1.由劍橋大學和牛津大學的教授進行線上講座。 2.每個科目安排8個講座（倫敦時間星期六，上午10:00至下午12:00），學生可以選擇參與日期。 3.真正的講座，包括在線材料分發，相互交流，討論，教授進行評估以及學生可在虛擬白板上寫字。 4.每個班級最多15名學生-教授和教授助理可以與每個學生進行交流。 5.可與多國學生互動及交流。 6.使用Zoom教學軟件平台。 7.完成相關主題講座後的學生可獲得證書。 8.可獲得劍橋大學或牛津大學的教授推薦信。

『想要邁向AI人工智慧，就要先掌握Python』 Python是一個神奇的利器，不但是一套物件導向的程式語言，同時也具備龐大的套件模組的支持，讓它也像R語言一樣具有數據分析的強大能力。近幾年來，AlphaGO與AlphaZero的誕生，讓以前的『類神經網路』(Neural Network)被更深入的應用，成為『深度學習』(Deep Learning)。 在這人工智慧的框架中，又以Google的TensorFlow為多數人所使用，而TensorFlow所支援的程式語言中，以Python最適合成為數據分析的主流程式語言。所以，本課程的規劃是先以Python的基礎程式設計為主，透過實作的演練，讓每位初學程式設計的學員，可以踏入Python的程式設計，以及使用Python的相關工具與環境建置，並且能產生數據分析所需要的各類統計圖形。

本課程必須事先具備Python基本程式設計基礎，透過本課程觀念的建立，以及不斷的實戰演練，期許每位學員都可以從最基本的網路新聞、填寫表單、Cookies、防止機器人、利用Selenium來操控各式瀏覽器來進行爬蟲的動作。並針對爬回的文本資料進行不同模式(pattern)的擷取，甚至斷詞、斷句後產生文字雲。如果尚未具有Python撰寫者，建議先修習【Python基礎程式設計--邁向人工智慧的利器】。

● 有系統的學習函數的使用方法而非死記，自然能懂得每個函數的使用，並能觸類旁通，提供工作效率。 ● Excel內建的 VBA 正是為了解決這種繁複、瑣碎的操作而生。單單懂的函數的使用還不足以達到自動化的目的，VBA正是讓您可以將含數串連的一大利器，先簡要說明VB程式設計基本原理，再學習設計畫面與程式。 ● 以循序漸進的方式, 透過詳細的說明和實用的範例, 帶領您輕鬆進入 Excel VBA 設計的領域, 並逐步了解整個 VBA 的架構與輪廓,進而學習 VBA 變數、常數、函式及邏輯的觀念, 即使沒有任何程式設計基礎, 也能自己親手撰寫 VBA 程序來提昇工作效率, 晉身職場 Excel 高手！ ● 進而解說EXCEL與資料庫的結合，甚至將EXCEL當成資料庫來使用，結合函數、VBA等更深入的功能，讓資料處理和分析的應用更上層樓。 ● 將結合GOOGLE雲端試算表，教您如何將EXCEL函數雲端化與網路化。

本課程授課內容為 MOS 2016 Excel Expert

MOS-WORD 考試介紹、(國際認證題型說明1)、MOS-WORD 考前帳號註冊、(國際認證題型說明2)、MOS-WORD (國際認證題型說明3)、MOS-WORD (國際認證題型說明4)

● 從活頁簿的由來簡介一步一步地認識Excel的操作使用，使用輕鬆簡單的方式上手。 ● 不需要硬背函數單字及所有引數順序位置，善用內建工具，無痛學會函數使用，將來能自學函數的能力培養。 ● 學會真假資料的辦識，解決帳目總有多1少1的問題，大量減少上班族的頭痛問題。 ● 善用表格來控制會增長的資料，並透過功能快速用算。 ● 除了計算資料，讓資料易懂好讀也是非常重要的一環，使用設定格式化條件反應出需要強調的資料，也能反向顯示出有問題的資料。 ● 不用寫程式也能限制使用者在工作表中的資料輸入，並即使檢查出不符要求的數據。 ● 像變魔術一樣的使儲存格顯示想要的格式，並認識各種不同排序及篩選的方式，再透過小計的快速用算及分頁，並認知真假隱藏資料列的差異。 ● 結構性資料的認知：好的原始資料才能做準確的分析。樞紐分析表的必備技能，如何分析資料並看懂資料，再透過自動分組、手動群組的功能增強分析，修改計算方式多方讀取數據資訊。 ● 培養思考及邏輯判斷能力，用圖表展現出數據力，並明顯表達內容及強調重點。

本課程的規劃目標針對有興趣或是初學資料庫實作者，或是想要朝『商業智慧』領域發展人員所設計之『第一門課程』。期許經過本課程的修習，能對於資料庫的資料有基本的存取(查詢/新增/修改/刪除)能力，以及能將資料庫的資料與辦公室軟體(Office)整合使用。

『想要邁向AI人工智慧，就要先掌握Python』 Python是一個神奇的利器，不但是一套物件導向的程式語言，同時也具備龐大的套件模組的支持，讓它也像R語言一樣具有數據分析的強大能力。近幾年來，AlphaGO與AlphaZero的誕生，讓以前的『類神經網路』(Neural Network)被更深入的應用，成為『深度學習』(Deep Learning)。 在這人工智慧的框架中，又以Google的TensorFlow為多數人所使用，而TensorFlow所支援的程式語言中，以Python最適合成為數據分析的主流程式語言。所以，本課程的規劃是先以Python的基礎程式設計為主，透過實作的演練，讓每位初學程式設計的學員，可以踏入Python的程式設計，以及使用Python的相關工具與環境建置，並且能產生數據分析所需要的各類統計圖形。

本課程主要目標是利用開源軟體KNIME Analytics Platform進行Low Code / No Code的授課方式，無須先經過漫長的程式設計學習，亦可直接進行AI機器學習領域。讓每一位學員可以在上課中快速進入模型訓練、預測以及績效評估，更可以即學即用於工作，快速提升自我職場競爭力。更是很多企業尋找快速導入AI機器學習的絕佳契機。