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"分析" 課程共 1736 筆,顯示第 1-10 筆
  1. 1. 【數據推估+邏輯思考】費米推論SE (線上課程) (SE版(可另加購案例解題))
    • [線上]
    • [$1,290]
    「費米推論」被喻為是科學界的奧林匹克,是最有效的邏輯思考訓練工具,也是許多科技大廠面試的熱門考題。費米推論不依靠蒐集大量數據,而是藉由邏輯分析、合理假設及加減乘除的基本算數進行快速推算,為無法直覺判斷或計算的冷門數據或荒唐數量,藉由本身的知 ...
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  2. 2. 新QC七大手法實務應用課程 (0305(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2021/03/05]
    • [$3,500]
    透過實際演練,使學員熟悉了解新QC七大手法,並學習如何落實QC手法於日常生活與工作管理中,以達到下列的效益: 1. 可有效的解決問題 2. 熟悉日常管理工具之應用 3. 做好現場管理之維持改善 4. ...
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  3. 3. 線上 - 財務報表、稅務申報解析-針對中小企業 (0308-財報分析)
    • [線上]
    • [$2,500]
    財務報表分析,是依據過去的財務資訊,審視企業體質與營業成效,預估未來的發展。但對中小企業而言,在進行財報分析之前,有很多實務上的滯礙,最常見的,包含:報表產出的即時性、中小企業特有的財報結構...等,都讓中小企業主在忙於業務的同時,往往因為 ...
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  4. 4. 【Power BI Desktop】雲端數據分析與 (0308(中華職工))
    • [台北]
    • [2021/03/08]
    • [$3,000]
    POWER BI (Business Intelligence) 是一個強大的業務分析工具,結合Power Query、Power Pivot、Power View、Power Map 四大功能的強大資料分析工具,優點是能夠比EXCEL呈現 ...
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  5. 5. 8D問題分析與解決步驟及方法 (0309(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2021/03/09]
    • [$3,500]
    8D問題分析與解決步驟及方法 (8D Problem Analysis & Solving).The 8 Disciplines (8D) Process是培養管理幹部、資深工程師及高級幕僚人員,面對企業各類型棘手問題,能以有效程序(關心事 ...
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  6. 6. Python網路爬蟲與資料分析技術實作 (0309-0310(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2021/03/09]
    • [$10,000]
    在大數據的時代,巨量的資料往往蘊藏了許多有用的價值。然而,如何有效地蒐集網路上不同的數據並加以分析,是資訊時代裡每個人不可或缺的基本能力,也是進入許多企業之基本門檻。 本課程會先介紹HTML基本的原理並使用Python爬取許多網頁上之 ...
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  7. 7. AIAG-VDA PFMEA製程失效模式與效應分析 (確定開課0311(易騰))
    • [新竹]
    • [2021/03/11]
    • [$3,300]
    [課程前言] FMEA是一組系統化的活動,透過失效模式及分析 發現評估過程中的潛在失效與可能結果,  依規定頻率,持續定期檢討,以減少或防止問題發生。   AIAG-VDA FMEA中所建議的 ...
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  8. 8. 2021年研發工程師全系列 (0311-0325(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2021/03/11]
    • [$12,000]
    “問題與決策分析”被許多企業列為主管必備職能,本課程目標在協助職場人員在日常業務中培養問題意識,學習系統化問題分析技巧與設計解決方案,能夠依據所學工具設計一套解決方案並且評估該方案的可行性。 本課程強調系統化分析之方法論,包含:『定義問題 ...
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  9. 9. AIAG-VDA失效模式與效應分析訓練課程 (3/15-3/17高雄)
    • [高雄]
    • [2021/03/15]
    • [$14,250]
    經由課程研習,以了解 FMEA分析方法。|針對FMEA分析結果,如何判定 & 採行預防對策。|講師為經驗豐富的IATF 16949 專業第三者稽核員。
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  10. 10. Big data大數據分析在R軟體上之應用 (110年 03月份 桃園場)
    • [桃園]
    • [2021/03/15]
    • [$2,800]
    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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