R相關課程｜104學習

R語言是開源的統計程式語言，常用於開發統計、資料分析軟體系統，課程中我們將從R/R-Studio入門，從統計分析、資料探勘與機器學習的原理與技巧，讓學員有能力進行相關的資料分析技術與資料視覺化整合應用。本門課適合想瞭解R語言，作為進入大數據分析基礎，或進行量化研究、進階資料視覺化。

本課程「生成式AI全解析」在實際規劃中，不僅涵蓋了 ChatGPT、Gemini、Canva 與 NotebookLM 等熱門生成式AI工具，更深入到機器學習以及 Python/R/TensorFlow 等核心原理與系統開發。 全產業通用的AI職能指標 —— 從「生成式工具應用」到「技術原理與系統開發」的技術核心黃金雙軌課。

課程由台灣科技大學資訊工程博士陳士杰，從資料庫系統設計概念、資料庫系統設計流程，一路由淺至深，2.8小時學會資料庫設計原理，一堂課帶你釐清所有資料庫建立的問題和易混淆的概念。課程中將公司內相關表單與人員需求，教您轉換成E-R Model，並透過每個小段落的測驗題，讓您好複習學習更紮實。

1.職缺發布與招聘管道：學習如何有效發布職缺，了解招聘管道的選擇，並注意雇主品牌的建立。 2.選才標準：建立明確的職務說明書和人才需求，並掌握評估工具，包括履歷審閱和心理測驗。 3.招募工具：瞭解測驗的信效度，掌握面談的功能和目的，以及職能模型的應用。 4.職能行為面談：學習使用C A R方法進行職能面談，避免面談中的常見問題，並鼓勵互動和提問。 5.招聘決策：了解如何做出招聘決策和判斷，確保最佳選擇符合組織需求。 本課程為104初階人資學程的其中一個單元，想完整學習基礎的人資知識_請點我前往！比單堂分開購買還優惠唷～  課程內容重點 一、職缺發布及招募管道 1.職缺發布應該要包括哪些重要內容，以及要注意的合法性 2.招募管道有哪些選擇 3.什麼是雇主品牌，影響雇主品牌的重要因素 二、選才標準 1.職務/工作說明書 2.人力需求/規格表 3.人才甄選的工具與流程 4.履歷表審閱重點 5.心理測驗的種類與運用 三、招募工具 1.測驗的信效度 2.面談的功能與目的 3.職能的概念與職能模型 四、職能行為面談 1.職能行為面談方法 C A R 2.面談時應該要避免的問題 3.邀請面談者提問 4.人選的決策與判斷

隨著自動化需求不斷提高，RPA也逐漸從大型企業普及到中小企業甚至個人使用，在未來使用RPA 也將成為職場基本技能。透過1小時的直播講座，針對全球RPA市場分析前景大方向，了解為什麼掌握 RPA這項技術會如此重要，以及EMILY.RPA 對工作者帶來哪些高效率的改變。