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跨域智慧創新學程
商業大數據分析微學程
數位行銷與電子商務微學程
金融科技與服務創新微學程
商務數據分析 BM678 (2019秋)
教學團隊 (2019春季班)
1. 課程簡介：商業分析、機率與程式
2. R語言和R的工作環境
3. 簡單資料處理與繪圖
4. 資料處理與繪圖套件
5. R：機率概論
6. R：機率、統計
7. 機率、統計 in R
8. 基礎機率統計重點整理
9. 資料分析方法(集群分析)
10. 集群分析與尺度縮減
11. 相關性與線性回歸
12. 邏輯式回歸
13. 類別模型、預測機率與策略規劃
14. 分析、預測、模擬、規劃
15. 策略規劃：假設、模擬與優化
16. 結論：回顧與前瞻
2018暑期課程
(1) 課程簡介
(2) 預測數量：線性迴歸
(3) 預測類別、邏輯式回歸
(4) 決策樹、決策模擬與策略優化
(5) 監督式學習流程
(6) 集群分析、尺度縮減
(7) 資料視覺化
(8) 顧客價值管理
(9) 產品銷售資訊
(10) 非結構化資料
(11) 大數據運算平台
(12) 關聯式多媒體資料
2017暑期課程紀錄
資料分析競賽
Yelp: Business Categories
哈佛線上課程認證
數位行銷分析
01_現代的行銷管理
02_行銷管理的主要趨勢
03_大數據的商業意涵
04_公司網站與SEO
05_數位媒體與內容行銷
06_網站流量分析
07_直效行銷、網頁廣告
08_搜尋流量與關鍵字廣告
期中回顧與整理
大數據運算、機器學習與人工智慧
一般商業管理資料案例
數位行銷與電子商務資料案例
金融服務與金融科技資料案例
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開放資料集
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大數據與人工智慧之商業應用工作坊
GA Workshop 2019.06
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機器學習、預測性模型
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