大綱
1. Python程式設計(12小時)：Python 簡介與開發環境設定、變數與資料運算、流程控制、資料結構、函數、輸 出和輸入、錯誤和例外處理、物件導向
2. Python 程式設計(實作Lab)(12小時)：進行 Python 程式設計實作檢核
3. GAI 工具爬蟲實務應用(18小時)：Python 爬蟲套件簡介、Tabelog 爬蟲練習、Header/Cookie 介紹、PTT 爬蟲練習、使用 AI 工具視覺化
4. 靜態網頁爬蟲(實作Lab)(12小時)：進行靜態網頁爬蟲實作檢核
5. 資料分析技術(18小時)：Python 的資料分析技術簡介、數值運算模組 Numpy、數據處理模組 Pandas、資料視覺化模組 Matplotlib、Seaborn
6. 資料分析的應用(實作Lab)(6小時)：進行資料分析的應用實作檢核
7. 個人專題及發表(12小時)：專題主題設計與討論、專題報告及指導回
8. 機器學習演算法與應用(30小時)：人工智慧與機器學習簡介、機器學習模組 scikit-learn 簡介、常見的機器學習演算法原理與應用範例、預測模組的評估方式、資料前處理與特徵選取、AutoML
9. 機器學習的應用(實作 Lab)(12小時)：進行機器學習的應用實作檢核
10. 團隊專題(二)(12小時)：完成團體專題製作，輔助修正專題方向及專題成果報告點評
11. 雲端平台入門(24小時)：雲端平台服務概覽、身分基本管理、存取權限基本管理、與本地身分及存取權限 整合應用服務、資源成本預算管理、資源可視化監控工具、生成式 AI ChatGPT 於雲端部署基本應用-以Terraform 為例、跨雲端平台綜合部署應用
12. 雲端資料工具實務應用(30小時)：雲端資料平台概述與機器學習基礎、資料倉儲與機器學習應用、資料流與即時資料 處理、機器學習模型訓練與優化、資料倉儲及資料流於商業智能應用、進階資料查 詢與效能優化、ETL 處理與資料預處理、機器學習模型部署與自動化、資料安全與合規性、服務整合應用實作
13. 團隊專題(一) (12小時)：完成以自動化資料分析相關專題製作，進行團專實作指導及回饋
14. 資料庫操作與管理(36小時)：認識資料庫系統、安裝MySQL 資料庫系統與資料庫基本管理、認識 SQL 敘述、 建立索引與預存程序、備份與還原、異動管理、Python連結 MySQL 資料庫、非關 聯性資料庫 NoSQL 基本觀念、安裝 MongoDB 資料庫系統與資料庫基本管理、Python 連結 MongoDB 資料庫
15. 資料視覺化與 Tableau工具應用(24小時)：資料分析入門、認識 Tableau與資料探索、視覺化設計原則及基礎、Tableau 基礎功 能、儀表板功能及互動儀表板功能及互動、專案實作：銷售數據分析、資料分析流程與專案管理
16. 就業市場趨勢(6小時)：市場分析、求職技巧、分享未來相關職缺所需技術知識補充
17. 生成式 AI求職技巧及應用(6小時)：透過 AI 工具實作，教授同學履歷撰寫及口試技巧
18. 職涯規劃(含履歷健檢)(6小時)：與同學分享、說明及進行職涯發展及規劃交流及履歷健檢回饋
19. 性別平等(4小時)：性別工作平等法、職場性騷擾防治、身心健康議題等觀念及相關案例分享
20. ESG 永續發展與行動(6小時)：1.瞭解世界環境永續議題與行動。2.根據需求設計出可行方案與行動。3.瞭解推動永續行動的導入步驟。
21. 專題彩排(16小時)：專題製作簡報彩排及指導
22. 專題發表(4小時)：團隊專題成果正式發表及驗收
23. 教務管理規定(2小時)：教務管理規定說明、訓練課程目的說明、課程安排及線上平台使用方式說明及相關學習權限啟用，電腦設定說明等。