R語言機器學習與營運預測

上課地址:工研院產業學院 台北學習中心 (實際地點以上課通知為準!)

時數:12

起迄日期:2019-11-18~2019-11-25

聯絡資訊:顏嘉瑩/02-2370-1111#319

報名截止日:2019-11-14

課程類別:人才培訓(課程)

活動代碼:2319030117

課程介紹

隨著資訊科技的興起,善用機器學習與預測分析是企業不可或缺的能力,以確保企業在市場競爭中取得先機、降低成本,進而提升營運效率及獲利。

  機器學習包括非監督式學習與監督式學習,在導入作法上,企業也多以非監督式學習做開端,找尋資料特性,再釐清銷售資料中顧客的服務價值特性,緊接著進行監督式學習來預測銷售業績,最終使用集成學習來提升模型預測準確率。

  課程透過資料分析的主流 - R語言學習非監督式學習及監督式學習,幫助學員理解機器學習與預測應用,課程先以資料匯入為基礎,透過資料操作八大技巧:包括摘要彙總計算篩選排序合併轉換NA值與繪圖來熟悉資料特性,最後採用銷售案例演練找出顧客的集群分佈及銷售預測,來協助學員運用於新產品目標顧客鎖定及生產預測等實務工作,進而提昇企業營運效益,取得致勝關鍵契機。

課程特色/目標

    • 熟悉R語言/RStudio軟體操作

    • 熟悉資料操作八大技

    • 理解機器學習運用

    • 熟悉企業必備預測技術與應用

課程對象

有志於進行企業資料統計分析的部門主管、決策人員與程式設計師、資料分析師與資料工程師

對此主題有興趣之人士

無需R程式設計能力

 

 

講師簡介

-李明昌 博士-
現職:育達科技大學資訊管理系所專任教師、中華R軟體學會常務理事、臺灣資料科學與商業應用協會常務理事
學歷:中原大學 工業與系統工程所 博士畢業
專長:RPython語言程式設計與應用、資料視覺化、資料探勘、統計品管與實驗設計、供應鏈管理

課程大綱

一、R語言與機器學習

1. R/RStudio/機器學習簡介

2. 資料操作八大技術

3. 集群分析

4. 關聯規則

5. 主成分分析

6. 案例演練() 銷售資料機器學習

二、預測與集成學習

1. 迴歸分析與廣義線性模型

2. 決策樹與隨機森林法

3. 類神經網路

4. 模型績效評估

5. 集成學習

6. 案例演練() 銷售資料預測


注意事項:課程全程輔以電腦實機演練,請學員自備電腦

結訓與認證

結訓證書

價格

原價

早鳥價

(開課10天前)

團報價

(同一公司二人以上報名)

每人8,000

每人7,200

每人6,800

常見問題

信用卡(線上報名): 繳費方式選「信用卡」,直到顯示「您已完成報名手續」為止,才確實完成繳費。

ATM
轉帳(線上報名):繳費方式選擇「ATM轉帳」者,系統將給您一組轉帳帳號「銀行代號、轉帳帳號」,但此帳號只提供本課程轉帳使用各別學員轉帳請使用不同轉帳帳號!!
轉帳後,寫上您的「公司全銜、課程名稱、姓名、聯絡電話」與「收據」回傳。

計畫代號扣款
(工研院同仁)

請從產業學院學習網直接登入工研人報名;俾利計畫代號扣款。

貼心提醒

Ø 舉辦日期:108/11/18(一)、108/11/25(一) 09:30 -16:30 (共 12 hrs
Ø 舉辦地點工研院產業學院 台北學習中心 (實際地點以上課通知為準!)
Ø 課程洽詢:(02)2370-1111 分機317 林小姐、319 顏小姐
--------------------------------------------------------------------------

※ 以下注意事項 ─ 敬請您的協助,謝謝!

1. 發票型式如是開三聯式的,請註明服務機關之完整抬頭,以利開立收據

2. 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。

3. 因課前教材、講義及餐點之準備及需為您進行退款相關事宜,若您不克前來,請於開課三日前告知,以利行政  作業進行並共同愛護資源。

4. 為尊重講師之智慧財產權益,恕無法提供課程講義電子檔

5為配合講師時間或臨時突發事件,主辦單位有調整日期或更換講師之權利。

6繳費方式為信用卡、ATM轉帳,不受理現場報名和繳費

附件

Pin It