【2021年】熱門資料科學線上課程推薦!讓您無時無刻增加技能樹

線上資料科學課程,學習Python、ExcelVBA、R語言等工具,透過資料處理與計算、資料分析等方式找出有用的資訊,並可延伸應用於AI人工智慧、機器學習、資料探勘、網頁爬蟲等領域。本篇文章推薦「入門數據分析,掌握 Hive SQL 取數能力」、「機器學習攻略:實戰心法到求職技巧」、「顧客分類大師:Python x RFM 會員經營新觀點」等相關資料科學線上課程,讓您滿足學習的慾望。

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資料科學課程總覽

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課程名稱產品數據分析 – 打造網路產品的決策引擎資料變決策!從零上手 Tableau 大數據視覺化打造動態報表!雲端 Python 爬蟲資料流Python 資料分析:AI 機器學習入門到應用SQL的五十道練習:初學者友善的資料庫入門Python 0 到 1 基礎商業數據分析實戰Python 行銷資料科學 :基礎語法入門最前線顧客分類大師:Python x RFM 會員經營新觀點機器學習攻略:實戰心法到求職技巧入門數據分析,掌握 Hive SQL 取數能力
課程圖示
1

產品數據分析 - 打造網路產品的決策引擎

2

資料變決策!從零上手 Tableau 大數據視覺化

3

打造動態報表!雲端 Python 爬蟲資料流

4

Python 資料分析:AI 機器學習入門到應用

5

SQL的五十道練習:初學者友善的資料庫入門

6

Python 0 到 1 基礎商業數據分析實戰

7

Python 行銷資料科學 :基礎語法入門最前線

8

顧客分類大師:Python x RFM 會員經營新觀點

9

機器學習攻略:實戰心法到求職技巧

10

入門數據分析,掌握 Hive SQL 取數能力

課程售價NT$ 3,500NT$ 2,580NT$ 2,488NT$ 1,680NT$ 2,480NT$ 3,188NT$ 1,480NT$ 2,388NT$ 2,700NT$ 2,680
課程評分(評分人數)4.94 分(35人)5 分(32人)4.88 分(16人)4.75 分(4人)5 分(32人)4.74 分(19人)4.75 分(4人)5 分(9人)
課程時長12 小時 34 分鐘7 小時 34 分鐘5 小時 18 分鐘13 小時 3 分鐘5 小時 49 分鐘7 小時 33 分鐘7 小時 31 分鐘6 小時 28 分鐘4 小時 35 分鐘3 小時 22 分鐘
學生人數1118 人544 人527 人493 人442 人370 人182 人135 人90 人59 人
課程特色從擁有億級使用者的跨國企業,到成長強勁的新創團隊,都必須透過使用者資料分析,改善產品與商業決策的品質。因此,我們總結過去協助跨國企業進行數據分析的經驗,結合「假說思考」、「產品策略」與「數據分析技巧」,幫助你釐清與定義產品問題,辨認有策略意義的相關數據,並透過 A/B 測試、同類群組比較、漏斗分析、因子分析、個人化等不同類型的方法,提升產品決策品質並持續優化使用者體驗。本門課程,主要介紹全球熱門的大數據分析工具 Tableau! 結合資料探索和視覺化之優點,透過簡易的方式完成視覺化程序,讓使用者可以更隨心所欲的製作圖表,目標是讓學員可以了解工具的用法,並實際搭配案例進行各類實作練習。本課程規劃以中文步驟式教學Tableau 工具操作,詳細解析 Tableau 的各類實務操作過程,並引導親手做出專屬自己的資料視覺化成果,提升數據處理 / 數據分析 / 美學設計的能學完本課程後,你將有能力獨自從 Python 爬蟲的開發,進入到利用雲端系統自動化的更新資料,並產出獨一無二的動態視覺化報表,真正掌握“資料到產品”的完整流程!本課程是以財團法人中華民國電腦技能基金會(CSF)的「TQC+ 人工智慧-機器學習 認證」為範疇,技能規範及試題命製,符合教育部課綱之規劃,共分為三大類別,循序漸進,由淺入深建立學員運 用機器學習解決問題的基本概念。學習機器學習,可以讓您初窺現代人工智慧技術由資料中學習建立模型,進行分類、預測以解決問題,逐步邁向人工智慧實用學習技術,提高洞察力、反應力。如果日常需要使用資料庫作為分析的數據來源,學會SQL將能大幅提升工作掌握度與職涯發展性,一起完成五十道練習把它學起來!📈 坐擁資料寶山?卻不知道如何分析?📈 學習 Python 的過程乏味無趣?📈 也不曉得如何應用在實務上?☛ 教您行銷預算的最佳分配方法!☛ 找到顧客到底在討論什麼!本課程是特別為對數據分析有興趣,但又沒有程式基礎的初學者所設計。老師藉由深入淺出的方式,帶您入門程式語法,不僅用有趣有邏輯的架構增加學習的效果,最後也用落地的案例,讓您透過不斷的實作,更靈活動地應用語法。達到程式學習最佳的效果,也可以幫助後續其他數據分析的課程學習更易上手。☛ 不知如何分析顧客的購買紀錄嗎?☛ 如何區分新顧客、常貴客、沉睡客、流失客?☛ 您了解不同群別的客戶樣貌嗎?☛ 如何分配顧客行銷資源?如何精準推薦產品?☛ 不同群別的客戶能為企業帶來多少獲利?從什麼是機器學習開始,教你使用 scikit-learn 以及 PyTorch 訓練模型。接著,如何在世界最大機器學習比賽平台 Kaggle 上第一次參加影像分類比賽便拿到好成績,以及如何做一個好的 side project 充實作品集。有了好的履歷以後,教你怎麼回答機器學習案例面試題。從入門、實戰到求職的完整攻略!提到數據分析的必備程式語言,大多數人腦中出現的關鍵字通常是 R 或 Python,大多 R/Python 的課程已經提供好分析所需要的數據了,但在真實的工作環境中,公司的數據都放在資料庫中,我們必須透過Hive語言到數據庫中把數取出來(簡稱:取數)。然而不少剛入門的數據分析師卻卡在這裡,他們無法順利的取出需要的數據做進一步分析。因此,在這堂課的內容會以為分析工作中常用的查詢操作為主,期望能快速
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資料科學課程介紹

推薦的線上課程以倒序的方式排行呈現,越往下查看會看到越熱門或是推薦數高的課程,期望您能從中找到適合您並滿足您學習慾望的課程!

10

入門數據分析,掌握 Hive SQL 取數能力

NT$ 2,680

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課程老師RockData 邱國欣(Andy Chiu)
課程評價(評價人數)
課程時長3 小時 22 分鐘
學生人數59 人

課程介紹

提到數據分析的必備程式語言,大多數人腦中出現的關鍵字通常是 R 或 Python,大多 R/Python 的課程已經提供好分析所需要的數據了,但在真實的工作環境中,公司的數據都放在資料庫中,我們必須透過Hive語言到數據庫中把數取出來(簡稱:取數)。然而不少剛入門的數據分析師卻卡在這裡,他們無法順利的取出需要的數據做進一步分析。因此,在這堂課的內容會以為分析工作中常用的查詢操作為主,期望能快速…瞭解更多細節

哪些人適合這堂課?

本課程會從零開始由深入淺的講解如何運用 Hive-SQL 取數,因此,如果你工作中常需要跟數據打交道,或是對數據分析有興趣,這堂課就是特別爲你設計的:
– 對於數據分析感興趣、想從事資料分析的大學生或研究生
– 想轉行入職數據科學相關崗位的人群
– 初入商業分析、資料分析領域,但對 Hive-SQL 還不太熟練的社會新鮮人
– 想掌握數據處理工具的產品經理、市場行銷人員

哪些人不適合這堂課呢?
– 已經能熟悉撰寫 Hive-SQL ,想要學更進階的內容,例如數倉建模理論、Ranger、CDH、Spark、Flink等
– 對於大數據治理、大數據後端工程有興趣,未來想從事相關工作,這堂課內容知識不足以應付

學習目標

課程目標為學習後能立刻上手開展數據分析相關工作。
做到學以致用,不只是 learning Hive,而是 learning with Hive。

學習後您將可以獲得:
– 了解 Hadoop 與 Hive 等大數據的基本概念
– 處理複雜 Hive 語句的能力
– 了解取數時常見的陷阱,減少踩坑
– 具備業界常用的大數據平台 (HUE) 的真實操作經驗
– 了解 Hive 的創建、更新與刪除語法以及語句的優化



9

機器學習攻略:實戰心法到求職技巧

NT$ 2,700

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課程老師TJ
課程評價(評價人數)
課程時長4 小時 35 分鐘
學生人數90 人

課程介紹

從什麼是機器學習開始,教你使用 scikit-learn 以及 PyTorch 訓練模型。接著,如何在世界最大機器學習比賽平台 Kaggle 上第一次參加影像分類比賽便拿到好成績,以及如何做一個好的 side project 充實作品集。有了好的履歷以後,教你怎麼回答機器學習案例面試題。從入門、實戰到求職的完整攻略!…瞭解更多細節

哪些人適合這堂課?

適合以下學生:
對機器學習有興趣想要開始動手做的人。
想要學習深度學習影像辨識的人。
看到滿滿的機器學習比賽不知道如何開始的人。
想要找機器學習相關工作的人
工作上會使用機器學習且想要讓模型表現更好的人。
不適合以下學生:
完全不會寫程式的人,本課程不包含程式設計教學,建議會寫簡單的 Python 後再來選擇本課程。

學習目標

0. 了解什麼是機器學習,什麼時候可以使用,什麼時候無法使用。
1. 使用 scikit-learn 解決的分類問題(像是預測使用者會不會購買)以及迴歸問題(像是預測使用者購買金額)
2. 使用 PyTorch 以別人(Google等世界級研究單位)預先訓練好的模型解決自己的影像分類的問題。可以應用在各個領域,如物品分類、人臉辨識、生醫影像等等。
3. 機器學習比賽的流程,並且在比賽中取得好成績豐富你的履歷。
4. 合理的驗證模型成效、當模型成效不好時知道該如何調整、很多想法如何評估哪個 CP 值最高等比賽或是工作上都很有用的實戰技巧。
5. 如何做一個吸引人的機器學習 side project 充實作品集。
6. 了解資料科學家的工作內容以及需要的能力。
7. 履歷撰寫技巧以及如何回答面試遇到的案例問題。



8

顧客分類大師:Python x RFM 會員經營新觀點

NT$ 2,388

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課程老師行銷資料科學
課程評價(評價人數)5 分(9人)
課程時長6 小時 28 分鐘
學生人數135 人

課程介紹

☛ 不知如何分析顧客的購買紀錄嗎?☛ 如何區分新顧客、常貴客、沉睡客、流失客?☛ 您了解不同群別的客戶樣貌嗎?☛ 如何分配顧客行銷資源?如何精準推薦產品?☛ 不同群別的客戶能為企業帶來多少獲利?…瞭解更多細節

哪些人適合這堂課?

👍深入了解會員經營,提升會員終身價值、學習 CRM 的人
👍從事電商產業,想深度分析顧客資料並提高企業收入的人
👍想要提升大數據深度與廣度的數據分析從業人員
👍想讓客戶買單且提升客戶收入的行銷/媒體代理商相關人員
👍擁有程式語言的本事,卻不知道如何運用在商務面的資訊/工程人員
👍想要在眾多擁有 EMBA 學位的同儕中脫穎而出的專業經理人

學習目標

了解顧客生態後,本課程以五個面向為您的企業,做更深入的健診:

👍市場面:以最基本的顧客消費資料(頻率、購買次數),將現有顧客分類。
👍財務面:計算出在每個顧客身上所賺得毛利,在不同客群中的獲利。
👍行銷面:藉由 RFM 的分析進行行銷預算重新分配。
👍產品面:觀察在不同客群中,各個產品的銷售狀況。
👍顧客回購面:分析顧客的購買週期後,進行精準推薦。



7

Python 行銷資料科學 :基礎語法入門最前線

NT$ 1,480

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課程老師鍾皓軒
課程評價(評價人數)4.75 分(4人)
課程時長7 小時 31 分鐘
學生人數182 人

課程介紹

本課程是特別為對數據分析有興趣,但又沒有程式基礎的初學者所設計。老師藉由深入淺出的方式,帶您入門程式語法,不僅用有趣有邏輯的架構增加學習的效果,最後也用落地的案例,讓您透過不斷的實作,更靈活動地應用語法。達到程式學習最佳的效果,也可以幫助後續其他數據分析的課程學習更易上手。…瞭解更多細節

哪些人適合這堂課?

本課程歡迎程式初學者、資料分析初學者、行銷人、經理人、以及想從事資料分析工作的人!
無論你是:
👉 對 Python 有興趣但零基礎的初學者
👉 想零基礎入門 Python,但又想操作真實商務資料,找出分析意涵者
👉 具有商務、行銷或銷售經驗,且想入門商務資料分析者
👉 想學習基礎商務資料分析的學生

學習目標

🎯 修習完本課程,我們預期學員可以達到以下三大學習目標:
熟練 Python 程式運用的邏輯思維。
熟練 Python 程式語法在商業分析應用及動態繪圖製作。
成為具備基礎商務資料分析思維的人,為日後數據分析課程作更好的準備。

🔥 從商務分析的角度,學習 Python 基礎語法,包含:
• IF 判斷式商務應用
• For 迴圈商務應用
• Function 方法操作
• Pandas 與 Plotly 商務應用動態視覺化語法操作

🔥 從專案角度出發,操作基礎動態網頁、學習視覺化呈現資料:
• 繪製動態長條圖:例如如何視覺化產品利潤?
• 繪製動態折線圖:例如如何視覺化隨時間變化的利潤狀況?
• 繪製動態朝陽圖:例如如何知道系列下每個產品所帶來的利潤?

🔥 以 Python 基礎分析資料,並學習基本商務意涵判讀:
• 「產品利潤」:一眼快速選擇好的利潤高貢獻產品
• 「產品歷年獲利狀況」:找出具投資潛力的明星商品
• 「每個系列下的產品利潤」:細觀高獲利系列下,可首要投資的重點高利潤產品



6

Python 0 到 1 基礎商業數據分析實戰

NT$ 3,188

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課程老師行銷資料科學
課程評價(評價人數)4.74 分(19人)
課程時長7 小時 33 分鐘
學生人數370 人

課程介紹

📈 坐擁資料寶山?卻不知道如何分析?📈 學習 Python 的過程乏味無趣?📈 也不曉得如何應用在實務上?☛ 教您行銷預算的最佳分配方法!☛ 找到顧客到底在討論什麼!…瞭解更多細節

哪些人適合這堂課?

歡迎:初學者、資料分析師、行銷人、經理人、資訊人!
👉 沒學過 Python 的初學者
👉 課程結束後,對 Python 商務應用就有基本了解的初學者
👉 想學習基礎商務行銷資料分析的學生
👉 想瞭解 Python 如何創造價值的行銷人
👉 想理解商業應用情境的主管

學習目標

🏆 Python 基礎技術面 🏆

🎯Python 基礎與環境介紹:
特別以扎實的 Python 實戰基礎,帶入商務分析上常用的 if、for 等套件,學習基礎資料分析,為後續貨架陳列與分店分析、爬蟲與競爭價值分析打下良好的基礎。

🎯外部輿情分析:
教會您四種爬蟲方式,讓您能以消費者的角度,探勘市場需求,並且分析出自己與各個競爭對手在市場中的聲量,奠基發現藍海市場的基礎。

🏆 Python 商務面 🏆:

🎯分店貨架分析:
以貨架陳列分析案例,讓我們一起了解如何挑選潛在與高獲利貨架,乃至對營收的影響。讓好、中、壞等貨架皆能適得其所貢獻商務價值!

🎯競爭價值分析:
藉由自然語言分析了解消費者對市場上各個品牌的觀感,並找出市場中的關鍵競爭態勢與潛在 CP 值高的可銷售產品。本分析與以往市場分析最大的不同在於,完全以「消費者為中心」的角度出發,能看到市場最真實的需求。



5

SQL的五十道練習:初學者友善的資料庫入門

NT$ 2,480

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課程老師郭耀仁
課程評價(評價人數)5 分(32人)
課程時長5 小時 49 分鐘
學生人數442 人

課程介紹

如果日常需要使用資料庫作為分析的數據來源,學會SQL將能大幅提升工作掌握度與職涯發展性,一起完成五十道練習把它學起來!…瞭解更多細節

哪些人適合這堂課?

– 日常(包含工作、興趣、學習或研究)需要使用資料庫作為分析的數據來源。
– 對於數據分析、資料科學有興趣,未來想從事相關工作(資料分析師、資料工程師、資料科學家),SQL 是必備的基礎技能。
– 對於 Pandas DataFrame、Dask、data.table、Spark DataFrame、Hive 等有興趣,SQL 不僅是這些大數據技術的雛型,也能夠作為其中多數的查詢介面,若是熟悉 SQL 將能協助快速入門這些應用。

哪些人不適合這堂課呢?
– 對英文接受度很低,甚至排斥,SQL 是一個與英文高度相似的語言,再加上範例資料庫與練習題資料庫也是以英文為主;修課學生如果排斥英文,這門課程的學習效果自然不會好。
– 已經能熟悉撰寫 SQL,想要學更進階的內容,像是預存程序(Stored procedure)如何加速查詢效率、視窗函數(Window functions)、或資料庫與表格設計模式等。
– 只想專注學習特定資料庫管理系統,像是專注於 MySQL、MS SQL Server 或者 PostgreSQL,課程選擇 SQLite,但在內容上會涵蓋所有資料庫管理系統都能泛用的觀念及語法。
– 對於資料庫管理、後端工程或維運有興趣,未來想從事相關工作(資料庫管理員、後端工程師或軟體開發維運工程師),這堂課所涵蓋的 SQL 知識尚不足以應付。

學習目標

– 完成 SQL 的五十道練習,查詢語法將會佔八成以上。
– 暸解何謂 SQL 以及為何 SQL 是重要的。
– 暸解如何在自己的桌上或筆記型電腦創造與課程相同的學習環境。
– 暸解並練習 SQL 的查詢語法。
– 暸解並練習 SQL 的創造、更新與刪除語法。



4

Python 資料分析:AI 機器學習入門到應用

NT$ 1,680

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課程老師電腦技能基金會
課程評價(評價人數)4.75 分(4人)
課程時長13 小時 3 分鐘
學生人數493 人

課程介紹

本課程是以財團法人中華民國電腦技能基金會(CSF)的「TQC+ 人工智慧-機器學習 認證」為範疇,技能規範及試題命製,符合教育部課綱之規劃,共分為三大類別,循序漸進,由淺入深建立學員運 用機器學習解決問題的基本概念。學習機器學習,可以讓您初窺現代人工智慧技術由資料中學習建立模型,進行分類、預測以解決問題,逐步邁向人工智慧實用學習技術,提高洞察力、反應力。…瞭解更多細節

哪些人適合這堂課?

l 想快速掌握人工智慧-機器學習應用實務的人:因為 Python 容易學習的特性,非常建議你可以先從 python 這個程式語言入門機器學習的世界,本堂課程會有大量的實例練習,讓你能理解機器學習進行的脈絡,快速培養實際操作的能力!
l 沒有學過其他程式語言,想知道怎樣簡單運用 Python 解決機器學習問題(實際應用)的人:因為Python非常直覺化,不必死背語法就可以掌握本課程大量實例的意義,結合面相實際世界且容易改寫的實例,很快就可以上手解決實際問題。
l 想考取TQC+ 人工智慧-機器學習認證的人:本課程是以財團法人中華民國電腦技能基金會(CSF)的「TQC+ 人工智慧-機器學習 認證」為範疇,配合CSF 雲端練功坊來練習,可以很快掌握相關題型與解題技巧,取得證照。

學習目標

l 運用 Python 程式語言快速掌握人工智慧-機器學習應用實務,理解機器學習進行的脈絡,實際解決問題。
l 簡單運用 Python 解決機器學習問題(實際應用)
l 考取 TQC+ 人工智慧-機器學習認證。



3

打造動態報表!雲端 Python 爬蟲資料流

NT$ 2,488

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課程老師Danny
課程評價(評價人數)4.88 分(16人)
課程時長5 小時 18 分鐘
學生人數527 人

課程介紹

學完本課程後,你將有能力獨自從 Python 爬蟲的開發,進入到利用雲端系統自動化的更新資料,並產出獨一無二的動態視覺化報表,真正掌握“資料到產品”的完整流程!…瞭解更多細節

哪些人適合這堂課?

– 對資料科學及網路爬蟲有興趣,具有 Python 初階的使用經驗,想利用網路資料產出動態數據作品、與他人分享成果,來自不同領域的學習者
– 有過網路爬蟲的經驗,但苦於不知如何達成長期監測、由程式自動更新數據,並串接視覺化工具,想開發動態數據作品的工作者
– 對雲端架構有興趣,想瞭解如何使用 Google 雲端系統,從蒐集、儲存資料,到產出動態報表,打造屬於自己的完整資料流,入門資料工程領域的工程師

學習目標

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並且【不要使用折扣碼】才會贈送喔! 😈
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● 你將有能力依據個人化的需求,獨立開發 Python 爬蟲程式,並利用雲端系統達成爬蟲長期監測,最後產出能持續自動更新資料的動態視覺化報表!

○ 不只是開發爬蟲,從資料爬取、處理、儲存到產出報表,你將學會利用 Google 雲端系統 (GCP) 建立完整的資料流,在雲端上將「資料到產品」會遭遇到的所有難題一次解決!

● 課程挑選出最常碰到的三種資料來源:Open Data(表格/CSV 格式)、HTML&CSS 網頁以及 Web API (JSON 格式),手把手教你面對不同的資料來源時該如何設計對應的爬蟲資料流,讓任何網路上的資料都能成為你的資料源!



2

資料變決策!從零上手 Tableau 大數據視覺化

NT$ 2,580

點擊看Hahow好學校

課程老師彭其捷
課程評價(評價人數)5 分(32人)
課程時長7 小時 34 分鐘
學生人數544 人

課程介紹

本門課程,主要介紹全球熱門的大數據分析工具 Tableau! 結合資料探索和視覺化之優點,透過簡易的方式完成視覺化程序,讓使用者可以更隨心所欲的製作圖表,目標是讓學員可以了解工具的用法,並實際搭配案例進行各類實作練習。本課程規劃以中文步驟式教學Tableau 工具操作,詳細解析 Tableau 的各類實務操作過程,並引導親手做出專屬自己的資料視覺化成果,提升數據處理 / 數據分析 / 美學設計的能…瞭解更多細節

哪些人適合這堂課?

* 企業數據分析師:Tableau 很適合搭配 Excel 做數據分析,兩者相輔相承,而 Tableau 可以把數據用更視覺化的方式傳達
* 各行各業的上班族:本來已經習慣用 Excel,但近期常常聽到有人推薦 Tableau,也躍躍欲試
* 對於數據分析感興趣但對程式有恐懼的人
* 對於資料視覺化主題感興趣的人
* 業務上接觸大數據分析工作,但很怕自己什麼都不會的人

學習目標

提升數據處理 / 數據分析 / 美學設計的能力,修習的學員除了能夠學習到工具的使用之外,也能知道做出友善資料視覺化的關鍵。



1

產品數據分析 – 打造網路產品的決策引擎

NT$ 3,500

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課程老師大維&辰禧
課程評價(評價人數)4.94 分(35人)
課程時長12 小時 34 分鐘
學生人數1118 人

課程介紹

從擁有億級使用者的跨國企業,到成長強勁的新創團隊,都必須透過使用者資料分析,改善產品與商業決策的品質。因此,我們總結過去協助跨國企業進行數據分析的經驗,結合「假說思考」、「產品策略」與「數據分析技巧」,幫助你釐清與定義產品問題,辨認有策略意義的相關數據,並透過 A/B 測試、同類群組比較、漏斗分析、因子分析、個人化等不同類型的方法,提升產品決策品質並持續優化使用者體驗。…瞭解更多細節

哪些人適合這堂課?

任何對網路產品有興趣,想更了解「產品」與「使用者經營」策略,並學習數據分析方法的朋友,都非常適合上這門課!如果你是以下幾個類別的一份子,這門課程是特別針對你們而設計的:
– 想要在產品組織建立「數據決策文化」,但不知道該如何下手的產品經理 / 新創公司負責人
– 以網路公司的商業分析師或產品分析人員為目標,想要系統化學習產品數據分析的夥伴們
– 左手寫 code 右手建 model,但希望能學會「見產品人,說產品話」的資料科學家 / 分析師
– 專精於行銷、產品營運、專案管理等面向,但想更了解網路產品策略其他面向的專業人士
另外,這門課程不適合單純想要學習 Tableau、SQL、R、Python 等數據分析工具的朋友,想學習 R 語言和資料探勘方法的話,歡迎在募資期間參加「R 語言和商業分析」的課程合購優惠!

學習目標

– 釐清與定義產品問題,進而辨認有策略意義的相關資料,提升產品決策的品質
– 根據產品的商業模式與成長階段,設計產品指標體系並衡量產品與功能的成效
– 透過各類數據分析方法,辨認產品在成長、互動與品質上的問題,優化產品策略
– 透過數據分析、實驗測試等技巧,優化獲客經營策略、使用者體驗及長期留存表現
– 設計 A/B 測試、評估實驗成本、衡量成效做出決策,以及評估與實現數據產品需求



資料科學課程總覽

看完了一連串課程的介紹後,你是否還想要再一次進行課程總比較呢?

課程名稱產品數據分析 – 打造網路產品的決策引擎資料變決策!從零上手 Tableau 大數據視覺化打造動態報表!雲端 Python 爬蟲資料流Python 資料分析:AI 機器學習入門到應用SQL的五十道練習:初學者友善的資料庫入門Python 0 到 1 基礎商業數據分析實戰Python 行銷資料科學 :基礎語法入門最前線顧客分類大師:Python x RFM 會員經營新觀點機器學習攻略:實戰心法到求職技巧入門數據分析,掌握 Hive SQL 取數能力
課程圖示
1

產品數據分析 - 打造網路產品的決策引擎

2

資料變決策!從零上手 Tableau 大數據視覺化

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打造動態報表!雲端 Python 爬蟲資料流

4

Python 資料分析:AI 機器學習入門到應用

5

SQL的五十道練習:初學者友善的資料庫入門

6

Python 0 到 1 基礎商業數據分析實戰

7

Python 行銷資料科學 :基礎語法入門最前線

8

顧客分類大師:Python x RFM 會員經營新觀點

9

機器學習攻略:實戰心法到求職技巧

10

入門數據分析,掌握 Hive SQL 取數能力

課程售價NT$ 3,500NT$ 2,580NT$ 2,488NT$ 1,680NT$ 2,480NT$ 3,188NT$ 1,480NT$ 2,388NT$ 2,700NT$ 2,680
課程評分(評分人數)4.94 分(35人)5 分(32人)4.88 分(16人)4.75 分(4人)5 分(32人)4.74 分(19人)4.75 分(4人)5 分(9人)
課程時長12 小時 34 分鐘7 小時 34 分鐘5 小時 18 分鐘13 小時 3 分鐘5 小時 49 分鐘7 小時 33 分鐘7 小時 31 分鐘6 小時 28 分鐘4 小時 35 分鐘3 小時 22 分鐘
學生人數1118 人544 人527 人493 人442 人370 人182 人135 人90 人59 人
課程特色從擁有億級使用者的跨國企業,到成長強勁的新創團隊,都必須透過使用者資料分析,改善產品與商業決策的品質。因此,我們總結過去協助跨國企業進行數據分析的經驗,結合「假說思考」、「產品策略」與「數據分析技巧」,幫助你釐清與定義產品問題,辨認有策略意義的相關數據,並透過 A/B 測試、同類群組比較、漏斗分析、因子分析、個人化等不同類型的方法,提升產品決策品質並持續優化使用者體驗。本門課程,主要介紹全球熱門的大數據分析工具 Tableau! 結合資料探索和視覺化之優點,透過簡易的方式完成視覺化程序,讓使用者可以更隨心所欲的製作圖表,目標是讓學員可以了解工具的用法,並實際搭配案例進行各類實作練習。本課程規劃以中文步驟式教學Tableau 工具操作,詳細解析 Tableau 的各類實務操作過程,並引導親手做出專屬自己的資料視覺化成果,提升數據處理 / 數據分析 / 美學設計的能學完本課程後,你將有能力獨自從 Python 爬蟲的開發,進入到利用雲端系統自動化的更新資料,並產出獨一無二的動態視覺化報表,真正掌握“資料到產品”的完整流程!本課程是以財團法人中華民國電腦技能基金會(CSF)的「TQC+ 人工智慧-機器學習 認證」為範疇,技能規範及試題命製,符合教育部課綱之規劃,共分為三大類別,循序漸進,由淺入深建立學員運 用機器學習解決問題的基本概念。學習機器學習,可以讓您初窺現代人工智慧技術由資料中學習建立模型,進行分類、預測以解決問題,逐步邁向人工智慧實用學習技術,提高洞察力、反應力。如果日常需要使用資料庫作為分析的數據來源,學會SQL將能大幅提升工作掌握度與職涯發展性,一起完成五十道練習把它學起來!📈 坐擁資料寶山?卻不知道如何分析?📈 學習 Python 的過程乏味無趣?📈 也不曉得如何應用在實務上?☛ 教您行銷預算的最佳分配方法!☛ 找到顧客到底在討論什麼!本課程是特別為對數據分析有興趣,但又沒有程式基礎的初學者所設計。老師藉由深入淺出的方式,帶您入門程式語法,不僅用有趣有邏輯的架構增加學習的效果,最後也用落地的案例,讓您透過不斷的實作,更靈活動地應用語法。達到程式學習最佳的效果,也可以幫助後續其他數據分析的課程學習更易上手。☛ 不知如何分析顧客的購買紀錄嗎?☛ 如何區分新顧客、常貴客、沉睡客、流失客?☛ 您了解不同群別的客戶樣貌嗎?☛ 如何分配顧客行銷資源?如何精準推薦產品?☛ 不同群別的客戶能為企業帶來多少獲利?從什麼是機器學習開始,教你使用 scikit-learn 以及 PyTorch 訓練模型。接著,如何在世界最大機器學習比賽平台 Kaggle 上第一次參加影像分類比賽便拿到好成績,以及如何做一個好的 side project 充實作品集。有了好的履歷以後,教你怎麼回答機器學習案例面試題。從入門、實戰到求職的完整攻略!提到數據分析的必備程式語言,大多數人腦中出現的關鍵字通常是 R 或 Python,大多 R/Python 的課程已經提供好分析所需要的數據了,但在真實的工作環境中,公司的數據都放在資料庫中,我們必須透過Hive語言到數據庫中把數取出來(簡稱:取數)。然而不少剛入門的數據分析師卻卡在這裡,他們無法順利的取出需要的數據做進一步分析。因此,在這堂課的內容會以為分析工作中常用的查詢操作為主,期望能快速
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