課程介紹

Python 理財課程，教你如何利用 Python 程式選股。學習 Python 選股技巧，利用量化投資穩定獲利，並透過程式減少看盤時間。製作專屬的選股機器人，只需每天按一個鍵，股票操作清單便能輕鬆入手！…[更多細節]

哪些人適合這堂課？

想要輕鬆擁有額外收入的上班族
不想要每天盯盤的投資客
對程式和財經有興趣的大學生
金融業想跨界學習量化投資專業人士

學習目標

1. Python 寫程式原來很簡單！
2. 利用程式來規劃人生的重大財務抉擇
3. 讓 Python 自動抓取全台近 1,000 種股票的股價
4. 用 Python 自動收集所有公司的財報
5. 學會製作製作 108 種技術面指標
6. 瞭解 6 個非常有效的財務指標
7. 能建構長期有效獲利的選股策略
8. 學習如何優化已有的策略
9. 懂得量化投資的概念，衡量風險的指標，有紀律的買賣標的
10. 實做免看盤、每天一個 click 的程式，獲得真正穩健的被動收入。策略使用期限：一輩子！

課程介紹

Power BI 數據分析課程，教你使用 Power BI 商業數據分析工具，從定義問題、分析方法，到資料報表視覺化，帶你從資料洞悉商業價值，用 Power BI 打造專屬數據儀表板，掌握大數據時代的洞見。…[更多細節]

哪些人適合這堂課？

想要進入數據分析領域的上班族或學生；
想要透過數據分析解決實際問題的創業家；
想透過資料視覺化讓資料會說話的故事家；
經常使用Excel處理重複性資料的數據分析師；
經常需要製作週期性報表的商業分析師。

或曾為以下任一經驗所苦的你，將非常適合學習這堂課：
1. 曾使用 Excel 處理資料，且花費許多時間使用 Vlookup 公式來合併不同的資料表格，不只麻煩，當資料量一多就會開始卡頓甚至當機。
2. 曾需要手工從不同的資料來源獲取資料、清理資料、合併資料到分析資料 (e.x. 資料庫、csv、excel、web等⋯⋯)，光是資料的獲取就花費了許多時間。
3. 需要經常手工製作重複性數據報表 (每月、每季或每年)，想要有一鍵自動化刷新功能的你。
4. 曾使用 Python 的 Plotly 或 R 的 Shiny 製作互動式報表，卻發現產生簡單的報表都要 10 行程式碼以上，修改與調整報表更是費工夫。
5. 曾經為了進行資料視覺化，尋覓過許多線上的圖表產生服務 (如PlotDB、CHARTICO、CHARTBLOCKS⋯⋯等)。

學習目標

1. 學會數據分析的概念與執行流程。
2. 學會使用 Power BI 的 PowerQuery 進行 ETL (Extract-Transform-Load)，如何獲取資料與清理資料。
3. 學會使用 Power BI 的 PowerPivot 進行資料建模，讓你更有效的運用資料。
4. 學會使用 Power BI 的 PowerView 進行資料視覺化，根據問題來選擇適合的圖表。
5. 學會使用 Power BI 製作出商業智慧儀表板，目前規劃帶大家做出 3 個數據儀表板：
A. 潛在旅客分析儀表板
B. 房屋投資分析儀表板
C. 社群分析儀表板
6. 了解未來在數據分析領域持續學習的方向。

課程介紹

R 語言商業分析課程，帶你暸解業界中的資料科學。從 R 語言與 tidy 架構進行資料整合與視覺化開始，並透過生活化的案例，帶你學習 A/B 測試、降維、迴歸、分類等模型，教你運用 R 語言的資料科學方法來解決不同業界的實際案例。…[更多細節]

哪些人適合這堂課？

1. 商學院背景，想學習資料科學的大學或研究所學生
2. 統計工程背景，想學習商業分析的大學或研究所學生
3. 初入商業分析、資料分析領域的社會新鮮人
4. 想理解資料科學方法與商業應用情境的主管

學習目標

– 基本的 R 語言程式撰寫與操作
– 利用 tidyverse 中的套件，完成資料清理、轉換與整合
– 利用 ggplo2 及 plotly 等套件，製作互動式的視覺化圖表
– 學習 A/B 測試、降維分析、集群分析、迴歸分析、分類問題
– 運用上述的資料科學演算法解決實際的商業問題

課程介紹

Excel 商務應用課程，教你掌握各式函數和 Excel 操作技巧，學習樞紐分析表和商業圖表的應用，你也能使用複雜的報表比對分析功能，大幅降低工作時間並提升工作效率。…[更多細節]

哪些人適合這堂課？

1. 進入職場前，想要早一步精進 Excel 技能，並為工作打下良好基礎的人。
2. 想更精進數據分析的人。
3. 在工作上常會使用的人。
4. 想要利用 Excel 做投資理財分析的人。

學習目標

1. 樞紐分析表的應用。
2. 藉由各式函數與 Excel 知識的掌握，大幅降低工作時間，提升效率。
3. 提升對商業圖表的掌握，讓您做出令人驚豔的圖表。
4. 能夠駕馭更多 Excel 功能，製作出符合需求的報告。
5. 能實現更複雜的報表比對分析功能，讓您成為同事眼中的 Excel 達人。

課程介紹

學會 Python 程式設計與資料科學應用，能夠讓我們成為擅長寫程式處理數據、挖掘洞見的資料分析師，跟著我完成 50+ 練習把它學起來！…[更多細節]

哪些人適合這堂課？

– 日常生活（包含工作、興趣、學習或研究）需要處理以及分析數據。
– 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）。
– 喜歡透過動手做練習題學習知識與技能。

哪些人不適合這堂課呢？
– 對英文接受度很低，甚至排斥，在程式語言與資料科學領域有許多保留字、敘述、函數以及技巧和英文高度相關，再加上專有名詞釋義、範例資料與練習題中也會有英文，修課學生如果排斥英文，這堂課的學習效果自然不會好。
– 只願意聽講師觀念講解、進行範例操作，沒有時間或意願寫練習題；程式設計與資料分析十分著重親手實作，修課學生如果排斥實作解題，這堂課的學習效果自然不會好。
– 已經能熟練地撰寫 Python 的函數與類別解決程式設計問題，這堂課對你的幫助可能不大。
– 已經能熟練地使用 Python 資料科學模組 NumPy、Pandas、Matplotlib 與 Scikit-Learn 的函數與類別解決資料科學問題，這堂課對你的幫助可能不大。
– 對於機器學習、深度學習有興趣，未來想從事相關工作（機器學習工程師、人工智慧工程師），這堂課所涵蓋的相關知識尚不足以應付。

學習目標

– 熟練地定義 Python 函數或者類別完成程式設計與資料科學的 50+ 練習。
– 暸解如何利用 Python 函數與類別組織程式碼。
– 暸解並練習 Python 程式設計的基礎觀念，包含資料類別、資料結構類別、流程控制以及函數。
– 暸解並練習 Python 程式設計的進階觀念，包含類別、模組、Comprehensions、Generators、迭代器函數（Iterator functions）、函數型函數（Functional functions）與環境管理。
– 暸解如何在自己的桌上或筆記型電腦創造與課程相同的資料科學環境。
– 暸解並練習 Python 資料科學的基礎，包含 NumPy、Pandas、Matplotlib 以及 Scikit-Learn 四個重要的資料科學模組。
– 暸解並練習資料科學的應用場景，包含資料載入、基礎資料框操作、文字資料的操作、日期時間資料的操作、進階資料框操作、探索性資料分析與監督式學習。

課程介紹

第一門以「Excel Power BI」結合「商品搭售分析」出發的資料視覺化課程，協助您找出各產品間的「關聯性規則」，從消費者購買機率的角度出發，將產品作不同的組合搭配，打造「產品組合推薦清單」，有效提高顧客成交率！…[更多細節]

哪些人適合這堂課？

資料視覺化零經驗者
只懂得操作 Excel 基礎視覺化圖表者
Excel 數據分析初學者
擁有銷售資料，不知如何制定產品行銷策略

學習目標

①【購物籃分析資料前處理】：利用 Power Query 進行資料前處理，將資料轉換成購物籃分析格式，以利後續找出潛在顧客購物籃中的熱門產品。
②【產品搭售方法解析】：運用 Power Pivot(Excel Power BI) 及 Power View(Power BI)，從銷售資料中找出可能的產品搭售。
③【財務指標分析】：運用 Power Pivot(Excel Power BI) 及 Power View(Power BI)，從財務價值觀點，找到具獲利效益的產品搭售及產品搭售的建議售價。
④【應用於自我商城經營】：把購物籃分析結果應用於電商平台中，帶領您優化自我商城經營，達到提升營業額的目標。