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    不拘
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    不拘
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    2000元以下
  • 不拘
  • 開始日期:   ~   結束日期:
"統計" 課程共 83 筆,顯示第 71-80 筆
  1. 71. 統計製程管制(SPC)應用實務 (106年 11月份 台北場)
    • [台北]
    • [2017/11/21]
    • [$2,000]
    課程介紹: 在製造產業環境中,品質改善一直是企業不斷須突破與努力的方向,若無良好的基礎改善監控與分析工具,企業以經驗提出改善對策,是無法根除製程根本原因。對於製程改善必須要有數據為依據,運用統計軟體Minitab進行分析探討趨勢與潛在的問 ...
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  2. 72. Big data大數據分析在R軟體上之應用 (106年 11月份 新竹場)
    • [新竹]
    • [2017/11/23]
    • [$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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  3. 73. 統計製程管制(SPC)應用實務 (106年 12月份 新竹場)
    • [新竹]
    • [2017/12/19]
    • [$2,000]
    課程介紹: 在製造產業環境中,品質改善一直是企業不斷須突破與努力的方向,若無良好的基礎改善監控與分析工具,企業以經驗提出改善對策,是無法根除製程根本原因。對於製程改善必須要有數據為依據,運用統計軟體Minitab進行分析探討趨勢與潛在的問 ...
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  4. 74. Big data大數據分析在R軟體上之應用 (107年 1月份 桃園場)
    • [桃園]
    • [2018/01/04]
    • [$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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  5. 75. SPC統計製程管制於Excel之分析應用實務班 (107年 1月份 新竹場)
    • [新竹]
    • [2018/01/10]
    • [$2,000]
    1.進行重點製程的管制 2.確認製程是否穩定 3.找出潛在異常 4.進行異常管制改善 5.確認改善成效 6.確認是否滿足客戶規格
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  6. 76. 統計製程管制(SPC)應用實務 (107年1月桃園場)
    • [桃園]
    • [2018/01/23]
    • [$2,000]
    目標: 1.透過Minitab統計軟體工具節省分析與解決的時間 2.透過實務案例演練輕鬆掌握管制圖應用分析操作 3.採用分組演練與互動操作教學方式,讓學員能快速上手使用SPC 4.替企業節省浪費成本 5.提升企業產品良率 6.滿 ...
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  7. 77. Big data大數據分析在R軟體上之應用 (107年 2月份 桃園場)
    • [桃園]
    • [2018/02/01]
    • [$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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  8. 78. SPC統計製程管制於Excel之分析應用實務班 (107年 2月份 新竹場)
    • [新竹]
    • [2018/02/07]
    • [$2,000]
    1.進行重點製程的管制 2.確認製程是否穩定 3.找出潛在異常 4.進行異常管制改善 5.確認改善成效 6.確認是否滿足客戶規格
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  9. 79. MSA量測系統分析應用 (107年 2月份 台北場)
    • [台北]
    • [2018/02/09]
    • [$2,000]
    目標: 1.量測系統之種類以其來源 2.量測系統分析之概念與相關術語 3.Gage R&R分析 4.計量值、計數值、破壞性數據Gage R&R 5.管制圖法、ANOVA 6.如何以電腦軟體進行Gage R&R 課程介紹: 好 ...
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  10. 80. Big data大數據分析在R軟體上之應用 (107年 3月份 桃園場)
    • [桃園]
    • [2018/03/01]
    • [$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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