Python 0 到 1 連續性製程分析實戰

  • 2019/12/28(Sat) 09:30(+0800) ~ 2019/12/29(Sun) 09:30(+0800) ( iCal/Outlook, Google Calendar )
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課程簡介

  製程品質參數如何達到【節能省錢】、 【降低分佈】,提高【品質】?

  面對多品質參數,單一參數就足夠嗎? 要考量所有參數嗎?
  何輕鬆創建互動網頁,加速對製程數據的異常、時序差異等狀況的處理效率?
☛ 製程的資料處理與轉換常常出trouble嗎?

 

在工業4.0與智慧製程的浪潮下,工業界都都紛紛開始尋找製程的AI解決方案,但若有接觸過資料科學這個領域的人一定會知道,裡面充滿著高深的機器學習演算法與各種大數據處理框架。

然而,當我們沉迷在如何以更好的機器學習或數學模型探尋各種潛在的製程課題時,我們反應跳脫龐雜的數據堆,由最基礎的「資料處理及轉換」與「統計方法」出發,解決最基礎的問題如:從製程參數Raw Data的資料處理,到製程品質參數如何達到「節能省錢」、「降低分佈」,提高「品質」等課題。

上述這些課題都要先從製程中的本質來解決,所以本課程講師將從自身實戰製程統計的實際經驗出發,模擬實務上處理的過程,獨家揭露「連續性製程產業」中,如何找出製程數據最省錢與最佳的統計分析方法。

在以視覺化互動網頁,一覽製程數據異常狀況、變數比較、參數統計狀況,以提高溝通效率。讓學員知道其實只要會基本的 Python 就可以為連續性製程產生實用的製程統計成果,找出省錢的甜蜜點,以作參考~!

以本其中一課程精彩案例為例,我們可看到視覺化的方式,很容易就可以挑選出異常數值(圖1.的左圖),並且以專業人員的角度查看造成異常值發生的前後變化關係。同時我們也可以以互動網頁視覺化,找出可能的製程品質參數之間的關係,以作為未來節能省錢的重要參考依據(圖1.的右圖)。

▲ 圖1. 以互動視覺化網頁作為資料處理異常值關係檢視(左圖)與查看製程品質參數的參考依據(右圖)

▲圖2. 乃至於用我們的模組【落地】的協助您以本案類推【省錢的甜蜜的】,讓營運利潤的前景更有成長空間

話又說回來,對於一般的公司而言,想導入資料科學的技術,初期公司資源有限,資料可能也不多。但只要是有品質的資料、且能夠有邏輯的呈現,就算是初始階段不用高深的演算法,也可以協助公司做初步的決策。本課程會教您從基礎逐步學習,讓您輕鬆學習 ! 

而上述僅是我們課程中部分的案例展演,本課程還有提供10中模組成果給大家,更多精彩的分析價值案例與內容洞見,都歡迎大家報名,來深入了解本堂課程的連續性製程分析洞見!

給初學者的話

對於初學者的您,無須害怕程式基礎不夠,導致完全跟不上。本課程會從處理資料與必要的基本功帶起。最後會以專案的形式將整堂課所有的基礎串接在一起,讓學員可以輕鬆的學習。
 
如果您是參加過其他基本python 課程,這們課就更加適合您。或許您會發現上過基礎python的課程後,會了基本的控制與執行程式,但是卻不知道該如何開始撰寫。那就是代表python應用的概念不足。本課程除了必要的基本公之外,會更加著重於軟體開發的概念。讓您對於整個軟體開發的架構更加了解。
 
本課程最後也會給予可以分析的程式原始碼,讓您回去輕鬆修改
 

本課程也為了避免學員上課時遇到錯誤,導致後續的所有課程都跟不上,本課程採用小班制並且搭配助教,絕對協助學生快速理解課程內容!

 

▲課程上課實景,助教協助學員解決問題。

 

本課程的期望

本課程的最大目的是希望學員將最重要的概念學會後,立即實做,讓學員真正理解如何應用。避免發生學員只來上課之後,回去卻無法再學習其他領域。我們期望可以培育出更多可以應用實戰的專業人才,讓台灣在國際可以有更強大的競爭力。

誰上過我們的課?

我們的客戶來自大學教授、壽險業、銀行業、資訊業、廣告產業、分析總監、數據分析師..等。

 

▲課程教學實景

 

行銷資料科學課程地圖

臺灣行銷研究(TMR)特別規劃「行銷資料科學」實戰應用課程學習地圖 ,讓有心學習「商業數據分析」結合「程式設計」的學員們可以更有系統性的學習,成為大數據時代潮流下的「行銷資料科學家」

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學員要求

  • 請自備筆電
  • 希望學員事先可以安裝 Python3 (推薦 Anaconda)

發票處理說明

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退票須知

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Event Tickets

Ticket Type Sale Period Price
兩天班 - 原價 12/28(六)~ 12/29(日) 2019/09/15 00:00(+0800) ~ 2019/12/28 00:00(+0800)
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兩天班 - 早鳥價 12/28(六)~ 12/29(日) 2019/09/15 00:00(+0800) ~ 2019/12/28 00:00(+0800)
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兩天班 - 台科校友價 12/28(六)~ 12/29(日) 2019/09/15 00:00(+0800) ~ 2019/12/28 00:00(+0800)
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