【2024年】資料科學人氣課程排行推薦!遠距/線上學習專業技能培養被動收入

 

【2024年】資料科學人氣課程排行推薦!遠距/線上學習專業技能培養被動收入

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「 Python 購物籃分析:多商品推薦與利潤策略」、「Python 資料視覺化入門:讓圖說出好故事」、「Python 輿情應用趣:顧客樣貌分析攻略」等相關資料科學線上課程,讓您滿足學習的慾望。你是否想透過線上學習得到更多的技能,增加自己的技能樹?現在是學生的您,透過線上學習可以將更多專業知識用在課業學習上更加強所學。還是您是朝九晚五的上班族,尋找可以為工作上帶來更上一層樓的技能?或您是因為興趣或想培養其他興趣?線上課程不受地理位置影響,不受時間早晚影響,不受學習程度影響的特色,讓您無時無刻想學都可以,想多看幾次增加熟悉度也可以。不同領域的老師將針對不同主題滿足您的學習目的,推薦的課程項目會陸續更新,絕對提供您最熱門人氣高的線上課程。
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目錄

  1. 資料科學產品總覽
  2. 資料科學產品介紹
  1. Excel 新手入門必修課:從 0 開始
  2. SQL的五十道練習:初學者友善的資料庫入門
  3. Python 爬蟲入門特訓 ─ 資料抓取與處理應用
  4. Python 的 50+ 練習:資料科學學習手冊
  5. 不寫程式的數據分析: Excel 商業分析實戰
  6. 學習 AI 一把抓:點亮人工智慧技能樹
  7. Python 輿情應用趣:顧客樣貌分析攻略
  8. Python 資料視覺化入門:讓圖說出好故事
  9. Python 購物籃分析:多商品推薦與利潤策略
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資料科學產品總覽

為了節省您的時間,本列表整理每個產品重點資訊,讓您可以快速瀏覽這文章所提供的商品是否是您所需要的,點選您有興趣產品的「名稱」或「圖示」可以進一步跳到文章所屬的介紹區塊瞭解更多細節。

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產品資訊
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價格 NT$ 990 NT$ 2,480 NT$ 1,680 NT$ 3,480 NT$ 2,888 NT$ 2,799 NT$ 2,388 NT$ 2,200 NT$ 2,388
產品描述 課程介紹 本課程為原先入門課全新改版,是一門適合所新手入門 Excel 的必修課,從課堂例題搭配實作練習,老師將手把手帶你打好 Excel 基礎,Excel 真的一點都不難!哪些人適合這堂課? 1. …
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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!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…
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課程介紹 課程對象主要針對非資訊科系、或者想把程式寫作能力奠定更扎實的開發者。課程內容除了爬蟲基礎語法逐步教學外,會使用豐富的實例不斷演練,並且培養如何觀察各類型的網站,思考如何從中突破抓取所需要的資…
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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!哪些人適合這堂課? – 日常生活(包含工作、興趣、學…
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課程介紹 Excel做數據分析,讓你不需撰寫程式也能成為數位轉型的人才!跟著 TMR 團隊,一起使用熟悉、好上手的 Excel 進入數據分析領域,從資料中洞悉出商業價值,達到 Python 的分析效果…
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課程介紹 AI 一把抓,帶你一次學完 Python、資料分析、機器學習與深度學習!課程包含:核心概念獎、手把手實作、參與兩項數據競賽 (top 35%);輕鬆入門,開啟你的斜槓新人生!哪些人適合這堂課…
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課程介紹 第一門以「外部輿情資料」結合「顧客樣貌與財務價值」出發的「Python 分析課程」,透過爬蟲實戰全台最大輿情平台,結合市場關鍵字與顧客樣貌分析,並將市場財務價值帶進分析思維。幫助在外部輿情分…
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課程介紹 「一張好的圖,勝過千言萬語」,當我們想要呈現資料背後的故事和意義時,相較於文字的描述,一張良好的視覺化更加令人印象深刻!現今的圖表製作工具種類繁多,為何要選擇 Python?因為 Pytho…
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課程介紹 本課程以兩大面向協助您在銷售資料不完全的情況下,也能有效找出值得推薦的商品組合,提升企業的營收。資料面:善用常見的顧客資料做商品搭售分析!財務面:利用財務指標產出搭售策略,減少搭售分析結合財…
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資料科學產品列表

您可以從下面資訊進一步瞭解資料科學的價錢與最優惠的折扣、資料科學的特色以及資料科學產品介紹,發掘其他人同樣有興趣的產品還有哪些,期望您能找到滿意的!
1

Excel 新手入門必修課:從 0 開始

NT$ 990

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課程老師Tina Wu
課程評價(評價人數)4.99 分(135人)
課程時長3 小時 51 分鐘
學生人數1610 人

課程介紹

本課程為原先入門課全新改版,是一門適合所新手入門 Excel 的必修課,從課堂例題搭配實作練習,老師將手把手帶你打好 Excel 基礎,Excel 真的一點都不難!…[更多細節]

哪些人適合這堂課?

1. 為踏入職場做準備的學生
2. 職場上需要處理數據的上班族
3. 想提升個人競爭力的人
4. 其實⋯⋯人人都該學

學習目標

1. 更扎實的擁有 Excel 操作觀念
2. 有效及快速整理大量數據及資料分析的能力
3. 輕鬆且有效處理大量數據
4. 能運用 Excel 函數及功能並融入實務中




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2

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)4.99 分(113人)
課程時長6 小時 43 分鐘
學生人數1147 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!…[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。




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3

Python 爬蟲入門特訓 ─ 資料抓取與處理應用

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)4.94 分(17人)
課程時長9 小時 37 分鐘
學生人數516 人

課程介紹

課程對象主要針對非資訊科系、或者想把程式寫作能力奠定更扎實的開發者。課程內容除了爬蟲基礎語法逐步教學外,會使用豐富的實例不斷演練,並且培養如何觀察各類型的網站,思考如何從中突破抓取所需要的資料。…[更多細節]

哪些人適合這堂課?

1. 已學會 Python 基礎語法,想再進階學習爬蟲與數據分析的人
2. 看了許多坊間爬蟲影音教學,還是不是很理解,或是看了部分就學習受阻的人,循著課程的逐步演示解說,可以釐清觀念與建立穩固基礎
3. 想考取 TQC+ 網頁資料擷取與分析認證的人:本課程也會帶到部分中華民國電腦技能基金會(CSF)的「TQC+ 網頁資料擷取與分析 認證」,配合 CodeJudger 平台來練習,可以很快掌握相關題型與解題技巧

學習目標

1. 對於具有表格形式的網頁、或者有提供如 csv、json、或 XML 等格式的網路資料,可以用 Python 程式語言抓取資料,並處理分析、繪製成圖表。
2. 匯率、股票及其他公開資料的數據擷取能力。
3. 於 TQC+ 網頁資料擷取與分析 Python 證照中,能解決四類中的三類題目 (第一、三、四類)。




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4

Python 的 50+ 練習:資料科學學習手冊

NT$ 3,480

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課程老師郭耀仁
課程評價(評價人數)5 分(6人)
課程時長17 小時 27 分鐘
學生人數379 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。




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5

不寫程式的數據分析: Excel 商業分析實戰

NT$ 2,888

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課程老師陳俊凱 Luke Chen
課程評價(評價人數)4.8 分(20人)
課程時長6 小時 10 分鐘
學生人數360 人

課程介紹

Excel做數據分析,讓你不需撰寫程式也能成為數位轉型的人才!跟著 TMR 團隊,一起使用熟悉、好上手的 Excel 進入數據分析領域,從資料中洞悉出商業價值,達到 Python 的分析效果!…[更多細節]

哪些人適合這堂課?

這堂課適合
①【初步進入數據分析者】:面對困難又複雜的程式,讓您感到心煩意亂,並想要選擇 Excel 不用寫程式也能熟悉好上手的分析軟體。
②【想成為跨領域人才】:數位轉型成為現在商業主流,想要提升自己價值,從數據分析開始,找出跨領域的成功辦法!
③ 【擁有銷售資料卻不知如何分析的朋友】:擁有商業資料,但是又想要產出商業價值的您,這堂課將帶領您使用 Excel,邁向資料分析的商業價值。

學習目標

①【商務數據洞察思維】:讓您拿到銷售、商務或顧客數據時,可以思考出背後的商業價值與洞見。
②【Excel 數據整理、清理與分析】:教授 Excel 在商務資料處理上的獨家要領與必學的分析手法,最後按照所想,產出商業價值。
③【視覺化圖表】:Excel 視覺化圖表利落呈現,大大提高分析洞察的理解程度,提升分析成果的有效性。
④【產品分析】:發掘明星商品,聚焦於與獲利關係密切之產品,同時檢視產品銷售成長率,相互比較下,帶動整體行銷策略目標
⑤【顧客分群】:鎖定目標顧客,檢視消費者行為與樣貌、進而找出潛在最有效益的活動或廣告,最後以顧客與廣告分析儀表板,多種圖表一次展示。




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6

學習 AI 一把抓:點亮人工智慧技能樹

NT$ 2,799

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課程老師AI . FREE Team
課程評價(評價人數)5 分(4人)
課程時長22 小時 41 分鐘
學生人數252 人

課程介紹

AI 一把抓,帶你一次學完 Python、資料分析、機器學習與深度學習!課程包含:核心概念獎、手把手實作、參與兩項數據競賽 (top 35%);輕鬆入門,開啟你的斜槓新人生!…[更多細節]

哪些人適合這堂課?

1. 想在個人專長領域中,發展 AI 斜槓技能並結合創新應用者
2. 想瞭解 AI 領域,對人工智慧、資料科學等知識具備興趣者
3. 現職公司正導入 AI 技術或系統,對 AI 有基礎認識之需求者
4. 非理工背景族群,對 AI 感到好奇、有興趣進一步學習探索者

▶︎ 職場上班族:深入淺出講解 AI 的基礎概念與其實作應用,將課程內容集中在人工智慧的實務運用範例,使學員能夠掌握程式語言帶來的便利性,並在工作場域上能作進一步應用:如資料清理、數據分析、AI 建模預測等技能;不僅與時俱進掌握人工智慧趨勢,結合軟體工具應用,優化行政流程、例行作業,更能培養個人市場競爭力,打造斜槓職涯發展的新契機。

▶︎ 學生:探索資料科學與人工智慧等應用技術,深入瞭解產業趨勢與未來商機,並培養學員對於新興科技領域興趣,打造未來就業競爭力;並從諸多技術實作專題中,摸索未來進修規劃、求職意向,同時累積個人專案實作經驗,將課堂上的理論、概念學以致用,預先為個人職業生涯發展進行接軌。

學習目標

1. 自主開發 AI 專案,透過程式碼實作,結合自身專長,成為 AI 跨域人才
▶︎ 課程包含繁體中文手寫辨識、消費者喜好分析、人臉情緒辨識、電影輿情分析等多達十多項實作練習
2. 在具指標性的數據競賽平台(Kaggle)上完成兩項競賽,讓你的經歷更加亮眼!
▶︎ 課程中將完成「桑坦德銀行客戶交易預測」和「Walmart銷量預測」 Kaggle 專案
3. 具備 Python 開發能力 & 大數據分析技能
4. 一次性學完 AI 各大領域,包含機器學習、深度學習、自然語言處理(NLP)與電腦視覺(CV)
5. 完課後,將獲得 AI . FREE Team 專項證書,改變你的職業生涯




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7

Python 輿情應用趣:顧客樣貌分析攻略

NT$ 2,388

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課程老師臺灣行銷研究
課程評價(評價人數)
課程時長5 小時 1 分鐘
學生人數164 人

課程介紹

第一門以「外部輿情資料」結合「顧客樣貌與財務價值」出發的「Python 分析課程」,透過爬蟲實戰全台最大輿情平台,結合市場關鍵字與顧客樣貌分析,並將市場財務價值帶進分析思維。幫助在外部輿情分析上遇到困擾的您,找出更多的商務洞見。…[更多細節]

哪些人適合這堂課?

本課程歡迎有 Python 基礎者、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:
👉初步熟悉 Python 語法者
👉 想學習爬蟲技巧的學生
👉 具有商務、行銷或銷售經驗,想透過外部輿情找出更多商業洞見者
👉 想學習基礎商務資料分析的學生

學習目標

👉技術面:網路爬蟲學習
◆ 爬蟲技術基礎至實戰教學,建構爬蟲能力,強化爬蟲技巧。
◆ 實戰全台最大輿情平台爬蟲,結合財務指標,搜羅消費者與市場銷售資料。

👉應用面:顧客樣貌與財務價值分析
◆ 帶您從消費者角度出發,找出消費者在意的重點關鍵字
◆ 以機器學習模型,進行顧客分群,找出重點顧客
◆ 從顧客樣貌分析角度出發,檢視市場上不同區隔的消費者行為與樣貌
◆ 從財務價值分析角度出發,找出有價值的客群市場,協助行銷策略制定




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8

Python 資料視覺化入門:讓圖說出好故事

NT$ 2,200

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課程老師補根課程 Burgeoning Course
課程評價(評價人數)
課程時長undefined
學生人數109 人

課程介紹

「一張好的圖,勝過千言萬語」,當我們想要呈現資料背後的故事和意義時,相較於文字的描述,一張良好的視覺化更加令人印象深刻!現今的圖表製作工具種類繁多,為何要選擇 Python?因為 Python 的資料視覺化工具功能強大,可以充分滿足您的各種視覺化需求,而且語法簡潔、好用易學習!這門課程將以豐富的實作示範帶您上手使用 Python 製作各種實用的圖表、熟悉資料視覺化必備的基礎知識,並認識良好的視覺化…[更多細節]

哪些人適合這堂課?

這門課程適合想學習 Python 資料視覺化的新手,也適合已有相關經驗,但想改善以下問題的人:
– 您的圖表不夠美觀,對觀眾的吸引力低
– 您的圖表不夠簡潔,觀眾容易失焦、印象不深刻
– 您的圖表設計不合理直觀,需要耗費許多時間與觀眾溝通
– 您的圖表缺乏故事及洞察,難以打動人心、促發行動
– 您的資料視覺化工具功能有限,難以繪製更豐富的圖表
– 您的資料視覺化工具語法較複雜,難以學習、使用
– 會使用 Python,但不知道如何資料視覺化

學習目標

這門課將帶您學習如何用圖說出好故事,讓您能活用於研究、工作之中,不論在申請經費、撰寫論文、制定決策等,都能更有效地傳達您的觀點、令人印象深刻。

在這門課程中,您將學習到:
– 如何讓圖說出好故事的六個步驟
– 良好視覺化的設計準則和五大要素
– 資料視覺化的基礎概念,包含:兩種層級的作圖方式、兩種資料表形式、四種資料類型
– 三個主要的 Python 資料視覺化工具:matplotlib、pandas、seaborn
– 如何呈現資料的數量比例、分布情形、相關性、趨勢
– 進階的資料視覺化技巧,包含:子圖(subplot)、成對圖(pair plots)、構圖、配色等
– 超過八個真實世界的資料視覺化專題實作




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9

Python 購物籃分析:多商品推薦與利潤策略

NT$ 2,388

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課程老師臺灣行銷研究
課程評價(評價人數)
課程時長undefined
學生人數45 人

課程介紹

本課程以兩大面向協助您在銷售資料不完全的情況下,也能有效找出值得推薦的商品組合,提升企業的營收。資料面:善用常見的顧客資料做商品搭售分析!財務面:利用財務指標產出搭售策略,減少搭售分析結合財務指標的冤枉路!…[更多細節]

哪些人適合這堂課?

👉 想為自己職場數據分析力加強的朋友
👉 初步熟悉 Python 語法的朋友
👉 了解商品搭售的概念,想落地應用的夥伴
👉 想從財務面深入解析購物籃成果的朋友

學習目標

👉 將熱賣商品按照利潤大小排序形成推薦名單,得到最大獲利
👉 透過機器學習分析找出商品搭配,利用 AI 自動化的方式快速進行配對
👉 使用 Apriori 演算法找出商品搭售組合,以購物籃分析角度重新定義搭售組合
👉 結合財務指標建立產品組合推薦名單,透過視覺化結合財務面分析讓人一目了然!




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