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"分析" 課程共 2375 筆,顯示第 1711-1720 筆
  1. 1711. 功率半導體零件應用失效分析與對策 (0226(工研院台北學習中心))
    • [新竹]
    • [2021/02/26]
    • [$4,800]
    本課程就產品主要使用的三個功率零件單元,二極管(Diode)、莫式管(MOFET)與絕緣閘極雙載子電晶體 (IGBT),就電氣特徵與非破壞性檢驗物理化學特性方法做比對,各自列出相關失效模式來協助了解失效根因所在,進一步作失效樹根因的分析有效 ...
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  2. 1712. FMEA失效模式與效應分析 (110年 02月份 桃園場)
    • [桃園]
    • [2021/02/26]
    • [$2,800]
    目標: 1.對各種可能的風險進行量化評價及分析 2.在現有技術基礎上消除風險或將這些風險減小到可接受的水準 3.如何使FMEA不只是一個填表應付的工作 4.了解如何針對客戶之特殊需求及高風險製程進行生產管制 5.減少量產後的客訴與 ...
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  3. 1713. 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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  4. 1714. 【Power BI Desktop】雲端數據分析與 (不可報名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. 1715. 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. 1716. 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. 1717. 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. 1718. 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. 1719. 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. 1720. 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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