104學習精靈

將教授大數據分析的能力，介紹資料探勘(Data Mining)的演算邏輯，並且教授套裝軟體的操作。授課講師將在眾多的大數據分析演算法裡，教授目前業界最實用的分類法(Classification)，並使用其中最符合人類感知的決策樹(Decision Tree)，來解構相關人力資源的問題。此部分也將以企業的真實個案，來詳細分析員工的績效考核、PIP 因素。另外，也分析在職/離職詳細原因為何，提供人力資源管理者，進行可執行的方案，實際地解決問題。此部分的工具，將採用SPSS Clementine (Trial)的視覺化拖拉套裝軟體(毋須寫程式)，來進行教學。在大數據管理中，本課程將教學企業的數據策略，以及KPI 與數據分析的正確連結，並且也說明大數據執行前的邏輯思維。 　　初步瞭解，請參考講師撰寫於「哈佛商業評論」的文章，網址為：https://www.hbrtaiwan.com/article_content_AR0009753.html。 　　以上的授課內容當中，我們也會使用到生成式AI 的工具，讓它們成為我們的得力小幫手，說明如何運用它們，使我們可以更節省時間且更有效率，但卻不失去甚至更佳的產出品質，於我們大數據分析與管理工作上，達到人類與AI 一起合作共好的未來工作新模式。　　在大數據、人工智慧與Web 3.0的浪潮下，有效地運用數據與商業分析，儼然成為管理者所應具備的關鍵能力之一。目前有太多的資料分析演算法及數據分析工具可供企業運用，然而大部分非計量與演算背景的管理者，對於如何運用這些數位資源，普遍不太能有效地管理與創造其數據價值，也缺少了應有的數據策略與管理思維。 　　因應企業數位轉型的需求，針對企業人力資源與其他功能的管理者，本課程將教授大數據的兩項重要課題，第一個是大數據分析的能力，包含資料探勘(Data Mining)的演算邏輯及套裝軟體操作，第二個是大數據的管理思維。於前者，管理者能夠藉由認識大數據的演算，瞭解其背後的運作原理，如此可以有效地來解構自己在職場上的問題，找尋合適的演算法與工具，來進行數據分析。於後者，目前幾乎沒有課程探討大數據的管理哲學，但卻是擔任企業數據管理者，所必備之能力。 　　然而，因應生成式AI 的到來，未來人類的工作、學習與生活模式，將因此而大幅改變，我們如何運用ChatGPT、GPT 4.0、Canva、Stable Diffusion…等AI 生成式工具，來幫助我們在大數據分析與管理的工作上，更有效率與更佳的產出品質，也是本課程要教授的重點。

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