資料科學的應用範圍在工商業各領域持續不斷地發展，本門課程以豐富的業界專案經驗以及和工研院合作多年實體授課的服務經驗。首次為好學校的朋友推出第一門資料科學結合工業製程應用之課程，期望為大家解決工業製程的難題。
身處連續性製程產業的您，是否會遇到以下問題呢？
- 製程資料轉換、處理與清理上遭遇很大的難題
- 管理者要節能？客戶要品質？兩者要如何兼顧
- 好多製程參數，到底該看哪個呢
- 哪些可能是被忽略的製程資料重要變數或可調整變數
- 製程資料處理的成果如何與管理者溝通
▲ 圖一：身處連續性製程產業所遇到的問題
講師從智慧專案服務經驗出發，將「製程數據資料」與「資料科學」結合，研發出一系列完整的「工業人工智慧」系列課程內容。期望透過實際案例，讓有心學習工業人工智慧的初學者，透過本門課程的實戰案例，將習得的心法套用在自身的資料及工作上。
本門課將帶領您入門工業人工智慧的資料處理與互動視覺化操作等各種細節，並做出讓自己、老闆與主管可快速溝通的成果！建構資料分析入門的第一步！
本課程從課程受眾的角度切入，協助工業製程分析人員解決以下問題：
- 面對分秒產生的大量製程資料、遺漏值，如何去蕪存菁
- 面對製程參數監控、節能調整、關鍵變數挑選
- 如何善用資料分析的工具，解決當下痛點預測未知問題
- 持續優化製程，逐步完成進入工業人工智慧的階段性目標
本課程計分為七大特點：
工業人工智慧應用案例
從全球前 10 大之一的智慧製程資料中，帶您了解工業人工智慧實戰應用，並學習工業製程中時常遇到的問題與解決方法，如：如何挑選有用的製程參數、如何讓主管與執行人員擁有一致的「參數」調整目標、AI 在製程資料上可以怎麼使用等相關重要案例概念。
Python 工業人工智慧 0 到 1 基礎起手式
以工業人工智慧的角度，學習扎實的 Python 實戰基礎，為本課程後續智慧製程資料處理面與視覺互動面實戰打下良好的基礎。
智慧製程資料處理面
學習整合與智慧製程資料處理時，常會遇到的問題，包括：遺失值處理與統計、製程資料的時間序列處理、製程資料的關聯式資料操作等。並供業界解決方法以及與主管溝通的步驟。全程結合 Python 資料科學實戰，以實際案例全盤演示資料處理流程，如圖二所示。
▲ 圖二：智慧製程資料處理面
智慧製程視覺互動面
將資料處理後，視覺化呈現是溝通的重要工具之一，本課程教您如何應用智慧製程資料互動視覺化的技巧，以統計方法檢測可能被忽略的異常狀況，進而快速檢測異常狀況，再以互動網頁視覺化全盤尋找可能被忽略的異常值，確立往後分析的正確性，如圖三所示。
▲ 圖三：智慧製程視覺互動圖表
🎯 對 Python 初入茅廬的初學者
想以工業人工智慧的角度，從零開始學習 Python，並為後續的資料處理、互動視覺化操作奠定良好的基礎。
🎯 想了解如何應用資料科學於工業領域的朋友
想從全球前 10 大智慧製程資料中，了解工業人工智慧實案應用、Python 實戰操作、實案資料處理與視覺化操作等各種細節。
🎯 有相關工業人工智慧資料處理分析等經驗者
想提昇學習資料處理優化的技能，如：異常值處理與檢測、遺失值處理、資料整合技巧，乃至於與管理者在資料處理上溝通的技巧與步驟，以優化您的工作流程。
▲ 圖四：適合對象
臺灣行銷研究 ( TMR ) 將豐富的業界與工研院服務之經驗，結合自身製程統計的實戰經驗，從工業人工智慧角度出發，將「製程數據資料」與「資料科學」結合，以深入淺出的教學方法，降低工業人工智慧的學習門檻。
- 業界服務經驗：以宏觀的角度來思索工業領域對於企業自身所掌握的數據
- 專案式教學：用專案導向案例實作，講解如何達到目標及所面臨的問題
- 管理意涵解讀分析成果：從呈現數據資料集、運用分析工具手法、分析結果的思維解讀
- 教學經驗豐富：用深入淺出的演示方式，讓學員能身歷其境，建立數據新思維
本門課各章節之學習目標如圖五所示。
▲ 圖五：課程學習目標
本課程將分為六大章節，手把手帶您從 Python 0 到 1 開始，以深入淺出的方式，教會您智慧製程資料處理面及視覺互動面，並將 Python 應用於工業人工智慧。
本課程大綱如圖六所示：
▲ 圖六：課程大綱圖
第一章 - 不廢話 Python 工業人工智慧應用案例
在課程一開始，我們會由需求面出發，以「專案導向」的方式講解處理製程資料所會面對的問題。從統計與需求觀點出發，介紹五個 Python 工業人工智慧應用成功個案，迅速帶領您建立 Python 與工業人工智慧應用上的重要概念！
【案例1】
- 需求提問：節能與商品品質缺一不可，該如何兼顧呢？
- 解決個案：製程品質參數與節能條件甜蜜點最佳化分析個案，如圖七所示。
▲ 圖七：案例一
【案例2】
- 需求提問：品質控管標準參數這麼多，該如何挑選控管品質標準的評估參數呢？
- 解決個案：【品質控管標準】參數選擇分析個案分享，如圖八所示
▲ 圖八：案例 2
【案例3】
- 需求提問：程參數百百種，要如何篩選出有用的參數？
- 解決個案：製程參數重要性篩選個案，如圖九所示
▲ 圖九：案例 3
【案例4】
- 需求提問：如何讓主管與執行人員對「參數」擁有一致的調整目標？
- 解決個案：製程重要性參數一致性分析個案分享，如圖十、圖十一所示
▲ 圖十：案例 4
▲ 圖十一：案例 4
【案例5】
- 需求提問：不是說 AI 很夯？那在製程資料上可以幹嘛？如何將 AI 應用於製程資料上？
- 解決個案：智慧監測個案，如圖十二所示。
▲ 圖十二：案例 5
第二章 - 環境介紹與安裝
在課程一開始，我們會從工業人工智慧的角度介紹學習 Python 的原因，讓學員能快速理解 Python 的重要性。
接著我們會開始安裝貫穿我們全課程的重要使用環境：Anaconda 環境，讓課程進行不受程式環境的阻擋！
第三章 - Python 工業人工智慧 0 到 1 基礎起手式
本章節將會清楚介紹 Python 的基礎起手式，從環境設定、Python 使用界面、字串、陣列等基礎必學起手式，讓我們能順利接續後續 Python 的製程資料應用。例如：
- for 迴圈組合其他程式，用以去除【異常值】
- if 用來存留欄位，找出最適合分析的欄位基礎
本章節會透過反覆練習方式，唯有熟悉，才能百分之百的應用到實戰中！
第四章 - Pandas 智慧製程「資料處理」好夥伴
有了 Python 基礎起手式後，我們會開始教學 Pandas 於「資料處理」、「轉換」與「分析」所需的套件及操作方法，同時為大家解密有利於 Pandas 在製程資料處理時的好用小工具。
第五章 - Python 案例實戰 – 智慧製程資料處理面
結合前述所學，實戰「全球前 10 強之一的製程產業」轉換後的製程資料，深度探索製程資料清理、轉換，如圖十三所示。
▲ 圖十三：製程資料清理、轉換
接續我們會產出三大資料正確性圖表，以確認資料分析的正確性：
- 遺失值欄位檢視表（表 1）：具體了解各製程參數的遺失值狀況，以做取捨及進行遺失值處理。
- 整體變數選擇表（表 2）：詳細確認選擇要分析的製程參數，讓後續分析不出差錯。
- 品質參數與節流省錢分佈統計表（表 3）：統整品質參數與管理者在意的節流省錢參數狀況，後續分析後將知道最節能的參數標準。
▲ 表一：遺失值欄位檢視表
▲ 表二：整體變數選擇表
▲ 表三：品質參數與節流省錢分佈統計表
第六章 - Python 案例實戰 – 智慧製程視覺互動面
分享創建視覺化互動網頁的技巧，融合本次製程資料，讓您：
- 配合統計方法，全盤檢測可能被忽略的異常狀況，確立往後分析的正確性，如圖十四所示。
▲ 圖十四：配合統計方法，全盤檢測
- 比較多種製程參數，便於比較彼此之間的關係，如圖十五所示。
▲ 圖十五：多種製程參數之比較
- 查看停車、異常檢測不同時間段的比較，如圖十六所示。
▲ 圖十六：停車、異常檢測不同時間段之比較
模組與心法學起來
課程最後，學到 3 種模組，產出至少 10 種資料處理模組成果，如圖十七所示。讓您「真正將這些模組心法學起來」，進一步應用於工作中。
▲ 圖十七：10 大製程分析成果
鍾皓軒（Howard） - 課程設計者／講師
臺灣行銷研究有限公司（TMR）的創辦人
專書出版
- 行銷資料科學：榮登銷售排行第 3 名 / 已三刷暢銷 / 國內第一本行銷資料科學專書
- STP行銷策略之Python商業應用實戰：預購即榮登暢銷排行第 1 名 / 國內第一本行銷策略結合 Python 商業應用專書
- 最強行銷武器-整合行銷研究與資料科學
- 實戰 Excel 行銷分析-不寫程式也能分析大數據
業界經歷
- 曾擔任過中華電信、長榮航空、資策會、工研院、外貿協會國際人才培訓中心、證基會及知名金融企業等多個單位的資料科學課程講師
學界經歷
- 台科大行銷資料科學課程業師、台科大創新育成中心行銷資料科學課程、台科大新南向創業營隊市場分析及行銷策略講師（全英文授課）、台科大 AI 連續性製程機器學習課程、北市大行銷資料科學應用課程講師
產學專案
- 曾主持參與金融業、化工業、醫療業、網路廣告業、彩妝業、出版業、高教產業、文教產業等資料科學案
主編
- 行銷資料科學粉絲專頁、FB社團 與 Medium 創辦人
合作夥伴
🏆 暢銷排行第 1 名 - STP 行銷策略之 Python 商業應用實戰專書 🏆
歡迎點擊通路名稱，即可觀看書籍詳細介紹：博客來、金石堂、天瓏
🏆暢銷排行第 3 名 - 行銷資料科學🏆
歡迎點擊通路名稱，即可觀看書籍詳細介紹：博客來、金石堂、天瓏
🏆最新強檔書籍 -最強行銷武器 整合行銷研究與資料科學 🏆
🏆最新強檔書籍 -實戰 Excel 行銷分析-不寫程式也能分析大數據 🏆
- 課程問題回覆頻率：一個禮拜回答一次問題
- 作業回覆頻率：一個禮拜批改一次
購課前 60 位學生 ▶ 即可獲得 TMR 實體課程 $ 1,000 元折價卷
前 60 位購課學員 $ 1 ,000 元實體課程折價卷，可選購一門行銷資料科學實體課程（實體課程為確認有開課的課程），使用期限至 2023/12/31（以原價作折價）。
募資人數達標 300% ▶ 即抽出 5 位學員贈送 TMR 任選數位課程八折優惠卷
抽出 5 位學員贈送任選數位課程八折折價卷，可任選 TMR 開設於好學校之數位課程做折抵使用，使用期限至 2022/12/31。
推薦參加：『台科 EMBA 年年爆滿的一門 Word 課（A系列）』，目前線上學員已突破 2400 名，讓文書處理成為你可以帶走一生的能力
- 台科 EMBA 年年爆滿的一門 Word 課（A 系列），點此觀看課程介紹
- 台科 EMBA 年年爆滿的一門 Word 課（B+C 系列），點此觀看課程介紹
- 不寫程式的數據分析：Excel 商業分析實戰，點此觀看課程介紹。
- Excel Power BI 購物籃分析及視覺化實戰，點此觀看課程介紹。
- Python 行銷資料科學：基礎語法入門最前線，點此觀看課程介紹。
- 顧客分類大師：Python x RFM 會員經營新觀點，點此觀看課程介紹。
- Python 0 到 1 基礎商業數據分析實戰，點此觀看課程介紹。
- Python 輿情應用趣：顧客樣貌分析攻略，點此觀看課程介紹。
- Python 購物籃分析：多商品推薦與利潤策略，點此觀看課程介紹。
- AI 行銷學：用 Python 機器學習創造商業新價值，點此觀看課程介紹。
募資人數達標 500% ▶ 即抽出 5 位學員贈送 TMR 任選出版專書
抽出 5 位學員送專書一本，可任選 TMR 的四本書籍中其中一本。
＊任選書籍包含：
行銷資料科學｜大數據x市場分析 x 人工智慧
行銷資料科學｜STP 網路爬蟲 x 機器學習 x 數據分析
最強行銷武器 — 整合行銷研究與資料科學
實戰 Excel 行銷分析｜不寫程式也能分析大數據
【贈獎規則說明】 📍 購買及付款時間：2022/11/02 12:00 ～ 2022/12/01 23:59 📍 誰有贈／抽獎資格？期限內購買本課程的同學，請務必於結帳流程正確填妥收件資訊，並完成付款，方能獲得贈獎／抽獎資格！ 📍 贈/抽獎時間：於開課後 1 個月內抽出得獎者，並將得獎名單與相關資訊公布於「課程公告欄」，同時會個別以 E-mail 聯繫得獎者，敬請期待！（如中獎者未於指定期間進行回覆，將視為自願放棄。） 📍 重要提醒： 1. 抽獎名額可以累贈，只要符合抽獎資格，可重複得獎。例如購課前 60 名除獲得實體課折價卷外，仍有機會抽中其他獎品。 2. 實體獎品之寄送地址僅限台灣本島，離島（澎、金、馬）與海外恕無法寄送，請同學提供本島地址。若因地址提供有誤，導致無法寄送，老師保有最後寄送權利。 3. 請務必參考下方注意事項欄位，完成付款、填寫 email、地址等相關程序。 4. 開課老師保有解鎖活動最終解釋權，亦有修改解鎖活動內容的權利。
⚠️ 注意事項 FAQ Q1：購買後，要在哪裡填收件資訊呢？ 按下「馬上預購」後，將導向「付款資訊」頁面，最下方即是收件資訊填答欄位，所有欄位請務必正確填寫，若未確實填寫，視為不參加抽獎，請參考下方附圖。 Q2：如何確認自己有沒有付款成功呢？ 完成購課流程後，請點選「網頁右上方的大頭貼」進入「訂單記錄」頁面，於「訂單狀況」的欄位顯示「完成付款」的訂單即代表付款成功喔！ ● 備註：選擇以「超商繳費」或「ATM 轉帳」付款的朋友，在下訂單後也要在規定期限內「完成付款」才算符合資格喔！填寫資訊僅供該次贈禮通知使用，Hahow 與老師皆不會將學員填寫的收件資訊做其他用途。
