『提升师生资讯素养系列课程』-

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时间:2019-03-21

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1、『提升師生資訊素養系列課程』-大數據資料科學家(SAS統計軟體)課程第一場次:SASEnterpriseGuid(EG)資料整理-行銷活動成效分析05/04(四)14:00~17:00管理學院電腦教室M007課程說明:下一個資料科學家就是你!SAS臺灣將透過超強EG進行【行銷活動成效分析】,讓您深入了解SAS最人性化的統計分析工具!SASEG透過直覺的拖拉點選方式及流程圖概念的畫面,進行資料整理及分析,包含匯入整併、迴歸分析等,接著篩選資料、製作與合併報表、繪圖等,快速完成分析,體驗SASEG強大的整合威力,這堂課程可以

2、帶你了解資料的魅力!不需要具備相關程式經驗也絕對OK!活動議程時間議程14:00-14:30SASEG 資料整理好簡單14:30-16:40實機操作-SASEG滿足你的好奇心16:40-17:00Q&A『提升師生資訊素養系列課程』-大數據資料科學家(SAS統計軟體)課程第二場次:SASEnterpriseMinde(EM)-5分鐘輕鬆建好信用卡升等模型05/18(四)14:00~17:00管理學院電腦教室M007課程說明:學習資料採礦的第一步,關鍵在於如何精準掌握分析工具!呼應此一需求,SAS臺灣特別推出「SAS資料採礦

3、(EnterpriseMiner)實戰講堂-五分鐘建置信用卡升等模型」。有別於經常枯燥乏味、艱深難懂、令人頭腦打結的統計軟體課程,實戰講堂以結合實際案例與拖拉點選的SASEM,激發您的學習動機並增進學習成效。在課程設計方面,融入真實商場上需解決的重要商業問題(例如:銀行如何利用資料採礦技術,從廣大會員當中,找出適合進行卡別升等的會員,以增加企業收益),學習如何實際應用資料採礦技能,而非淪為理論空談。將複雜的資料採礦過程歸納成簡單採礦五步驟(SEMMA):抽樣、探索、修正、建模及評估,幫助您快速建立資料採礦的系統性知識;同

4、時也將教導您利用SASEM 進行資料採礦的各種know-how,例如:如何輕易地透過SASEM進行巨量資料探索、如何在五分鐘內快速跑出預測模型、如何解讀模型意義,以準確擬定策略或解決方案等,快速學習如何活用SASEM。當天課程內容豐富紮實、精彩可期,SAS臺灣誠摯邀請您參與全新實戰講堂。唯有親身體驗,您才能充分學習、領略SASEM強大的資料採礦效能,培養無可取代的個人資料採礦實力! 活動議程時間議程14:00-14:30資料探勘介紹及流程說明14:30-16:30實機操作 -5分鐘輕鬆建模16:30-17:00Q&A 『

5、提升師生資訊素養系列課程』-大數據資料科學家(SAS統計軟體)課程第三場次:SASVisualAnalytics(VA)大數據-使用零售業銷售資料與網站點擊資訊進行視覺化大數據分析06/01(四)14:00~17:00管理學院電腦教室M007課程說明:「巨量資料分析」已經成為企業創新的關鍵能力,在校園中致力於陶成未來優秀「資料科學家」的您,或是對「大數據」有無限嚮往的你,必然也期待能認識更多業界實際應用之頂尖技術。SAS擁有豐富業界應用經驗淬煉之趨勢洞察,並傾力開發「巨量資料視覺分析平台VisualAnalytics」,

6、SAS將舉辦VA實戰講堂來與您分享如何運用視覺化技術,幫助資料科學家們大幅縮短將分析過程,找出資料蘊藏的真正知識。SASVisualAnalytics實戰講堂─結合零售業的實際案例,讓您瀏覽BigData的同時,輕輕鬆鬆做分析!SASVA將帶給您全新的思維方式!運用決策樹、動態氣泡圖及關聯性分析等全新的探勘模式,讓您看到以往被忽略的資料價值、找出資料間的重要關聯性,進而發現最關鍵性的資料,並應用最先進的SASVA來解開資料的秘密。SASVA協助您迅速發現Insight、做出新決策,為企業創造新價值。活動議程時間議程14:

7、00-14:30全新工具─自主分析工具 VisualAnalytics 介紹14:30-15:30全新思維─體驗多維分析並發現資料 Insight15:30-16:30全新價值─體驗互動且視覺化的資料呈現方式16:30-17:00Q&A『提升師生資訊素養系列課程』-大數據資料科學家(SAS統計軟體)課程第四場次:SASTextMining(TM)文字探勘-輕鬆駕馭文字探勘,找出資料中的機會與趨勢06/07(三)09:00~12:00管理學院電腦教室M007課程說明:假設現在某銀行想要拓展信用卡的服務,並且想知道不同條件的

8、客戶,一般的銀行會給予多少的申請額度?在沒辦法取得一般銀行內部資訊的情況下,我們可以利用文字採礦的方式在茫茫的網路大海裡撈到有價值的資訊!TM實戰講堂就要帶你一起從PTT信用卡版上撈下重要的資訊!SASTM 可以把非結構的文字轉為結構的量化資料,藉此節省人工閱讀的成本與資源!並透過互動式探索找出詞彙間的關係與關聯。拖

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