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時段:18:40-21:40  ∣  星期:彈性開課  ∣  地點:高雄市新興區  ∣  時數:9小時  ∣  難易度:初學
學員課程滿意度問卷與統計分析, 學習成果問題排除, 作業指導與作品完成協助指導.與未來工作生涯輔導規劃.
時段:09:00-17:00  ∣  星期:六日  ∣  地點:台北市大安區  ∣  時數:14小時  ∣  難易度:一般
) 資料物件、套件、函數與輔助說明 (3) 多樣式資料匯入與匯出、儲存與載入 2. 機率與統計 (1) 機率分佈與抽樣 (2) 統計檢定 (3) 大型資料與大量資料處理 3. ...
時段:18:40-21:40  ∣  星期:二四  ∣  地點:高雄市鳳山區  ∣  時數:60小時  ∣  難易度:一般
近年就業市場不景氣,許多企業紛紛將業務委託外包,承接外包案件的職缺也相當多,根據518外包網統計2015年每筆酬勞依據類別從3千元至10萬元以上的大型專案皆有,其中以網路廣告、企業行銷設計為最大...
時段:18:40-21:40  ∣  星期:一三  ∣  地點:台南市永康區  ∣  時數:18小時  ∣  難易度:一般
當你上完這套課程時,你將學會運用Excel 2013各式各樣的統計圖表的製作,學會設計自動化的工作應用,學會樞紐分析表及分析圖的製作…等等等,讓你在職場上充分應付資料統計分析的各項工作。
時段:18:40-21:40  ∣  星期:一三  ∣  地點:雲林縣斗六市  ∣  時數:18小時  ∣  難易度:一般
當你上完這套課程時,你將學會運用Excel 2013各式各樣的統計圖表的製作,學會設計自動化的工作應用,學會樞紐分析表及分析圖的製作…等等等,讓你在職場上充分應付資料統計分析的各項工作。
時段:09:10-12:10  ∣  星期:一三五  ∣  地點:台北市士林區  ∣  時數:18小時  ∣  難易度:初學
提示、快速呈現的即時預覽…等等,讓設計報表的概念有了更新的突破, 讓我們可以更快速建立各式專業的統計分析報表與統計圖表,本課程將逐一藉由實例演練的方式來學習Excel 2013各項功能的活用。 ...
時段:09:30-16:30  ∣  星期:日  ∣  地點:屏東縣屏東市  ∣  時數:18小時  ∣  難易度:初學
Excel 函數 表格 統計表 應用
時段:09:10-12:10  ∣  星期:一三  ∣  地點:台中市北區  ∣  時數:18小時  ∣  難易度:一般
當你上完這套課程時,你將學會運用Excel 2013編輯各種試算報表,學會資料的統計工作進而製作排行分析榜,讓你在職場上充分應付資料統計分析的各項工作。
線上課程  ∣  時數:12小時  ∣  難易度:初學
學習目標 當你上完這套課程時,你將學會運用Excel 2013編輯各種試算報表,學會資料的統計工作進而製作排行分析榜,讓你在職場上充分應付資料統計分析的各項工作。
線上課程  ∣  時數:64小時  ∣  難易度:一般
件 7. 結合線上Lab 實務案例:Numpy陣列操作、切割合併與增減 元素、基礎統計操作 8. 矩陣操作、資料查找與金融運用 9. Matplotlib繪圖與設定、點狀柱狀圖...
時段:18:40-21:40  ∣  星期:二四  ∣  地點:新北市土城區  ∣  時數:18小時  ∣  難易度:初學
動引導的工具提示、快速呈現的即時預覽…等等,讓設計報表的概念有了更新的突破,讓我們可以更快速建立各式專業的統計分析報表與統計圖表,本課程將逐一藉由實例演練的方式來學習Excel2013各項功能的活用。
時段:18:40-21:40  ∣  星期:二四  ∣  地點:新北市土城區  ∣  時數:18小時  ∣  難易度:一般
動引導的工具提示、快速呈現的即時預覽…等等,讓設計報表的概念有了更新的突破,讓我們可以更快速建立各式專業的統計分析報表與統計圖表,本課程將逐一藉由實例演練的方式來學習Excel2013各項功能的活用。
時段:09:00-16:00  ∣  星期:一二三  ∣  地點:台北市中正區  ∣  時數:108小時  ∣  難易度:初學
積極轉型、跨足其他光學應用,如車用鏡頭、虛擬實境(VR)、擴增實境(AR)、機器人視覺等領域。根據統計,二○一六年台灣精密光學元件產值達九五七億台幣,年衰退十%,中止二○○九年金融海嘯以來的連年成長紀...
時段:09:30-16:30  ∣  星期:五  ∣  地點:台北市萬華區  ∣  時數:12小時  ∣  難易度:一般
更省力方便的方式更新網頁內容 【講座二】使用Google免費服務導入流量統計與搜尋排名優化 (7月13日) 課程簡介 將網站導入熱門的大數據分析系統Googl...
時段:09:00-17:30  ∣  星期:六  ∣  地點:台北市大安區  ∣  時數:14小時  ∣  難易度:初學
1.機器學習的問題分類 2.統計模型與假設 3.資料抽取與主成份分析 4. 貝式推定 5. Decision Tree 6. Regression 7. Clustering
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