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投資經理人 學習推薦

不知如何開始學習嗎? 先進行技能挑戰吧~
我要挑戰
石惠貞

副總經理暨投資長

04/15 17:24

文章分享: 如何宣告併購案,避免股價暴跌
收購方所犯的嚴重錯誤之一是公告日管理不善,公告日通常以精心策劃的電話會議的形式舉行,與會者包括記者和分析師,而且充滿了興奮。然後收購方的股價下跌——投資者立即感受到了痛苦。
重新思考公告日
不應將公告日簡單地視為溝通活動,而應將公告日理解為併購流程的支點:評估和確認交易已經進行了大量工作,告訴投資者(與其他利益相關者)在關鍵的一天了解交易的邏輯,以便他們了解為什麼以及如何在未來創造額外價值- 特別是當公司支付溢價時。如果他們得不到,他們就會逃跑。
在宣布交易之前,收購方應該能夠自信地回答這三個問題。
1. 是否有可信的案例,其中包含可辯護且可追蹤的協同目標,可以實現這些目標,並且投資者可以長期監控?
所講述的故事——戰略邏輯——必須說明為什麼公司能夠超越現有預期(如公告前的股價所反映的那樣),並且以競爭對手不易複製的方式做到這一點。這種邏輯必須伴隨著易於理解、追蹤和監控的合理營運目標。過於樂觀地預測潛在綜效帶來的收益,而不解釋如何或何時實現這些收益,會為投資人發出危險訊號。
2. 併購故事是否有助於減少不確定性並為組織提供方向,以便員工能有效地交付成果?
不確定性是併購中不可避免的事實之一,尤其是對於必須執行計劃的員工。但注入不必要不確定性的重大併購公告更具破壞性,加劇了整合計畫本已令人不安的影響。員工希望快速、誠實地了解他們將受到怎樣的影響。因此,最好的投資者演講將在交易宣佈時介紹新的高階管理團隊和關鍵報告關係,以避免可能危及兩家公司整合的領導真空。致力於員工體驗的收購者明白,他們的新體驗從公告開始。
3. 併購的演講是否令人信​​服地將合併後整合計畫與交易的經濟性連結起來?
收購通常涉及向出售公司的股東支付大筆溢價。這種溢價對系統來說是一個沒人預料到的衝擊——立即而直接地增加了目標的成長價值,資本成本時鐘從第一天開始滴答作響。可信的答案如果協同效應數字的現值不能證明溢價合理,或者溢價造成了可能無法實現的績效改進問題,投資者將下調收購方的股價,以反映交易的「真實價值」。
這三個問題可以概括為一個簡單的問題,董事會和領導者在對這項大交易進行投票之前應該問自己:這項交易將如何影響我們的股價,為什麼?必須根據已經完成的所有工作,令人信服地、完全地回答這個問題,以說服自己想要進行這次收購。
文章出處:
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石惠貞

副總經理暨投資長

04/15 16:05

新聞分享: 人力資源發展與併購市場
新聞摘要: 全球人才短缺就是其中之一,人口結構變化、過去 20 年來全球最低失業率以及預計到 2030 年全球勞動力缺口將達 8500 萬等因素不斷加劇。透過優先考慮勞動力和成本管理,凸顯了人力資源職能數位化日益增長的重要性。效率提升、員工溝通和遠距工作能力是關鍵的數位化驅動力。自動化、數據驅動的決策以及傳統技術堆疊的整合有助於優化成本管理。專家預計,許多工作將被 Gen AI 重新設計,因此新技能將變得相關並受到高度追捧。
正如Drake Star 全球人力資源技術報告所示,有許多活躍的私募股權支持者和上市整合者在 2020 年至 2023 年期間收購了多家公司。
例如,挪威流程自動化軟體供應商VISMA,三年內總共收購了14家公司,其中包括比利時線上員工規劃工具Beeple、秘魯員工敬業度SaaS公司mandü、瑞典薪資專家Kontek和挪威HR應用軟體dottie。Drake Star 見證了該領域的巨大活動,並在過去幾個月為幾項關鍵的人力資源技術交易提供了建議,例如Investcorp 收購 VEDA。
VEDA 提供全面的端到端人力資源軟體平台,使客戶能夠利用薪資、時間和安全以及人員管理解決方案。透過此次合作,該公司旨在成為 DACH 地區中型企業的第一大人力資源技術平台。Virgin Pulse 被 HealthComp透過 Blackstone 收購。 Virgin Pulse 開發了一個員工健康參與平台,以推動福祉、文化和生產力。此次收購旨在創建一個技術支援的平台,可以開發新穎的福利設計,同時利用人工智慧來追蹤和改善結果。
Salary.com 透過 Accel-KKR 收購了 CompXL,以擴大 Salary.com 的國際能力。
CompXL 提供基於雲端的綜合薪酬規劃工具,提供預算、總獎勵報表和管理激勵措施。
這些選定的例子說明了人力資源技術領域如何進行策略合作,以及如何透過最新技術補充產品和服務,以幫助滿足對人力資源專業人員日益增長的需求。
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13小時前

一分鐘看懂產品經理vs專案經理
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➤ 產品經理廣義來說是指[負責產品的成功與否],而他們會通常會訂定「KPI」來判斷是否成功;對於達到目標的方法沒有規定,完全取決於產品經理及他們的團隊。
➤專案經理則是[負責完成一個專案(項目)],非以目標為導向,通常一個專案會有時間線及預算上的限制,因此專案經理必須具備時間掌控能力,以便管理產品的執行。
然後在大部分職場中,產品經理中一定會涵蓋專案管理;所以產品經理所需具備的能力相較專案經理要來的多歐!
如果想看更多兩者間的差異,提供以下文章供參考~
【The Product Manager vs. Project Manager】
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他說,新創公司很辛苦,常常不知道要聘誰?如何找到新的客戶?要如何切入新市場?
他列出一大堆新創公司經常遇到的難題,都是老生常談了,怎麼辦?怎麼辦?
天啊,他的答案,卻很簡單───
新創公司們,請去找大企業吧!
大企業?
他說,大企業正需要你們呢!
什麼?
接下來,他引用麥肯錫研究,有75%的新創公司都認為應該與大企業結盟,但結盟以後,只有27%認為他們結盟得令人滿意。
同樣的麥肯錫也研究到,在大企業這一方,只有14%的大企業投資了新創公司以後,取得了他們覺得足夠的利益。而有高達70%的企業投資新創公司都是太投機、不甚成功的。
也就是說,新創公司、大企業,兩者都不太滿意對方!
好吧,那,該怎麼辦?
這位作者,開始推廣一個叫做「VC as a service」(VCaaS)的新概念。
什麼是VCaaS?
所謂VCaas,就是讓有錢的大企業,不必自己開一個投資部門,而把「找標的」這件事,包給外部的創投公司來進行。
外部的創投公司,當然就拿著企業托付給他們的資金,去找公司,去找投資標的,去進行投資。而這種策略投資也希望讓企業更滿意。
這位富比士作者Anis Uzzaman可不是普通人,他是矽谷前幾名的天馬科技創投(Pegasas Tech Ventures)的GP和CEO,是個創投大咖,他竟然提出這個想法,讓人很期待未來大企業會如何的更加入了新創公司的各項投資案。
不過,這個VC as a service概念,帶給我另一個有趣的靈感。
各位知道SaaS除了是一種「服務」以外,也隱含了一個不正式的稱呼習慣、某種「定期付費」的收入模式。
既然創投想要給出這樣的「aaS」服務給企業,讓大企業可以更專業的投資新創公司們,當他們投資新創公司,是否也可以用「aaS」來投資?
想想,Salesforce裡面最關鍵的客服系統希望能加入一間AI新創的引擎,與其投資一筆大數目,可以將此數目先以「月付」,只是此月付是非常驚人的金額且一個月一個月的投注資金並取得股份,隨著KPI逐步達成,或許有一天,Salesforce可以投資更多。
如此一來,原本這間AI新創引擎可能需要得到1000家企業客戶才能打平,現在,只要得到5家非常大的關鍵企業,它們各在不同產業,不會互相競爭,都付出相當的「月付金」來投資兼使用這間AI新創引擎………。
你怎麼看Anis Uzzaman的VCaaS概念呢?
你又怎麼看後半段提到的定期月付型的大企業投資新創的新概念呢?
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CSIM 神秘客服務稽核管理師
(假日密集班) 神秘客服務稽核調查,是企業追求服務受顧客認同的重要方法,但神秘客稽核常被認為是惡客找碴,原因歸咎二大重要因素。一是稽核員未受過正確服務稽核訓練與考核,容易用個人主觀思考進行神秘客查核,二是稽核題目太多感受性文字設計,就算是有受過訓練稽核員,用感受性文字稽核題目來調查,也會變成是主觀意識或是惡客找碴。1. 上課日期:6/29(六)、6/30(日)、7/6(六)、7/7(日)09:30~16:30 2. 考試日期:7/13(六) 10:00-12:00 CSIM神秘客服務稽核管理師: 教學內容 一、服務品質觀念: 1.顧客服務品質管理:如何運用服務品質與服務行銷的觀念,建立忠誠滿意的顧客 2.朋友式互動建立:透過服務敏感度訓練,了解顧客現實心理思考,在顧客未表達需求前,即能透過觀察給予顧客建議與說明,想在顧客前面,創造顧客驚喜 二、服務稽核調查: 1.稽核起源與稽核意義 2.服務稽核介紹 3.稽核計畫與安排 4.稽核執行技巧 5.靜態圖片與影片稽核觀察紀錄 6.稽核報告與分析 三、現場服務稽核指導: 1.帶領至外部實地稽核指導一 2.稽核現場觀察與紀錄 3.稽核報告撰寫 四、服務稽核報告撰寫-指導: 1.帶領至外部實地稽核指導二 2.稽核現場觀察與紀錄 3.稽核報告撰寫 4.稽核報告彙整順序 5.稽核報告編寫重點 6.稽核報告項目分類 7.各項分類統計分析 8.稽核討論與簡報 專業服務管理人才養成:BIM顧客服務管理師 or CSIM服務稽核管理師---→SQMM服務績效管理師 加 值 力: 1.成為專業服務稽核調查員,增加個人職場服務力的提升 2.清楚職場服務人員顧客滿意原理原則 3.增加於客服部門競爭力 4.協助企業做好服務改善能力 5.了解企業組織做好服務完整構面,降低顧客抱怨發生機率 6.清楚各行業服務要求,提升企業服務競爭力
文大推廣部
零基礎成為Python金融數據分析師|金融資訊爬蟲X視覺化應用
您將能學到 課程單元從 Python 程式基礎開始,包含變數、資料型態、流程控制、函式、例外處理等 金融主題的網路爬蟲程式教學,製作Python爬蟲工具能夠自動抓取網路上豐富的金融資訊 專案實作教學,開發爬蟲程式抓取股市、匯率、利率、大盤等資訊 資料庫基礎教學,將抓下來的資訊儲存至資料庫與檔案當中,往後能夠有效的利用 資料視覺化教學,使用 Plotly套件繪製技術分析圖,包含K線和各技術指標 抄底工具程式實作,整合以上所學,透過成交量、技術指標、融資餘額資訊分析抄底時機 課程介紹 這堂 「零基礎成為Python金融數據分析師|金融資訊爬蟲X視覺化應用」課程,主要分為五個主題 + 一個HTML與CSS補充章節。 將從 Python 程式教學入門開始,搭配金融資訊相關的程式範例實作,接著學習如何使用SQL語法並有效抓取數據,並善用Pandas、Plotly視覺化套件,製作出K線、成交量、移動平均線、RSI 指標等圖表,最後進行抄底程式工具實作。 此外,有鑑於 Yahoo 更新網站後,整個 HTML 的結構完全不同,因此課程中特別新增了 Yahoo 股市爬蟲程式教材,並提供整堂課完整的程式碼範例,零基礎者也能輕易上手。 金融爬蟲流程簡介 課程中將學習到完整金融爬蟲方式,從分析網頁架構到儲存金融數據,最後資訊視覺化金融資訊。讓您在第一時間以最聰明便捷的途徑簡化投資歷程, 掌握投資先機,投報率即刻到手! → 確認資料來源 (臺灣證券交易所),分析網頁的架構,要抓的資料所在位置 → 透過爬蟲程式解析網頁內容,清理資料,從中抓取所需的數據 (Pandas) → 將整理的數據儲存至資料庫中 (SQL) → 未來就可以從資料庫中提取資料並繪製圖表 (Plotly) 200%解鎖項目 「講座:網路資源視覺化與Line Notify整合實作」 在這堂解鎖課程中,會實作讓程式能夠一覽股市資料的即時通知工具。將金融資訊爬蟲下來後,使用Plotly套件繪製成一張張簡潔的視覺化資訊圖表,並透過 LINE Notify來傳送給使用者。 400%解鎖項目 「講座:網路資源視覺化與Excel整合實作」 適合對象 零程式基礎,想踏入金融科技領域的人 對股票投資有經驗,想打造屬於自己可視覺化股票投資工具的投資人 對學習整合金融網路爬蟲、資料庫和資訊視覺化有興趣的工程師 教師介紹 Kadin Chung 鍾榮達 目前在公司負責系統分析與程式設計,同時也在做線上課程講師。 碩士畢業之後在外商系統整合服務公司上班多年,到自己設立軟體公司,第一個合作售出的系統是一套網路管理系統,可以幫助客戶配置,維護和測試數千台思科網路設備。 除此之外,Kadin在大型項目方面經驗豐富,例如馬拉松線上報名系統,車行租賃管理系統等。 在Kadin創業的過程中不斷地促使自己學習新的技能,並且知道什麼是「學習新技能」最有效的方法,他樂於分享一切所學的知識和實務經驗,也因為這份樂情,帶領 Kadin 來到 MasterTalks ,他將會透過高品質且有效率的方式分享他所學的一切技術和知識! 課程大綱 一、Python 程式基礎 1. 程式開發環境建立 2. 認識變數和資料型態 3. 流程控制 4. 常用的容器型態 5. 函式、模組和套件 6. 檔案的讀取與寫入 7. 例外處理 8. try-except 類別與物件 二、Python 爬蟲程式應用 1. 認識網路爬蟲 2. 網路爬蟲相關技術 3. 認識 HTML 4. 認識 Chrome開發人員工具 5. BeautifulSoup 教學 1|實作案例:Yahoo 股市爬蟲 6. BeautifulSoup 教學 2|實作案例:Google 股市爬蟲 7. Selenium 教學 1|實作案例:告牌匯率爬蟲 8. Selenium 教學 2|實作案例:匯率走勢爬蟲 三、數據的儲存:SQL圖表 1. CSV檔案讀取與寫入|銀行利率爬蟲 2. 資料庫基礎教學 1 3. 資料庫基礎教學 2|股票清單爬蟲 四、數據處理、資料分析與視覺化 1. Pandas 基礎教學 1 2. Pandas 基礎教學 2|股票日成交資訊 3. Plotly 基礎介紹 4. K線圖製作 5. 整合K線與成交量|子圖的製作 6. 移動平均線圖製作 7. RSI 指標圖製作 五、抄底工具程式實作 1. 台灣證券交易所|大盤指數爬蟲 2. 爬蟲抓取每日大盤【歷史資料】與資料庫整合實作 3. 爬蟲抓取每日大盤【成交資訊】與資料庫整合實作 4. 抄底工具:大盤K線與成交量圖製作 (含圖表週期轉換) 5. 抄底工具:大盤KD指標技術分析圖製作 6. 爬蟲抓取每日大盤【融資餘額】與資料庫整合實作 7. 抄底工具:大盤融資餘額圖製作 補充章節:HTML & CSS 基礎 1. HTML 基本介紹 2. 下載前端開發工具 3. HTML 結構 4. HTML 內容 5. HTML 圖片 6. HTML 超連結 7. 基本CSS介紹 8. 設定文字樣式 9. 設定顏色 10. 使用 Class 與 ID 11. CSS 區塊模型 12. 網頁布局 13. 美化網站 14. 定位方式 解鎖內容 講座1:LINE視覺化圖片即時通知 講座2:網路資源視覺化與Excel整合實作 講座3:Python爬蟲與PDF檔案下載整合實作 課前準備 一台能夠上網的電腦或筆電 課程中所使用到的軟體都是免費的,都會在課程中說明
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CSIM 神秘客服務稽核管理師
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SQMM服務績效管理師
品質致勝關鍵=高績效的競爭力對於品質,鴻海集團董事長郭台銘曾說過的名言「品質就是客戶願意用兩倍的價格來跟你買,而且還很高興!」課程從理解品質標準、制定品質策略、品管稽核、解決問題與危機處理思維等面向來提升服務競爭力與服務品質管理能力。 專業服務管理人才養成:BIM顧客服務管理師→CSIM服務稽核管理師→SQMM服務績效管理師1. 上課日期:9/21(六)、9/22(日)、9/28(六)、9/29(日)09:30~16:30 2. 考試日期:10/5(六) 10:00-12:00 SQMM服務績效管理師 教學內容 一、服務禮儀技巧與服務流程設計 1.圓滿服務從心開始 2.創造親切的定義與技巧 3.呈現禮貌的定義與技巧 4.展現專業印象的定義與技巧 5.電話接聽流程設計 6.友善對話的技巧設計 7.服務敏感度定義與設計 8.整體服務接待流程與設計 二、顧客滿意調查與分析 1.外部顧客滿意度了解之設定與統計 2.顧客問卷調查題目設定技巧 3.顧客滿意度的提昇分析與測定方法 ★第一階段產出:1 份顧客滿意調查分析報告(顧客問卷數至少需 20 份顧客問卷調查)★ 三、服務稽核調查暨稽核題目設定 1.國際驗證組織對服務業隱匿性調查方法之應用 2.各類服務稽核調查方式分析 3.服務稽核題目設計 4.隱匿性稽核調查實測應用一 四、服務稽核調查暨稽核報告分析與服務績效評估 1.隱匿性稽核調查實測應用二 2.稽核單點報告製作與彙整報告簡報製作與討論 3.稽核問題分析與服務績效評估 4.稽核後組織之服務對策討論 ★第二階段產出:1 份服務稽核調查管理改善報告★ 加 值 力: 1.提升服務經營管理能力 2.能洞悉服務缺口問題,並協助職場進行服務管理改善 3.設計滿足顧客的服務流程,讓同仁得以有效遵循 4.中階主管成為高階主管服務競爭力的提升
文大推廣部
學習精靈

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石惠貞

副總經理暨投資長

2023/12/12

Harriet 籌集 140 萬歐元,開發HR AI助理
總部位於倫敦的 Harriet 籌集了 140 萬歐元的種子前資金,為人力資源團隊提供全端人工智慧產品
Harriet首先掃描所有現有的組織政策和文檔,以了解當前的情況、缺失的情況以及存在重複或衝突資訊的情況。然後,它為公司指明問題的方向,並幫助他們清理資料——為部署更多人工智慧奠定正確的基礎。然後,哈麗特利用這些乾淨的數據和訊息,成為每位員工的私人人力資源助理。
透過 Slack 存取並插入其他人力資源工具(例如票務系統、HRIS 和薪資),Harriet 可以預訂員工休假、更新公司政策、尋找相關文件、取得薪資並將其引導至支援服務,並提供量身定制 的 答案到特定員工的位置。 此外,Harriet 還可以協助解決人員管理問題,例如提供有關如何激勵直接下屬或主持研討會的提示。
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學習精靈

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104學習精靈

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2023/12/01

金融常識與職業道德證照,自學也能考取金融證照, 攻略整理!
本證照的重要性:金管會為強化從事金融相關工作者之金融市場常識與職業道德觀念,規定自95年8月1日起,參加13種金融從業人員資格測驗之應試者,須加考本項測驗方能登錄從事該類業務,本測驗為進入金融界之最低門檻。
報名考試的地方:
1.台灣金融研訓院報名
2.證券暨期貨市場發展基金會
3.財團法人保險事業發展中心
測驗方式:
筆試,四選一單選題,採答案卡作答。題數100題。
測驗內容:
一、金融市場常識(50%)
(一)金融體系 (二)證券期貨市場 (三)銀行實務 (四)信託實務 (五)貨幣市場實務 (六)保險實務 (七)金融科技 (八)普惠金融 (九)金融詐騙 (十)ESG
二、金融市場從業人員職業道德(50%)
(一)業務推廣與招攬 (二)受託執行業務 (三)告知義務與通知 (四)誠實信用原則 (五)有關利益衝突 (六)保密原則 (七)遵守法律規範與自律
準備技巧:考古題多看幾遍,尤其是金融市場常識的部分一定要看!!!
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成為數據分析師的第一把鑰匙:用Python實作三個資料分析專案
課程介紹 人力銀行徵才上,不只是資訊科技業,而是化工業、台灣大車隊、金融業、電信業、甚至是房仲業,各行各業都在搶數據分析師! 徵才月薪至少有四萬元以上,對於大學畢業生及工作一兩年想轉職的人,都是極佳的投入機會。 想要當數據分析師,不一定非要資工資管背景,跟著容噗老師學習,文科生也能轉職成為數據分析師! 有別於市面上的資料分析課程都是以程式教學為大宗,非工科生有點難以進入。 容噗老師以非工科生成功轉為數據分析師的經驗、第一線職場實戰角度出發,來設計這門課程,適合零基礎、初入門、想轉職作數據分析師的你! 學會本課,讓你徹底掌握數據分析師的必備技能,充分的模擬資料分析練習,學完還讓你帶走三個具有高度移植性的資料分析專案,提供程式碼下載,以利與職場接軌。 文科生不用怕,容噗老師會教導Python基本程式邏輯及技巧,懂了邏輯,運用網路免費程式資源將如魚得水! 為什麼需要這門課? 資料分析演算法眾多,到底哪些才是第一線在用的? 別多花時間學用不到的,學習最實用的數據分析實戰技巧! 分析思維與職場溝通不是看看網路文章就可以簡單學會的,一份資料的分析方向是需要透過自己清晰的思路,以及與各單位溝通結果來決定的。 看圖說分析的檢討報告時代已過,老闆們更想知道的是未來會發生甚麼事,Python的預測模組非常完善,本次課程會帶領學員正式接觸預測模型。 大數據時代下,資料量日與遽增,傳統Excel能處理的資料量有限,Python這種程式語言會是未來的趨勢。 以最短的時間輕鬆上手Python工具,邁入數據分析師的領域。 課程大綱 PART1: 數據分析師簡介 大數據及常見分析工具的介紹,R、Python、SQL、Excel優缺點 數據分析師的專業技能: 資料整理、資料分析、分析報告 數據分析師的職場定位&工作夥伴 學習資源介紹: Kaggle平台操作 & YouTube 頻道介紹 PART2: PYTHON基礎 Python – Anaconda安裝 Python – Spyder啟用 Python – 介面介紹 Python – 套件安裝 Python – Pandas、sklearn套件介紹 Python – 函式介紹與使用 PART3: PYTHON新手村: 巨量資料整理 資料整理 vs 資料清理 Pandas – data格式簡介&檔案讀取與輸出 Pandas – 行列整理、篩選 Pandas – 排序、移除重複、取代 Pandas – 格式轉換(character、date、float、int) Pandas – 合併、串接 Pandas – 字串取代、篩選、合併 Pandas – 樞紐 PART4: FACEBOOK用戶資料探索(EDA) - 模擬公司會員資料(CRM) 你將學習到本專案藉由Facebook資料來模擬職場真實的會員資料(CRM),透過一層層收斂的分析邏輯,準確提供需求方有用的資訊,例如男性會員與女性會員的價值差異,哪些客群應該投入更大的行銷資源,以換取更大的利益。 常用統計量的應用說明: 四分位、眾數、MSE、MAE、MAPE、R2、acc 資料探索(EDA) 資料清洗 – NA值處理 資料清洗 – 離群值處理 資料視覺化 資料探索結論 提供程式碼下載 PART5: IKEA 商品折扣預測 - 模擬公司商品銷售資料 你將學習到本專案藉由IKEA資料來模擬職場真實的商品銷售資料,透過一層層收斂的分析邏輯,預測哪些商品該給予折扣,哪些商品不用,以避免公司內折,換取更大的利益。 分析需求確認 | vs 行銷人員&主管&老闆 資料探勘 | vs 資料庫人員: 資料理解 資料探勘 | 隨機森林、XGBoosting、SVM演算法教學 特徵篩選 | R2教學 特徵壓縮 | PCA教學 隨機抽樣 | 28 & 37法則 模型調參 | 各演算法重要參數說明 模型診斷 | 損失函數說明 模型結果說明 提供程式碼下載 PART6: 特斯拉股價預測 - 模擬公司營收資料 你將學習到本專案藉由特斯拉資料來模擬職場真實的營收資料,透過一層層收斂的分析邏輯,預測未來的股票價格,讓高層了解公司未來走向,提早做好策略。 特斯拉股價預測 預測盲點補充 模型準確度不佳怎麼辦? 提供程式碼下載 300%解鎖: 模擬客服文字資料第1步 - GOOGLE評論資料清理 專案說明:本專案藉由Google評論資料來模擬職場真實的客服文字資料,無論是公司內部或是網路輿情,文字資料無所不在,就讓容噗老師由文字資料清理,帶你進入自然語言處理(NLP)的領域吧。 安裝套件by終端機 文字資料介紹&整理 – jieba斷詞 文字資料清洗 – stopword 500%解鎖: 模擬客服文字資料第2步 - GOOGLE評論資料探索 專案說明:本專案藉由Google評論資料來模擬職場真實的客服文字資料,透過一層層收斂的分析邏輯,快速理解民眾每天所討論的內容,節省人工閱讀的時間。 文字常用統計量 – TF-IDF 文字資料視覺化 文字資料探索結論 700%解鎖: 模擬客服文字資料第3步 - GOOGLE評論資料探勘 專案說明:本專案藉由Google評論資料來模擬職場真實的客服文字資料,透過一層層收斂的分析邏輯,抓出風向者、關鍵主題,節省人工閱讀評論的時間。 文字資料探勘 – 風向者偵測 文字資料探勘 – 主題挖掘LDA演算法 1000%解鎖: GITHUB介紹 程式人用的GOOGLE CLOUD 如何用 GitHub 製作履歷,增加轉職成功率 教師介紹 容噗老師 學歷:東吳大學資料科學系碩士 專長:巨量資料分析、統計檢定、機器學習(預測建模)、跨部門溝通 經歷:上市櫃公司之數據分析師 教學經驗:YouTube千人訂閱教學頻道-- 容噗玩Data、R語言線上講師
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成為數據分析師的第一把鑰匙:用Python實作三個資料分析專案
課程介紹 人力銀行徵才上,不只是資訊科技業,而是化工業、台灣大車隊、金融業、電信業、甚至是房仲業,各行各業都在搶數據分析師! 徵才月薪至少有四萬元以上,對於大學畢業生及工作一兩年想轉職的人,都是極佳的投入機會。 想要當數據分析師,不一定非要資工資管背景,跟著容噗老師學習,文科生也能轉職成為數據分析師! 有別於市面上的資料分析課程都是以程式教學為大宗,非工科生有點難以進入。 容噗老師以非工科生成功轉為數據分析師的經驗、第一線職場實戰角度出發,來設計這門課程,適合零基礎、初入門、想轉職作數據分析師的你! 學會本課,讓你徹底掌握數據分析師的必備技能,充分的模擬資料分析練習,學完還讓你帶走三個具有高度移植性的資料分析專案,提供程式碼下載,以利與職場接軌。 文科生不用怕,容噗老師會教導Python基本程式邏輯及技巧,懂了邏輯,運用網路免費程式資源將如魚得水! 為什麼需要這門課? 資料分析演算法眾多,到底哪些才是第一線在用的? 別多花時間學用不到的,學習最實用的數據分析實戰技巧! 分析思維與職場溝通不是看看網路文章就可以簡單學會的,一份資料的分析方向是需要透過自己清晰的思路,以及與各單位溝通結果來決定的。 看圖說分析的檢討報告時代已過,老闆們更想知道的是未來會發生甚麼事,Python的預測模組非常完善,本次課程會帶領學員正式接觸預測模型。 大數據時代下,資料量日與遽增,傳統Excel能處理的資料量有限,Python這種程式語言會是未來的趨勢。 以最短的時間輕鬆上手Python工具,邁入數據分析師的領域。 課程大綱 PART1: 數據分析師簡介 大數據及常見分析工具的介紹,R、Python、SQL、Excel優缺點 數據分析師的專業技能: 資料整理、資料分析、分析報告 數據分析師的職場定位&工作夥伴 學習資源介紹: Kaggle平台操作 & YouTube 頻道介紹 PART2: PYTHON基礎 Python – Anaconda安裝 Python – Spyder啟用 Python – 介面介紹 Python – 套件安裝 Python – Pandas、sklearn套件介紹 Python – 函式介紹與使用 PART3: PYTHON新手村: 巨量資料整理 資料整理 vs 資料清理 Pandas – data格式簡介&檔案讀取與輸出 Pandas – 行列整理、篩選 Pandas – 排序、移除重複、取代 Pandas – 格式轉換(character、date、float、int) Pandas – 合併、串接 Pandas – 字串取代、篩選、合併 Pandas – 樞紐 PART4: FACEBOOK用戶資料探索(EDA) - 模擬公司會員資料(CRM) 你將學習到本專案藉由Facebook資料來模擬職場真實的會員資料(CRM),透過一層層收斂的分析邏輯,準確提供需求方有用的資訊,例如男性會員與女性會員的價值差異,哪些客群應該投入更大的行銷資源,以換取更大的利益。 常用統計量的應用說明: 四分位、眾數、MSE、MAE、MAPE、R2、acc 資料探索(EDA) 資料清洗 – NA值處理 資料清洗 – 離群值處理 資料視覺化 資料探索結論 提供程式碼下載 PART5: IKEA 商品折扣預測 - 模擬公司商品銷售資料 你將學習到本專案藉由IKEA資料來模擬職場真實的商品銷售資料,透過一層層收斂的分析邏輯,預測哪些商品該給予折扣,哪些商品不用,以避免公司內折,換取更大的利益。 分析需求確認 | vs 行銷人員&主管&老闆 資料探勘 | vs 資料庫人員: 資料理解 資料探勘 | 隨機森林、XGBoosting、SVM演算法教學 特徵篩選 | R2教學 特徵壓縮 | PCA教學 隨機抽樣 | 28 & 37法則 模型調參 | 各演算法重要參數說明 模型診斷 | 損失函數說明 模型結果說明 提供程式碼下載 PART6: 特斯拉股價預測 - 模擬公司營收資料 你將學習到本專案藉由特斯拉資料來模擬職場真實的營收資料,透過一層層收斂的分析邏輯,預測未來的股票價格,讓高層了解公司未來走向,提早做好策略。 特斯拉股價預測 預測盲點補充 模型準確度不佳怎麼辦? 提供程式碼下載 300%解鎖: 模擬客服文字資料第1步 - GOOGLE評論資料清理 專案說明:本專案藉由Google評論資料來模擬職場真實的客服文字資料,無論是公司內部或是網路輿情,文字資料無所不在,就讓容噗老師由文字資料清理,帶你進入自然語言處理(NLP)的領域吧。 安裝套件by終端機 文字資料介紹&整理 – jieba斷詞 文字資料清洗 – stopword 500%解鎖: 模擬客服文字資料第2步 - GOOGLE評論資料探索 專案說明:本專案藉由Google評論資料來模擬職場真實的客服文字資料,透過一層層收斂的分析邏輯,快速理解民眾每天所討論的內容,節省人工閱讀的時間。 文字常用統計量 – TF-IDF 文字資料視覺化 文字資料探索結論 700%解鎖: 模擬客服文字資料第3步 - GOOGLE評論資料探勘 專案說明:本專案藉由Google評論資料來模擬職場真實的客服文字資料,透過一層層收斂的分析邏輯,抓出風向者、關鍵主題,節省人工閱讀評論的時間。 文字資料探勘 – 風向者偵測 文字資料探勘 – 主題挖掘LDA演算法 1000%解鎖: GITHUB介紹 程式人用的GOOGLE CLOUD 如何用 GitHub 製作履歷,增加轉職成功率 教師介紹 容噗老師 學歷:東吳大學資料科學系碩士 專長:巨量資料分析、統計檢定、機器學習(預測建模)、跨部門溝通 經歷:上市櫃公司之數據分析師 教學經驗:YouTube千人訂閱教學頻道-- 容噗玩Data、R語言線上講師
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國際禮儀與社交人才培訓班
掌握「國際禮儀」關鍵細節 提升專業形象在邁入國際化的社交職場,各行各業日漸重視商務禮儀,掀起了學習禮儀熱潮。 從餐桌到社交禮儀將待人處事應具備的禮節及處事眉角、社交應對技巧,一次搞懂掌握「關鍵細節」培養成高情商的紳士淑女獲得好人緣。 課程大綱:課程內容與【國際禮儀接待員乙級考證輔導班】相同且併班上課,差別在有無參加考試。 一、國際禮儀的涵義與態度 1.「國際禮儀接待員」課程目標與效益 2. 為什麼要懂得國際禮儀 3. 國際禮儀的類型與範圍 二、國際禮儀與經貿外交的發展趨勢 1. 國際禮儀與國家服務產業發展趨向 2. 會議展覽活動延伸與相關產業關聯性 3. 參與國際社會的體制背景認識 三、基本禮儀-食的禮儀 1. 中西餐的禮儀 2. 餐桌桌次禮儀 3. 飲料酒杯禮儀 四、基本禮儀-衣的禮儀 1. 男士服飾的禮儀 2. 女士服飾的禮儀 3. 儀容儀態的禮儀 五、基本禮儀-住的禮儀 1. 住家的禮儀 2. 待客與作客的禮儀 3. 寄宿外宿的禮儀 六、基本禮儀-行的禮儀 1. 行走位置及出入大樓的禮儀 2. 駕車與乘車禮儀 3. 進出公共場所的禮儀 七、應用禮儀-社交禮儀 1. 電話禮儀 2. 應對進退與行禮禮節 3. 名片、介紹與交談禮儀 4. 應酬交際禮儀 八、應用禮儀-生活禮儀 1. 婚禮禮儀 2. 拜訪與探病 3. 宴會舞會聚會禮儀 4. 休閒運動與旅遊禮儀 九、應用禮儀-商業禮儀 1. 職場公關禮儀 2. 訪問接待與商業活動禮儀 3. 簡報簽約與會議會談禮儀 4. 商業書函、電子郵件與溝通禮儀 十、應用禮儀-接待禮儀 1. 接待禮儀的重要性與範圍 2. 一般訪客的接待與應對禮儀 3. 商業接待 4. 菸酒禮儀 十一、應用禮儀-外交禮儀 1. 國民外交禮儀 2. 國際外交禮賓與政治場合的接待 3. 國內外交機構對外關係活動的禮儀 4. 國際會議與國際活動懸旗禮儀 十二、文化禮儀-差異 1. 日本禮儀與接待 2. 泰國禮儀與接待
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