iPAS巨量資料分析師能力鑑定考照班
| 開課日期： | 2024-09-28 | 課程費用： | 線上洽詢 |
| 上課時間： | 不拘 / 不拘 | 學習時程： | 30 |
| 上課地點： | 台北市中正區重慶南路一段143號4樓 map | ||
適用對象：
Part1 只要對程式有興趣或資料科學/機器學習有興趣即可
Part2 須具備基礎Python程式基礎
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Part2 須具備基礎Python程式基礎
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適合職務：
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課程特色
1. 艾鍗學院擁有豐富的培訓經驗，是全國首家為iPAS巨量分析師量身規劃課程的培訓中心，培訓對象是適合以本證照作為畢業資格之一或是為求職加分的大學生。
2. 本班不僅以通過能力鑑定進行課程設計外，能配合學校需求增加機器學習、深度學習、邊緣運算之實作內容，提升學員競爭力。
3. 本班講師皆取得iPAS認證，能帶給學員最有幫助的iPAS應試方針。
4. 若學員正在製作專題，本班學員同時享業師巨量資料分析之專題指導。
2. 本班不僅以通過能力鑑定進行課程設計外，能配合學校需求增加機器學習、深度學習、邊緣運算之實作內容，提升學員競爭力。
3. 本班講師皆取得iPAS認證，能帶給學員最有幫助的iPAS應試方針。
4. 若學員正在製作專題，本班學員同時享業師巨量資料分析之專題指導。
詳細內容
2大學習理由
理由1 : 優先獲得企業面試/聘用及加薪之機會
iPAS產業人才能力鑑定是經濟部為充裕產業升級轉型所需人才，整合產官學研共同能量所建立的鑑定體制。根據媒體報導，目前已有435個學校系所加入認同，願意以能力鑑定為基礎強化教學，並積極連結考試、專業證書獎勵、培育、師資等層面應用，以發展系所特色課程；而在企業方面，目前有371家企業簽署認同，如鴻海、台積電、聯發科、宏達電等，承諾優先聘用獲證者，其中也有不少企業鼓勵員工報考，並積極研議將能力鑑定列入員工績效考核。考得此證，代表你的專業能力由政府作保證，更容易獲得企業優先面試/聘用及加薪之機會。
iPAS產業人才能力鑑定是經濟部為充裕產業升級轉型所需人才，整合產官學研共同能量所建立的鑑定體制。根據媒體報導，目前已有435個學校系所加入認同，願意以能力鑑定為基礎強化教學，並積極連結考試、專業證書獎勵、培育、師資等層面應用，以發展系所特色課程；而在企業方面，目前有371家企業簽署認同，如鴻海、台積電、聯發科、宏達電等，承諾優先聘用獲證者，其中也有不少企業鼓勵員工報考，並積極研議將能力鑑定列入員工績效考核。考得此證，代表你的專業能力由政府作保證，更容易獲得企業優先面試/聘用及加薪之機會。
理由2 : 有一個明確的從「優秀到卓越」的努力方向
iPAS認證制度依照專業程度分成 : 初級、中級、高級。各級都有明確律定該具備的能力，有助於對此主題有興趣的學習者從零到有，循序漸進地培養產業所需的專業能力。再加上AI如火如荼發展，各大產業對於巨量資料分析人才都存在龐大需求
iPAS認證制度依照專業程度分成 : 初級、中級、高級。各級都有明確律定該具備的能力，有助於對此主題有興趣的學習者從零到有，循序漸進地培養產業所需的專業能力。再加上AI如火如荼發展，各大產業對於巨量資料分析人才都存在龐大需求
課程大綱
初級
Part1.資料導向程式設計
- 1.Python實作基礎
- Python 簡介
- 變數與動態資料型別
- 運算式
- 序列資料結構- list, tuple, range
- 非序列資料結構-set, dict,…
- 流程控制
- 自訂函數
- 變數命名空間
- 例外處理
- 物件導向設計
- 模組與套件
- 資料匯入與匯出(txt,csv,JSON,pickle)
- 附錄: Anaconda 安裝與使用
Part2.機器學習簡介與資料處理
- 1.人工智慧簡介
- 2.機器學習簡介(監督式學習、非監督式學習)
- 3.資料與特徵
- 4.資料預處理使用Scikit-learn
- 5.其他
- Z-score 標準化
- 資料庫概念(含NoSQL)
中級
Part3.機器學習實務
- 1.Introduction to Machine learning & Terminology
- 2.Linear Regression
- Gradient Descent from scratch
- Linear Regression from scratch
- ridge vs lasso regression
- 3.Machine learning using Scikit-learn
- 4.Linear Regression using Scikit-learn
- 5.Classification
- Logistic Regression
- KNN
- Decision Tree
- 6.Dimensionality reduction - PCA
- 7.Ensemble Method
-
- Random Forest
- Adaboost
- 8.Clustering
- K-means
- Hierarchical Method
- 9.Reinforcement Learning
- Q-learning Algorithm & Implementation
- @ 進階資料處理 (Python常用資料處理套件)
-
- 資料矩陣運算-使用Numpy
- 資料庫匯入-使用Pandas
- 資料視覺化-繪圖與製表-使用Matplotlib
Part4. iPAS巨量資料分析試題
- 1.中級巨量資料分析師能力觀念題
- 2.術科試題 - 文字資料處理
- 透過程式產生重複資料
- JSON 格式之載入與轉換
- 取出描述內容包含字串「Limited」之商品資料
- 字串處理技巧
- 將商品描述(describe)透過結巴斷詞並計算詞頻 排行
- 3.術科試題解析 - 集群與視覺化
- 讀取資料
- 次數分配表
- k-means 集群
- 分組計算
- 資料視覺化
- 4.術科試題解析 - 隨機森林迴歸預測模型
- 讀取資料
- 切分訓練集與測試集
- 模型配適
- 預測
- 評估
- 5.術科試題解析 - 隨機森林分類預測模型
- 讀取資料
- 切分訓練集與測試集
- 模型配適
- 預測
- 評估
※本課程以Python資料科學與機器學習實作為導向，確切考試範圍以iPAS官方網站為準
師資介紹
資深業界工程師指導
報名方式
如您對本課程有興趣，或需相關諮詢，請於下方留下您的聯絡資訊，我們將派專人與您聯繫，為您安排上課事宜，或回覆問題，感謝您！
備註
本班隊已經有超過20多位的學員通過
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