包班，請來電洽詢。)

注意事項：

1. 為確保您的上課權益，報名後若未收到任何回覆，敬請來電洽詢方完成報名。

2. 學員於開訓前退訓者，將依其申請退還所繳上課費用90％，另於培訓期間若因個人因素無法繼續參與課程，將依上課未逾總時數1/3，退還所繳上課費用之50％，上課逾總時數1/3，則不退費。

3. 若原報名者因故不克參加，但欲更換他人參加，敬請於開課前二日通知。

4. 主辦單位保有活動變更及終止等權利。

貼心提醒

※本課程歡迎企業包班，請來電洽詢課程承辦人陳小姐(Sabina)02-2370-1111#308

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