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<物聯網>大數據Big Data與資料採礦Data

大數據除了關注傳統資料視覺化之呈現之外更重要是透過資料採掘技術在大數據庫中找出有

  【<物聯網>大數據Big Data與資料採礦Data Mining分析實作培訓班】全球企業均面對產品生命週期過短,高度客製化生產需求;缺乏忠誠性客戶購買行為和大量混亂之資訊,誰能由混沌資訊中洞察先機,除了防範未然之外,更能為企業帶來致勝契機,有效提升組織獲利、降低投資風險。

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上課地址:中科_工商服務大樓2樓207教室 【台中市428大雅區中科路6號】
上課時數:14
起迄日期:2017/08/29~2017/08/30
聯絡資訊:林其昀/04-25671912
報名截止日:2017/08/28 
課程類別:人才培訓(工業局)
研討會編號:2317070014

課程歡迎企業包班~請來電洽詢 課程承辦人陳小姐(Joan) 04-25675621
    
           106年度「金屬產業智機化提升計畫-機械產業專業人才培訓」
    《工業局補助50~65% /「特定對象」及「中堅企業」:補助65%》


大數據Big Data與資料採礦Data Mining分析實作培訓班

本課程採用電腦教室實務教學!建議可自備NB (OS:WINDOWS 7/ 8專業版以上)安裝實作練習

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全球企業均面對產品生命週期過短,高度客製化生產需求;缺乏忠誠性客戶購買行為和大量混亂之資訊,誰能由混沌資訊中洞察先機,除了防範未然之外,更能為企業帶來致勝契機,有效提升組織獲利、降低投資風險。大數據除了關注傳統資料視覺化之呈現之外更重要是透過資料採掘技術在大數據庫中找出有價值的隱含情報資訊;尤其一些非結構性資料分析,如文字採掘,其中可能隱含一般結構性資料所沒有之智慧關聯,更需以資料採掘分析技術來分析及歸納出智慧決策資訊,作為決策的依據。

 

課程特色/目標

主要介紹大數據Big Data之分析相關背景,並分析眾多資料採掘分析演算法,包含SVM、類神經、Fuzzy、群集、模式測試等來做大數據採掘

本課程將透過
PolyAnalyst資料採採掘系統工具進行實作分析,利用不同應用例子之現有的資料庫,分析在大量資料中有效地找出隱藏其內的行為模式或彼此的關聯性,建立預測未來模型,學員透過實作可以體驗資料採掘分析Data Mining呈現令人不可預期之有用之資訊意涵。此外針對耗時之資料搬運或合併,在實作課程中提供快速整合之技巧,讓大數據分析更有效率;加上中文文字採掘實作,更容易淬煉出更多有用資訊和獲得其潛在的情報及知識,如此才能提供更充足的決策情報,課程案例除了商業應用,也納入生產製造案例實作,運用大數據在智慧製造整合運用,以培養工業4.0相關技術人才,提昇企業競爭力。

課程對象

 

1. 機械/電機/電子/資訊/生醫/材料/統計等相關背景之研發工程師、產品設計師、生產製造、品保工程師、研究員及各管理階層及相關工程師/資料分析人員

2. 學術單位老師或學生/研究單位工程師或主管 或 對大數據分析有興趣者

 

講師簡介

 

大數據專業講師/黃老師

Ø經 歷:科技業-軟體系統處技術部經理

Ø專 長:大數據分析、人工智慧、類神經網路、智慧製系統模擬專案導入、
機器人模擬、
系統分析、決策分析、人因工程、認知心理學、眼動儀應用


課程大綱
Day
課程大綱
課程內容

Day1
*  前言
大數據分析現況
大數據的5V
大數據與IOT
*  大數據之分析工具概況
  分析介
大數據之分析工具PolyAnalyst簡介
大數據分析常見之困難
應用實例之介紹
*  資料前處理
資料來源介紹
異質資料來源合併與結合
資料清理問題
欄位擴編處理
資料型態轉換
資料分割與抽樣

*  資料採掘演算法選定
  與實作
何謂分類
分類演算法應用
羅吉斯分類演算法
決策樹分類規則演算法
類神經演算法應用
SVM支持向量機演算法介紹
貝式網路應用
函數逼近演算法應用
逐步回歸演算法
類神經演算法應用
分群與分類之差異
分群演算法應用
Cluster分群演算法
K-Mean分群演算法
關聯演算法運用
時間關聯分析
連結分析
關聯分析
購物籃分析
時間預測演算法運用
時間序列預測
Day2
*  生產製造案例實作
l 機台統計範例資料說明
資料選擇
資料前處理
資料分析
規則關聯搜尋
規則詮釋
決策應用
 
*  客服資料分析
工作日誌的應用
客戶服務內容說明
文本分析範例練習資料
文本分析模型建立
關鍵字搜尋
詞雲顯示字詞使用強度
語詞關聯-議題顯示
自動議題分析
人工議題整理
議題統計
議題與時間相對統計
解釋
 
*  網頁式報表實作
專案選擇
專案資料匯入
統計報表設定
趨勢報表選擇與設定
關聯圖表選擇與設定
發佈測試
帳號登入
專案選擇瀏覽
專案報表顯示
遠端範例測試
 

n上課日期:106/8/29、8/30 (週二~三)
n上課時間:09:30~17:30;每天7小時,共計14小時
n上課地點:工研院產業學院 台中學習中心
n上課地址:中科-工商服務大樓-2樓207電腦教室(台中市大雅區中科路6號)
n交通資訊:
-可搭乘高鐵免費接駁公車:高鐵台中站至中科管理局工商服務大樓往返(平日/假日均行駛) 
-或搭乘園區免費接駁公車:統聯中港轉運站至中科管理局工商服務大樓往返(平日行駛) 
-或搭乘台中客運69號公車、仁友客運45號公車(平日/假日均行駛) 
-備有B1及B2地下室平面停車位
結訓與認證
1. 參加<物聯網大數據與資料採礦分析實作培訓班>之學員,研習期滿,出席率超過80%(含)以上,且實作考試成績合格者,即可獲得工研院頒發的結業證書。 
2. 測驗平均總成績在60分(含)以上為合格。
價格

 
n   身份別
費用
            備註
一般身分補助
每人7,200
原價NT$14,400,政府補助 NT$ 7,200,學員自付 NT$ 7,200
特定對象補助
每人5,040
原價NT$14,400,政府補助 NT$ 9,360,學員自付 NT$ 5,040
※特定對象說明:針對具身心障礙、原住民與低收入戶之人士,報名時出具證明 (身心障礙手冊正反面影本、「原住民族身分法」所定原住民身分證明及低收入戶證明之相關證明文件)
中堅企業補助
每人5,040
原價NT$14,400,政府補助 NT$ 9,360,學員自付 NT$ 5,040
※中堅企業說明:屬於經濟部工業局公佈之中堅企業名單(請來電洽詢),學員報名必須繳交一張公司名片、請公司開立在職證明,課程發票會開立該公司發票)

課程其他優惠方式
(每人)
二人相揪同行報名
每人6,800
三人()以上相揪同行報名
每人6,500

本課程經補助,上課學員皆需依規定填寫相關資料,且學員出席時數需達報名課程時數八成以上,方可適用補助辦法,若未符合規定者,則需將其政府補助費用繳回。
常見問題
●預計招生名額:本班預計25人為原則,依報名及繳費完成之順序額滿為止(本班預計12人即開課)

●報名方式: 
1.點選課程頁面上方之「線上報名」按鈕進而填寫報名資訊即可。 

2.或E-mail至 cicalin@itri.org.tw  林小姐 
3.請填妥報名表(附件)傳真至04-2569-0361。

● 課程洽詢:((04)2567-1912 林小姐 / ((04)2567-2316 陳小姐
● 繳費資訊: 
(一)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」傳真至04-25690361工研院產業學院 台中學習中心 收。

(二)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。

(三)銀行匯款(限由公司逕行電匯付款):
土地銀行工研院分行,帳號156-005-00002-5(土銀代碼:005)。戶名「財團法人工業技術研究院」,請填具「報名表」與「收據」回傳真至04-25690361工研院產業學院 台中學習中心 收。

(四)即期支票或郵政匯票:
抬頭「財團法人工業技術研究院」,郵寄至:428台中市大雅區中科路6號4樓(中科工商服務大樓4樓) 工業技術研究院 收。


※繳費後請於收據上註明「公司名稱、課程訊息、姓名、聯絡電話」,傳真至產業學院 04-25690361林小姐 收
貼心提醒
※以下注意事項─敬請您的協助,謝謝!
 1 請註明務機關之完整抬頭,以利開立收據;未註明者,一律開立個人抬頭,恕不接受更換發票之要求。
 2
、若報名者不克參加者,可指派其他人參加,並於開課前一日通知。
 
3如需取消報名,請於開課前三日以書面傳真至主辦單位並電話確認申請退費事宜。逾期將郵寄講義,恕不退費。
 4、結訓學員應配合培訓後電訪調查。

其它課程參考(點選課程名稱可連結至課程) 

《點選以下課程名稱~即可連結至課程內容及線上報名》

時數

 機器聯網軟體實作人才培訓班 

13

 靜電(ESD)防護設計與量測驗證培訓班

14

 電路板電磁干擾防制設計與量測驗證培訓班

14

 工業4.0-現場資料快速建立物聯網架構

12

 工業4.0-智能工廠整合技術應用與實作

18

<嵌入式>ARMmbed (ARM Cortex™-M0~M4 微控制器)感測器開發實務培訓班

14

 Arduino感測器開發與Python語言應用實務培訓班 

14



附件
DM_(工)大數據與資料採礦分析v1.pdf
 


簡介


產業學院緣起
  依據行政院「挑戰2008:國家發展重點計畫」下之「國際創新研發基地」與「產業高值化」兩計畫,首重產業科技人才的效能。

•911216經科字第09103373120號函:經濟部將本院籌設工研院產業學院之工作,列為因應產業結構轉型,提 ... more

*請務必將下列資料填妥,資料送出後,開課單位將會主動與您聯繫。

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(重新產生)