SlideShare une entreprise Scribd logo
1  sur  32
Télécharger pour lire hors ligne
資料科學家
培訓與認證計畫
Ryan Chung
Program R&D Manager
III IT Training Center
1
資策會 IT Training Center
² 最新科技進修
Ø 在職夜間假日進修
Ø 轉職全天養成班
² 資訊技術充電站
Ø 國際技術趨勢
Ø 職場必備能力
Ø 基本資訊技能
2
MS Pro Program
3
推廣策略
• 未來之星-菁英培育計畫校園講座 elite.iiiedu.org.tw
大專在校學生
• 線上開放式課程 openedx.iiiedu.org.tw
一般社會大眾
• 國際菁英俱樂部-資料科學家 mobiledev.tw/dma777
在職人士進修
4
完整的專業「資料科學」線上課程
5
PROGRAMMING	
WITH	PYTHON	
FOR	DATA	
SCIENCE
PROGRAMMING	
WITH	R	FOR	DATA	
SCIENCE
APPLIED	MACHINE	
LEARNING
DEVELOPING	INTELLIGENT	
APPLICATIONS	AND	BOTS
IMPLEMENTING	PREDICTIVE	
SOLUTIONS	WITH	SPARK	IN	
HDINSIGHT
CORE DATA
SCIENCE
資料科學核心
FUNDAMENTALS
基礎課程
APPLIED
DATA SCIENCE
應用資料科學
ANALYZING	&	
VISUALIZING	
DATA	WITH	
POWER	BI
QUERYING	DATA	
WITH	TRANSACT-
SQL
DATA	SCIENCE	
ORIENTATION
ANALYZING	AND	
VISUALIZING	DATA	
WITH	EXCEL
PRINCIPLES	OF	
MACHINE	
LEARNING
Essential	Statistics	
for	Data	Analysis	
using	Excel
INTRODUCTION	
TO	R	FOR	DATA	
SCIENCE
INTRODUCTION	
TO	PYTHON	FOR	
DATA	SCIENCE
DATA	SCIENCE	
ESSENTIALS
CORTANA	
COMPETITION
PROJECT
專案
Microsoft Professional Program
FUNDAMENTALS CORE	DATA	SCIENCE APPLIED	DATA	SCIENCE
MOC
20-761:	Querying
Data	with	
Transact-SQL
Course	10989A:	
Analyzing	Data	with
Power	BI
EXAM
70-761:	Querying
Data	with	Transact-
SQL
70-778: Analyzing	
Data	with	Power	BI
70-773:	
Analyzing	Big	Data	
with	Microsoft	R
70-779:	
Analyzing	Data	
with	Excel
OPENEDX
ANALYZING	BIG	DATA	
WITH	MICROSOFT	R	
SERVER
DATA SCIENCE
CHALLENGE
6
PROGRAMMING	
WITH	PYTHON	
FOR	DATA	
SCIENCE
PROGRAMMING	
WITH	R	FOR	DATA	
SCIENCE
APPLIED	MACHINE	
LEARNING
DEVELOPING	INTELLIGENT	
APPLICATIONS	AND	BOTS
IMPLEMENTING	PREDICTIVE	
SOLUTIONS	WITH	SPARK	IN	
HDINSIGHT
CORE DATA
SCIENCE
資料科學核心
FUNDAMENTALS
基礎課程
APPLIED
DATA SCIENCE
應用資料科學
ANALYZING	&	
VISUALIZING	
DATA	WITH	
POWER	BI
QUERYING	DATA	
WITH	TRANSACT-
SQL
DATA	SCIENCE	
ORIENTATION
ANALYZING	AND	
VISUALIZING	DATA	
WITH	EXCEL
PRINCIPLES	OF	
MACHINE	
LEARNING
Essential	Statistics	
for	Data	Analysis	
using	Excel
INTRODUCTION	
TO	R	FOR	DATA	
SCIENCE
INTRODUCTION	
TO	PYTHON	FOR	
DATA	SCIENCE
DATA	SCIENCE	
ESSENTIALS
CORTANA	
COMPETITION
PROJECT
專案
Microsoft Professional Program
ANALYZING	BIG	DATA	
WITH	MICROSOFT	R	
SERVER
DATA SCIENCE
CHALLENGE
名稱
Data Science Orientation
資料科學導論
時數 每週 2 ~ 4 小時、共 6 週
目標
了解資料科學的範疇,如何透過分析、視
覺化工具、統計學等知識與工具,揭露資
料背後的秘密。
7
PROGRAMMING	
WITH	PYTHON	
FOR	DATA	
SCIENCE
PROGRAMMING	
WITH	R	FOR	DATA	
SCIENCE
APPLIED	MACHINE	
LEARNING
DEVELOPING	INTELLIGENT	
APPLICATIONS	AND	BOTS
IMPLEMENTING	PREDICTIVE	
SOLUTIONS	WITH	SPARK	IN	
HDINSIGHT
CORE DATA
SCIENCE
資料科學核心
FUNDAMENTALS
基礎課程
APPLIED
DATA SCIENCE
應用資料科學
ANALYZING	&	
VISUALIZING	
DATA	WITH	
POWER	BI
QUERYING	DATA	
WITH	TRANSACT-
SQL
DATA	SCIENCE	
ORIENTATION
ANALYZING	AND	
VISUALIZING	DATA	
WITH	EXCEL
PRINCIPLES	OF	
MACHINE	
LEARNING
Essential	Statistics	
for	Data	Analysis	
using	Excel
INTRODUCTION	
TO	R	FOR	DATA	
SCIENCE
INTRODUCTION	
TO	PYTHON	FOR	
DATA	SCIENCE
DATA	SCIENCE	
ESSENTIALS
CORTANA	
COMPETITION
PROJECT
專案
Microsoft Professional Program
ANALYZING	BIG	DATA	
WITH	MICROSOFT	R	
SERVER
DATA SCIENCE
CHALLENGE
名稱
Querying with Transact-SQL
資料庫概論 – 使用 T-SQL
時數 每週 4 ~ 5 小時、共 6 週
目標
了解資料庫的語法,從第一個SELECT指令
開始學起,到能實作常見的資料庫操作邏
輯在MS SQL Server或Azure SQL 資料庫
8
PROGRAMMING	
WITH	PYTHON	
FOR	DATA	
SCIENCE
PROGRAMMING	
WITH	R	FOR	DATA	
SCIENCE
APPLIED	MACHINE	
LEARNING
DEVELOPING	INTELLIGENT	
APPLICATIONS	AND	BOTS
IMPLEMENTING	PREDICTIVE	
SOLUTIONS	WITH	SPARK	IN	
HDINSIGHT
CORE DATA
SCIENCE
資料科學核心
FUNDAMENTALS
基礎課程
APPLIED
DATA SCIENCE
應用資料科學
ANALYZING	&	
VISUALIZING	
DATA	WITH	
POWER	BI
QUERYING	DATA	
WITH	TRANSACT-
SQL
DATA	SCIENCE	
ORIENTATION
ANALYZING	AND	
VISUALIZING	DATA	
WITH	EXCEL
PRINCIPLES	OF	
MACHINE	
LEARNING
Essential	Statistics	
for	Data	Analysis	
using	Excel
INTRODUCTION	
TO	R	FOR	DATA	
SCIENCE
INTRODUCTION	
TO	PYTHON	FOR	
DATA	SCIENCE
DATA	SCIENCE	
ESSENTIALS
CORTANA	
COMPETITION
PROJECT
專案
Microsoft Professional Program
ANALYZING	BIG	DATA	
WITH	MICROSOFT	R	
SERVER
DATA SCIENCE
CHALLENGE
名稱
Analyzing and Visualizing Data with Excel
資料分析與視覺化 – 使用 Excel
時數 每週 2 ~ 4 小時、共 6 週
目標
使用Excel來分析前所未有的大量資料,運
用更好的視覺化方式與穩健的商業邏輯,
並知道如何從各種來源進行資料匯入。
9
PROGRAMMING	
WITH	PYTHON	
FOR	DATA	
SCIENCE
PROGRAMMING	
WITH	R	FOR	DATA	
SCIENCE
APPLIED	MACHINE	
LEARNING
DEVELOPING	INTELLIGENT	
APPLICATIONS	AND	BOTS
IMPLEMENTING	PREDICTIVE	
SOLUTIONS	WITH	SPARK	IN	
HDINSIGHT
CORE DATA
SCIENCE
資料科學核心
FUNDAMENTALS
基礎課程
APPLIED
DATA SCIENCE
應用資料科學
ANALYZING	&	
VISUALIZING	
DATA	WITH	
POWER	BI
QUERYING	DATA	
WITH	TRANSACT-
SQL
DATA	SCIENCE	
ORIENTATION
ANALYZING	AND	
VISUALIZING	DATA	
WITH	EXCEL
PRINCIPLES	OF	
MACHINE	
LEARNING
Essential	Statistics	
for	Data	Analysis	
using	Excel
INTRODUCTION	
TO	R	FOR	DATA	
SCIENCE
INTRODUCTION	
TO	PYTHON	FOR	
DATA	SCIENCE
DATA	SCIENCE	
ESSENTIALS
CORTANA	
COMPETITION
PROJECT
專案
Microsoft Professional Program
ANALYZING	BIG	DATA	
WITH	MICROSOFT	R	
SERVER
DATA SCIENCE
CHALLENGE
名稱
Analyzing and Visualizing Data with Power BI
資料分析與視覺化 – 使用 Power BI
時數 每週 2 ~ 4 小時、共 6 週
目標
學習如何透過Power BI將你的資料視覺化,
了解如何匯入資料,並能發佈報告以及如
何建立跨平台均可使用的Dashboard
10
PROGRAMMING	
WITH	PYTHON	
FOR	DATA	
SCIENCE
PROGRAMMING	
WITH	R	FOR	DATA	
SCIENCE
APPLIED	MACHINE	
LEARNING
DEVELOPING	INTELLIGENT	
APPLICATIONS	AND	BOTS
IMPLEMENTING	PREDICTIVE	
SOLUTIONS	WITH	SPARK	IN	
HDINSIGHT
CORE DATA
SCIENCE
資料科學核心
FUNDAMENTALS
基礎課程
APPLIED
DATA SCIENCE
應用資料科學
ANALYZING	&	
VISUALIZING	
DATA	WITH	
POWER	BI
QUERYING	DATA	
WITH	TRANSACT-
SQL
DATA	SCIENCE	
ORIENTATION
ANALYZING	AND	
VISUALIZING	DATA	
WITH	EXCEL
PRINCIPLES	OF	
MACHINE	
LEARNING
Essential	Statistics	
for	Data	Analysis	
using	Excel
INTRODUCTION	
TO	R	FOR	DATA	
SCIENCE
INTRODUCTION	
TO	PYTHON	FOR	
DATA	SCIENCE
DATA	SCIENCE	
ESSENTIALS
CORTANA	
COMPETITION
PROJECT
專案
Microsoft Professional Program
ANALYZING	BIG	DATA	
WITH	MICROSOFT	R	
SERVER
DATA SCIENCE
CHALLENGE
名稱
Essential Statistics for Data Analysis using Excel
資料分析會用到的統計學 – 使用 Excel
時數 每週 2 ~ 4 小時、共 6 週
目標
學習如何透過基礎的統計與機率,運用
Excel來實作資料分析與資料科學基礎。
11
PROGRAMMING	
WITH	PYTHON	
FOR	DATA	
SCIENCE
PROGRAMMING	
WITH	R	FOR	DATA	
SCIENCE
APPLIED	MACHINE	
LEARNING
DEVELOPING	INTELLIGENT	
APPLICATIONS	AND	BOTS
IMPLEMENTING	PREDICTIVE	
SOLUTIONS	WITH	SPARK	IN	
HDINSIGHT
CORE DATA
SCIENCE
資料科學核心
FUNDAMENTALS
基礎課程
APPLIED
DATA SCIENCE
應用資料科學
ANALYZING	&	
VISUALIZING	
DATA	WITH	
POWER	BI
QUERYING	DATA	
WITH	TRANSACT-
SQL
DATA	SCIENCE	
ORIENTATION
ANALYZING	AND	
VISUALIZING	DATA	
WITH	EXCEL
PRINCIPLES	OF	
MACHINE	
LEARNING
Essential	Statistics	
for	Data	Analysis	
using	Excel
INTRODUCTION	
TO	R	FOR	DATA	
SCIENCE
INTRODUCTION	
TO	PYTHON	FOR	
DATA	SCIENCE
DATA	SCIENCE	
ESSENTIALS
CORTANA	
COMPETITION
PROJECT
專案
Microsoft Professional Program
ANALYZING	BIG	DATA	
WITH	MICROSOFT	R	
SERVER
DATA SCIENCE
CHALLENGE
名稱
Introduction to R for Data Science
資料科學會用到的R語言 - 導論
時數 每週 2 小時、共 4 週
目標
學習資料科學專家常用的R語言,從基礎語
法、變數與基本運算開始,接著來了解R語
言的資料結構如向量、矩陣與清單等。
12
PROGRAMMING	
WITH	PYTHON	
FOR	DATA	
SCIENCE
PROGRAMMING	
WITH	R	FOR	DATA	
SCIENCE
APPLIED	MACHINE	
LEARNING
DEVELOPING	INTELLIGENT	
APPLICATIONS	AND	BOTS
IMPLEMENTING	PREDICTIVE	
SOLUTIONS	WITH	SPARK	IN	
HDINSIGHT
CORE DATA
SCIENCE
資料科學核心
FUNDAMENTALS
基礎課程
APPLIED
DATA SCIENCE
應用資料科學
ANALYZING	&	
VISUALIZING	
DATA	WITH	
POWER	BI
QUERYING	DATA	
WITH	TRANSACT-
SQL
DATA	SCIENCE	
ORIENTATION
ANALYZING	AND	
VISUALIZING	DATA	
WITH	EXCEL
PRINCIPLES	OF	
MACHINE	
LEARNING
Essential	Statistics	
for	Data	Analysis	
using	Excel
INTRODUCTION	
TO	R	FOR	DATA	
SCIENCE
INTRODUCTION	
TO	PYTHON	FOR	
DATA	SCIENCE
DATA	SCIENCE	
ESSENTIALS
CORTANA	
COMPETITION
PROJECT
專案
Microsoft Professional Program
ANALYZING	BIG	DATA	
WITH	MICROSOFT	R	
SERVER
DATA SCIENCE
CHALLENGE
名稱
Introduction to Python for Data Science
資料科學會用到的Python語言 - 導論
時數 每週 2~4 小時、共 6 週
目標
學習Python語言,從簡單的運算、變數與
資料結構,再到函數、流程控制,並開始
能用真實的資料來進行視覺化。
13
PROGRAMMING	
WITH	PYTHON	
FOR	DATA	
SCIENCE
PROGRAMMING	
WITH	R	FOR	DATA	
SCIENCE
APPLIED	MACHINE	
LEARNING
DEVELOPING	INTELLIGENT	
APPLICATIONS	AND	BOTS
IMPLEMENTING	PREDICTIVE	
SOLUTIONS	WITH	SPARK	IN	
HDINSIGHT
CORE DATA
SCIENCE
資料科學核心
FUNDAMENTALS
基礎課程
APPLIED
DATA SCIENCE
應用資料科學
ANALYZING	&	
VISUALIZING	
DATA	WITH	
POWER	BI
QUERYING	DATA	
WITH	TRANSACT-
SQL
DATA	SCIENCE	
ORIENTATION
ANALYZING	AND	
VISUALIZING	DATA	
WITH	EXCEL
PRINCIPLES	OF	
MACHINE	
LEARNING
Essential	Statistics	
for	Data	Analysis	
using	Excel
INTRODUCTION	
TO	R	FOR	DATA	
SCIENCE
INTRODUCTION	
TO	PYTHON	FOR	
DATA	SCIENCE
DATA	SCIENCE	
ESSENTIALS
CORTANA	
COMPETITION
PROJECT
專案
Microsoft Professional Program
ANALYZING	BIG	DATA	
WITH	MICROSOFT	R	
SERVER
DATA SCIENCE
CHALLENGE
名稱
Data Science Essentials
資料科學精要
時數 每週 3~4 小時、共 6 週
目標
了解資料科學的運作中,必備的關鍵概念
與技術,包含統計分析、資料清理與轉換、
R或Python的資料視覺化,以及Azure機器
學習。
14
PROGRAMMING	
WITH	PYTHON	
FOR	DATA	
SCIENCE
PROGRAMMING	
WITH	R	FOR	DATA	
SCIENCE
APPLIED	MACHINE	
LEARNING
DEVELOPING	INTELLIGENT	
APPLICATIONS	AND	BOTS
IMPLEMENTING	PREDICTIVE	
SOLUTIONS	WITH	SPARK	IN	
HDINSIGHT
CORE DATA
SCIENCE
資料科學核心
FUNDAMENTALS
基礎課程
APPLIED
DATA SCIENCE
應用資料科學
ANALYZING	&	
VISUALIZING	
DATA	WITH	
POWER	BI
QUERYING	DATA	
WITH	TRANSACT-
SQL
DATA	SCIENCE	
ORIENTATION
ANALYZING	AND	
VISUALIZING	DATA	
WITH	EXCEL
PRINCIPLES	OF	
MACHINE	
LEARNING
Essential	Statistics	
for	Data	Analysis	
using	Excel
INTRODUCTION	
TO	R	FOR	DATA	
SCIENCE
INTRODUCTION	
TO	PYTHON	FOR	
DATA	SCIENCE
DATA	SCIENCE	
ESSENTIALS
CORTANA	
COMPETITION
PROJECT
專案
Microsoft Professional Program
ANALYZING	BIG	DATA	
WITH	MICROSOFT	R	
SERVER
DATA SCIENCE
CHALLENGE
名稱
Principles of Machine Learning
機器學習準則
時數 每週 3~4 小時、共 6 週
目標
學習如何建立、評估與最佳化機器學習模
型,包含分類、回歸、叢集與推薦。
15
PROGRAMMING	
WITH	PYTHON	
FOR	DATA	
SCIENCE
PROGRAMMING	
WITH	R	FOR	DATA	
SCIENCE
APPLIED	MACHINE	
LEARNING
DEVELOPING	INTELLIGENT	
APPLICATIONS	AND	BOTS
IMPLEMENTING	PREDICTIVE	
SOLUTIONS	WITH	SPARK	IN	
HDINSIGHT
CORE DATA
SCIENCE
資料科學核心
FUNDAMENTALS
基礎課程
APPLIED
DATA SCIENCE
應用資料科學
ANALYZING	&	
VISUALIZING	
DATA	WITH	
POWER	BI
QUERYING	DATA	
WITH	TRANSACT-
SQL
DATA	SCIENCE	
ORIENTATION
ANALYZING	AND	
VISUALIZING	DATA	
WITH	EXCEL
PRINCIPLES	OF	
MACHINE	
LEARNING
Essential	Statistics	
for	Data	Analysis	
using	Excel
INTRODUCTION	
TO	R	FOR	DATA	
SCIENCE
INTRODUCTION	
TO	PYTHON	FOR	
DATA	SCIENCE
DATA	SCIENCE	
ESSENTIALS
CORTANA	
COMPETITION
PROJECT
專案
Microsoft Professional Program
ANALYZING	BIG	DATA	
WITH	MICROSOFT	R	
SERVER
DATA SCIENCE
CHALLENGE
名稱
Programming with R for Data Science
資料科學的應用 – 使用R語言
時數 每週 4~8 小時、共 6 週
目標
運用R語言的資料結構與語法,將檔案送至
雲端資料庫,並轉換成你所需要的樣貌。
16
PROGRAMMING	
WITH	PYTHON	
FOR	DATA	
SCIENCE
PROGRAMMING	
WITH	R	FOR	DATA	
SCIENCE
APPLIED	MACHINE	
LEARNING
DEVELOPING	INTELLIGENT	
APPLICATIONS	AND	BOTS
IMPLEMENTING	PREDICTIVE	
SOLUTIONS	WITH	SPARK	IN	
HDINSIGHT
CORE DATA
SCIENCE
資料科學核心
FUNDAMENTALS
基礎課程
APPLIED
DATA SCIENCE
應用資料科學
ANALYZING	&	
VISUALIZING	
DATA	WITH	
POWER	BI
QUERYING	DATA	
WITH	TRANSACT-
SQL
DATA	SCIENCE	
ORIENTATION
ANALYZING	AND	
VISUALIZING	DATA	
WITH	EXCEL
PRINCIPLES	OF	
MACHINE	
LEARNING
Essential	Statistics	
for	Data	Analysis	
using	Excel
INTRODUCTION	
TO	R	FOR	DATA	
SCIENCE
INTRODUCTION	
TO	PYTHON	FOR	
DATA	SCIENCE
DATA	SCIENCE	
ESSENTIALS
CORTANA	
COMPETITION
PROJECT
專案
Microsoft Professional Program
ANALYZING	BIG	DATA	
WITH	MICROSOFT	R	
SERVER
DATA SCIENCE
CHALLENGE
名稱
Programming with Python for Data Science
資料科學的應用 – 使用Python
時數 每週 3~4 小時、共 6 週
目標
使用Python來實作知名的資料掘礦模型,
來獲取資料背後的秘密,並了解如何進行
資料視覺化、叢集與分類等任務。
17
PROGRAMMING	
WITH	PYTHON	
FOR	DATA	
SCIENCE
PROGRAMMING	
WITH	R	FOR	DATA	
SCIENCE
APPLIED	MACHINE	
LEARNING
DEVELOPING	INTELLIGENT	
APPLICATIONS	AND	BOTS
IMPLEMENTING	PREDICTIVE	
SOLUTIONS	WITH	SPARK	IN	
HDINSIGHT
CORE DATA
SCIENCE
資料科學核心
FUNDAMENTALS
基礎課程
APPLIED
DATA SCIENCE
應用資料科學
ANALYZING	&	
VISUALIZING	
DATA	WITH	
POWER	BI
QUERYING	DATA	
WITH	TRANSACT-
SQL
DATA	SCIENCE	
ORIENTATION
ANALYZING	AND	
VISUALIZING	DATA	
WITH	EXCEL
PRINCIPLES	OF	
MACHINE	
LEARNING
Essential	Statistics	
for	Data	Analysis	
using	Excel
INTRODUCTION	
TO	R	FOR	DATA	
SCIENCE
INTRODUCTION	
TO	PYTHON	FOR	
DATA	SCIENCE
DATA	SCIENCE	
ESSENTIALS
CORTANA	
COMPETITION
PROJECT
專案
Microsoft Professional Program
ANALYZING	BIG	DATA	
WITH	MICROSOFT	R	
SERVER
DATA SCIENCE
CHALLENGE
名稱
Applied Machine Learning
機器學習應用
時數 每週 3~4 小時、共 6 週
目標
學習如何運用機器學習,來解決常見的預
測問題,如文字分析、空間資料分析、影
像處理與時間序列預測等。
18
PROGRAMMING	
WITH	PYTHON	
FOR	DATA	
SCIENCE
PROGRAMMING	
WITH	R	FOR	DATA	
SCIENCE
APPLIED	MACHINE	
LEARNING
DEVELOPING	INTELLIGENT	
APPLICATIONS	AND	BOTS
IMPLEMENTING	PREDICTIVE	
SOLUTIONS	WITH	SPARK	IN	
HDINSIGHT
CORE DATA
SCIENCE
資料科學核心
FUNDAMENTALS
基礎課程
APPLIED
DATA SCIENCE
應用資料科學
ANALYZING	&	
VISUALIZING	
DATA	WITH	
POWER	BI
QUERYING	DATA	
WITH	TRANSACT-
SQL
DATA	SCIENCE	
ORIENTATION
ANALYZING	AND	
VISUALIZING	DATA	
WITH	EXCEL
PRINCIPLES	OF	
MACHINE	
LEARNING
Essential	Statistics	
for	Data	Analysis	
using	Excel
INTRODUCTION	
TO	R	FOR	DATA	
SCIENCE
INTRODUCTION	
TO	PYTHON	FOR	
DATA	SCIENCE
DATA	SCIENCE	
ESSENTIALS
CORTANA	
COMPETITION
PROJECT
專案
Microsoft Professional Program
ANALYZING	BIG	DATA	
WITH	MICROSOFT	R	
SERVER
DATA SCIENCE
CHALLENGE
名稱
Implementing Predictive Solutions with
Spark in HDInsight
在HDInsight中使用Spark實作預測型解決方案
時數 每週 4 小時、共 6 週
目標
學習如何運用Spark在微軟Azure HDInsight
中建立預測分析與機器學習的解決方案。了
解如何進行資料清理與轉換,並能建立機器
學習模型。
19
PROGRAMMING	
WITH	PYTHON	
FOR	DATA	
SCIENCE
PROGRAMMING	
WITH	R	FOR	DATA	
SCIENCE
APPLIED	MACHINE	
LEARNING
DEVELOPING	INTELLIGENT	
APPLICATIONS	AND	BOTS
IMPLEMENTING	PREDICTIVE	
SOLUTIONS	WITH	SPARK	IN	
HDINSIGHT
CORE DATA
SCIENCE
資料科學核心
FUNDAMENTALS
基礎課程
APPLIED
DATA SCIENCE
應用資料科學
ANALYZING	&	
VISUALIZING	
DATA	WITH	
POWER	BI
QUERYING	DATA	
WITH	TRANSACT-
SQL
DATA	SCIENCE	
ORIENTATION
ANALYZING	AND	
VISUALIZING	DATA	
WITH	EXCEL
PRINCIPLES	OF	
MACHINE	
LEARNING
Essential	Statistics	
for	Data	Analysis	
using	Excel
INTRODUCTION	
TO	R	FOR	DATA	
SCIENCE
INTRODUCTION	
TO	PYTHON	FOR	
DATA	SCIENCE
DATA	SCIENCE	
ESSENTIALS
CORTANA	
COMPETITION
PROJECT
專案
Microsoft Professional Program
ANALYZING	BIG	DATA	
WITH	MICROSOFT	R	
SERVER
DATA SCIENCE
CHALLENGE
名稱
Developing Intelligent Apps and Bots
智慧應用與機器人開發
時數 每週 4 小時、共 6 週
目標
了解如何透過機器學習來開發智慧應用,與
使用者有著超乎想像的連結關係。
20
PROGRAMMING	
WITH	PYTHON	
FOR	DATA	
SCIENCE
PROGRAMMING	
WITH	R	FOR	DATA	
SCIENCE
APPLIED	MACHINE	
LEARNING
DEVELOPING	INTELLIGENT	
APPLICATIONS	AND	BOTS
IMPLEMENTING	PREDICTIVE	
SOLUTIONS	WITH	SPARK	IN	
HDINSIGHT
CORE DATA
SCIENCE
資料科學核心
FUNDAMENTALS
基礎課程
APPLIED
DATA SCIENCE
應用資料科學
ANALYZING	&	
VISUALIZING	
DATA	WITH	
POWER	BI
QUERYING	DATA	
WITH	TRANSACT-
SQL
DATA	SCIENCE	
ORIENTATION
ANALYZING	AND	
VISUALIZING	DATA	
WITH	EXCEL
PRINCIPLES	OF	
MACHINE	
LEARNING
Essential	Statistics	
for	Data	Analysis	
using	Excel
INTRODUCTION	
TO	R	FOR	DATA	
SCIENCE
INTRODUCTION	
TO	PYTHON	FOR	
DATA	SCIENCE
DATA	SCIENCE	
ESSENTIALS
CORTANA	
COMPETITION
PROJECT
專案
Microsoft Professional Program
ANALYZING	BIG	DATA	
WITH	MICROSOFT	R	
SERVER
DATA SCIENCE
CHALLENGE
名稱
Analyzing Big Data with Microsoft R Server
巨量資料分析 – 使用微軟R Server
時數 每週 4 小時、共 4 週
目標
了解如何在微軟R Server上使用R語言,來分
析大量的資料集。
21
PROGRAMMING	
WITH	PYTHON	
FOR	DATA	
SCIENCE
PROGRAMMING	
WITH	R	FOR	DATA	
SCIENCE
APPLIED	MACHINE	
LEARNING
DEVELOPING	INTELLIGENT	
APPLICATIONS	AND	BOTS
IMPLEMENTING	PREDICTIVE	
SOLUTIONS	WITH	SPARK	IN	
HDINSIGHT
CORE DATA
SCIENCE
資料科學核心
FUNDAMENTALS
基礎課程
APPLIED
DATA SCIENCE
應用資料科學
ANALYZING	&	
VISUALIZING	
DATA	WITH	
POWER	BI
QUERYING	DATA	
WITH	TRANSACT-
SQL
DATA	SCIENCE	
ORIENTATION
ANALYZING	AND	
VISUALIZING	DATA	
WITH	EXCEL
PRINCIPLES	OF	
MACHINE	
LEARNING
Essential	Statistics	
for	Data	Analysis	
using	Excel
INTRODUCTION	
TO	R	FOR	DATA	
SCIENCE
INTRODUCTION	
TO	PYTHON	FOR	
DATA	SCIENCE
DATA	SCIENCE	
ESSENTIALS
CORTANA	
COMPETITION
PROJECT
專案
Microsoft Professional Program
ANALYZING	BIG	DATA	
WITH	MICROSOFT	R	
SERVER
DATA SCIENCE
CHALLENGE
名稱
Data Science Professional Project
資料科學實際案例實作
時數 每週 3~4 小時、共 4 週
目標
利用這一系列的學習,來解決一個真實世界
的資料科學問題。你必須開發出一套機器學
習的解決方案,經由測試來決定最終分數。
22
如何取得每個科目的認證?
1. 完成要求
– 試題、作業、問卷)達到該課程標準通常為 70%
2. 購買序號
– 透過資策會-資訊技術訓練中心購買證照申請序號(不定期優惠)
3. 取得證書
– 回到課程網站,輸入序號,取得證書
23
購買證照序號
• 付款方式
–信用卡 / 匯款 / 現金
–台北市復興南路一段390號2樓
• 價格
–原價US$99
–不定期優惠
24
大專院校校園推廣講座
• 中山大學
• 中央大學
• 元智大學
• 金門大學
• 東華大學
• 暨南大學
• 長榮大學
• 南台科大
25
北中南資料科學講座活動
26
活動照片
27
活動照片
28
活動照片
29
活動照片
30
相關資訊
• 微軟專業學程 – 資料科學介紹
– http://taipei.iiiedu.org.tw/mpp-ds/
• 資策會線上學習網
– https://openedx.iiiedu.org.tw
• 未來之星 – 菁英培育計畫
– http://elite.iiiedu.org.tw/
• FB社團 – 大學生的資訊充電站
– https://www.facebook.com/groups/846979765403349/
• FB粉絲團 – 行動開發學院
– https://www.facebook.com/mobiledev.tw/
31
敬請指教
Ryan Chung
Program R&D Manager
III IT Training Center
Ryan@iii.org.tw
32

Contenu connexe

Tendances

深層学習を製造業の課題解決に用いた経験から学んだ、深層学習の社会実装が進まない理由
深層学習を製造業の課題解決に用いた経験から学んだ、深層学習の社会実装が進まない理由深層学習を製造業の課題解決に用いた経験から学んだ、深層学習の社会実装が進まない理由
深層学習を製造業の課題解決に用いた経験から学んだ、深層学習の社会実装が進まない理由Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
 
NRI事例に学ぶ、”検索”による大規模システム開発の生産性向上
NRI事例に学ぶ、”検索”による大規模システム開発の生産性向上NRI事例に学ぶ、”検索”による大規模システム開発の生産性向上
NRI事例に学ぶ、”検索”による大規模システム開発の生産性向上aslead
 
Microsoft de:code 2019 AI05 session
Microsoft  de:code 2019 AI05 sessionMicrosoft  de:code 2019 AI05 session
Microsoft de:code 2019 AI05 sessionRidge-i
 
[Track4-5] CDLEへの招待~CDLEハッカソンが、自分の人生のターニングポイントになった話~
[Track4-5] CDLEへの招待~CDLEハッカソンが、自分の人生のターニングポイントになった話~[Track4-5] CDLEへの招待~CDLEハッカソンが、自分の人生のターニングポイントになった話~
[Track4-5] CDLEへの招待~CDLEハッカソンが、自分の人生のターニングポイントになった話~Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
 
物体認識 IoT サービスを支える技術 〜クラウドアーキテクチャから組込み深層学習まで〜
物体認識 IoT サービスを支える技術 〜クラウドアーキテクチャから組込み深層学習まで〜物体認識 IoT サービスを支える技術 〜クラウドアーキテクチャから組込み深層学習まで〜
物体認識 IoT サービスを支える技術 〜クラウドアーキテクチャから組込み深層学習まで〜Takashi Kaneda
 
[Track3-2] AI活用人材の社内育成に関する取り組みについて ~ダイキン情報技術大学~
[Track3-2] AI活用人材の社内育成に関する取り組みについて ~ダイキン情報技術大学~[Track3-2] AI活用人材の社内育成に関する取り組みについて ~ダイキン情報技術大学~
[Track3-2] AI活用人材の社内育成に関する取り組みについて ~ダイキン情報技術大学~Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
 
社会やビジネスに新たな価値を生み出すソフトウェア工学 SE4BS(Software Engineering for Business and Society)
社会やビジネスに新たな価値を生み出すソフトウェア工学 SE4BS(Software Engineering for Business and Society)社会やビジネスに新たな価値を生み出すソフトウェア工学 SE4BS(Software Engineering for Business and Society)
社会やビジネスに新たな価値を生み出すソフトウェア工学 SE4BS(Software Engineering for Business and Society)Hironori Washizaki
 

Tendances (9)

深層学習を製造業の課題解決に用いた経験から学んだ、深層学習の社会実装が進まない理由
深層学習を製造業の課題解決に用いた経験から学んだ、深層学習の社会実装が進まない理由深層学習を製造業の課題解決に用いた経験から学んだ、深層学習の社会実装が進まない理由
深層学習を製造業の課題解決に用いた経験から学んだ、深層学習の社会実装が進まない理由
 
NRI事例に学ぶ、”検索”による大規模システム開発の生産性向上
NRI事例に学ぶ、”検索”による大規模システム開発の生産性向上NRI事例に学ぶ、”検索”による大規模システム開発の生産性向上
NRI事例に学ぶ、”検索”による大規模システム開発の生産性向上
 
Microsoft de:code 2019 AI05 session
Microsoft  de:code 2019 AI05 sessionMicrosoft  de:code 2019 AI05 session
Microsoft de:code 2019 AI05 session
 
[Track4-5] CDLEへの招待~CDLEハッカソンが、自分の人生のターニングポイントになった話~
[Track4-5] CDLEへの招待~CDLEハッカソンが、自分の人生のターニングポイントになった話~[Track4-5] CDLEへの招待~CDLEハッカソンが、自分の人生のターニングポイントになった話~
[Track4-5] CDLEへの招待~CDLEハッカソンが、自分の人生のターニングポイントになった話~
 
AI人材育成の落とし穴と実務的なアドバイス
AI人材育成の落とし穴と実務的なアドバイスAI人材育成の落とし穴と実務的なアドバイス
AI人材育成の落とし穴と実務的なアドバイス
 
IoTで成果を出す
IoTで成果を出すIoTで成果を出す
IoTで成果を出す
 
物体認識 IoT サービスを支える技術 〜クラウドアーキテクチャから組込み深層学習まで〜
物体認識 IoT サービスを支える技術 〜クラウドアーキテクチャから組込み深層学習まで〜物体認識 IoT サービスを支える技術 〜クラウドアーキテクチャから組込み深層学習まで〜
物体認識 IoT サービスを支える技術 〜クラウドアーキテクチャから組込み深層学習まで〜
 
[Track3-2] AI活用人材の社内育成に関する取り組みについて ~ダイキン情報技術大学~
[Track3-2] AI活用人材の社内育成に関する取り組みについて ~ダイキン情報技術大学~[Track3-2] AI活用人材の社内育成に関する取り組みについて ~ダイキン情報技術大学~
[Track3-2] AI活用人材の社内育成に関する取り組みについて ~ダイキン情報技術大学~
 
社会やビジネスに新たな価値を生み出すソフトウェア工学 SE4BS(Software Engineering for Business and Society)
社会やビジネスに新たな価値を生み出すソフトウェア工学 SE4BS(Software Engineering for Business and Society)社会やビジネスに新たな価値を生み出すソフトウェア工学 SE4BS(Software Engineering for Business and Society)
社会やビジネスに新たな価値を生み出すソフトウェア工学 SE4BS(Software Engineering for Business and Society)
 

Similaire à 微軟資料科學認證課程 Microsoft Professional Program

A16_VB でクラサバシステムの開発をしていた平凡なチームが、どのようにクラウドネイティブプロダクト開発にシフトしアジャイル開発を進めることができたのか...
A16_VB でクラサバシステムの開発をしていた平凡なチームが、どのようにクラウドネイティブプロダクト開発にシフトしアジャイル開発を進めることができたのか...A16_VB でクラサバシステムの開発をしていた平凡なチームが、どのようにクラウドネイティブプロダクト開発にシフトしアジャイル開発を進めることができたのか...
A16_VB でクラサバシステムの開発をしていた平凡なチームが、どのようにクラウドネイティブプロダクト開発にシフトしアジャイル開発を進めることができたのか...日本マイクロソフト株式会社
 
ソフトウェアエンジニアリング知識体系SWEBOK最新動向
ソフトウェアエンジニアリング知識体系SWEBOK最新動向ソフトウェアエンジニアリング知識体系SWEBOK最新動向
ソフトウェアエンジニアリング知識体系SWEBOK最新動向Hironori Washizaki
 
Microsoft in Action! - COVID19への取り組み、これから皆様とできること。
Microsoft in Action! - COVID19への取り組み、これから皆様とできること。Microsoft in Action! - COVID19への取り組み、これから皆様とできること。
Microsoft in Action! - COVID19への取り組み、これから皆様とできること。IoTビジネス共創ラボ
 
Expectations and reality of hybrid cloud
Expectations and reality of hybrid cloudExpectations and reality of hybrid cloud
Expectations and reality of hybrid cloudNaoki Yonezu
 
【de:code 2020】 Development from anywhere! 全ての開発者が生産性を維持するためにマイクロソフトが貢献できること
【de:code 2020】 Development from anywhere! 全ての開発者が生産性を維持するためにマイクロソフトが貢献できること【de:code 2020】 Development from anywhere! 全ての開発者が生産性を維持するためにマイクロソフトが貢献できること
【de:code 2020】 Development from anywhere! 全ての開発者が生産性を維持するためにマイクロソフトが貢献できること日本マイクロソフト株式会社
 
なぜ数学と理系人材がビジネスの現場で必要とされるのか
なぜ数学と理系人材がビジネスの現場で必要とされるのかなぜ数学と理系人材がビジネスの現場で必要とされるのか
なぜ数学と理系人材がビジネスの現場で必要とされるのかHirofumi Ikeda
 
超高速開発の基礎概念 20141119 0
超高速開発の基礎概念 20141119 0超高速開発の基礎概念 20141119 0
超高速開発の基礎概念 20141119 0正善 大島
 
機械学習・ディープラーニング、ITの実装スキル学ぶ方法(と私の場合)
機械学習・ディープラーニング、ITの実装スキル学ぶ方法(と私の場合)機械学習・ディープラーニング、ITの実装スキル学ぶ方法(と私の場合)
機械学習・ディープラーニング、ITの実装スキル学ぶ方法(と私の場合)小川 雄太郎
 
アーキテクチャとアジャイルプロジェクトをまともに進めるための両輪について-DevLOVE関西 #DevKan
アーキテクチャとアジャイルプロジェクトをまともに進めるための両輪について-DevLOVE関西 #DevKan アーキテクチャとアジャイルプロジェクトをまともに進めるための両輪について-DevLOVE関西 #DevKan
アーキテクチャとアジャイルプロジェクトをまともに進めるための両輪について-DevLOVE関西 #DevKan Yusuke Suzuki
 
介護デジタルハッカソン in 札幌 2020 Dチーム
介護デジタルハッカソン in 札幌 2020 Dチーム介護デジタルハッカソン in 札幌 2020 Dチーム
介護デジタルハッカソン in 札幌 2020 DチームInnovationLab1
 
COVID-19 研究・対策に活用可能な NVIDIA ソフトウェアと関連情報
COVID-19 研究・対策に活用可能な NVIDIA ソフトウェアと関連情報COVID-19 研究・対策に活用可能な NVIDIA ソフトウェアと関連情報
COVID-19 研究・対策に活用可能な NVIDIA ソフトウェアと関連情報NVIDIA Japan
 
能力ファイル 2Tソフトウエアソリューション株式会社
能力ファイル 2Tソフトウエアソリューション株式会社能力ファイル 2Tソフトウエアソリューション株式会社
能力ファイル 2Tソフトウエアソリューション株式会社Brrs Nguyen(2TS)
 
デジタル化推進に向け、今できること(PMシンポジウム2019講演資料)
デジタル化推進に向け、今できること(PMシンポジウム2019講演資料)デジタル化推進に向け、今できること(PMシンポジウム2019講演資料)
デジタル化推進に向け、今できること(PMシンポジウム2019講演資料)IT VALUE EXPERTS Inc.
 
ディープラーニングの産業応用とそれを支える技術
ディープラーニングの産業応用とそれを支える技術ディープラーニングの産業応用とそれを支える技術
ディープラーニングの産業応用とそれを支える技術Shohei Hido
 
データからビジネス変革をもたらすマイクロソフトの AI とは
データからビジネス変革をもたらすマイクロソフトの AI とはデータからビジネス変革をもたらすマイクロソフトの AI とは
データからビジネス変革をもたらすマイクロソフトの AI とはMiho Yamamoto
 
Sequent Asia IT Refined Japanese Presentation
Sequent Asia IT Refined Japanese PresentationSequent Asia IT Refined Japanese Presentation
Sequent Asia IT Refined Japanese Presentationsaiitweb
 
ACRiウェビナー_ChipTip Technology様ご講演資料
ACRiウェビナー_ChipTip Technology様ご講演資料ACRiウェビナー_ChipTip Technology様ご講演資料
ACRiウェビナー_ChipTip Technology様ご講演資料直久 住川
 

Similaire à 微軟資料科學認證課程 Microsoft Professional Program (20)

A16_VB でクラサバシステムの開発をしていた平凡なチームが、どのようにクラウドネイティブプロダクト開発にシフトしアジャイル開発を進めることができたのか...
A16_VB でクラサバシステムの開発をしていた平凡なチームが、どのようにクラウドネイティブプロダクト開発にシフトしアジャイル開発を進めることができたのか...A16_VB でクラサバシステムの開発をしていた平凡なチームが、どのようにクラウドネイティブプロダクト開発にシフトしアジャイル開発を進めることができたのか...
A16_VB でクラサバシステムの開発をしていた平凡なチームが、どのようにクラウドネイティブプロダクト開発にシフトしアジャイル開発を進めることができたのか...
 
ソフトウェアエンジニアリング知識体系SWEBOK最新動向
ソフトウェアエンジニアリング知識体系SWEBOK最新動向ソフトウェアエンジニアリング知識体系SWEBOK最新動向
ソフトウェアエンジニアリング知識体系SWEBOK最新動向
 
Microsoft in Action! - COVID19への取り組み、これから皆様とできること。
Microsoft in Action! - COVID19への取り組み、これから皆様とできること。Microsoft in Action! - COVID19への取り組み、これから皆様とできること。
Microsoft in Action! - COVID19への取り組み、これから皆様とできること。
 
Expectations and reality of hybrid cloud
Expectations and reality of hybrid cloudExpectations and reality of hybrid cloud
Expectations and reality of hybrid cloud
 
【de:code 2020】 Development from anywhere! 全ての開発者が生産性を維持するためにマイクロソフトが貢献できること
【de:code 2020】 Development from anywhere! 全ての開発者が生産性を維持するためにマイクロソフトが貢献できること【de:code 2020】 Development from anywhere! 全ての開発者が生産性を維持するためにマイクロソフトが貢献できること
【de:code 2020】 Development from anywhere! 全ての開発者が生産性を維持するためにマイクロソフトが貢献できること
 
PBL as a Service
PBL as a ServicePBL as a Service
PBL as a Service
 
なぜ数学と理系人材がビジネスの現場で必要とされるのか
なぜ数学と理系人材がビジネスの現場で必要とされるのかなぜ数学と理系人材がビジネスの現場で必要とされるのか
なぜ数学と理系人材がビジネスの現場で必要とされるのか
 
超高速開発の基礎概念 20141119 0
超高速開発の基礎概念 20141119 0超高速開発の基礎概念 20141119 0
超高速開発の基礎概念 20141119 0
 
Forkwell
ForkwellForkwell
Forkwell
 
機械学習・ディープラーニング、ITの実装スキル学ぶ方法(と私の場合)
機械学習・ディープラーニング、ITの実装スキル学ぶ方法(と私の場合)機械学習・ディープラーニング、ITの実装スキル学ぶ方法(と私の場合)
機械学習・ディープラーニング、ITの実装スキル学ぶ方法(と私の場合)
 
アーキテクチャとアジャイルプロジェクトをまともに進めるための両輪について-DevLOVE関西 #DevKan
アーキテクチャとアジャイルプロジェクトをまともに進めるための両輪について-DevLOVE関西 #DevKan アーキテクチャとアジャイルプロジェクトをまともに進めるための両輪について-DevLOVE関西 #DevKan
アーキテクチャとアジャイルプロジェクトをまともに進めるための両輪について-DevLOVE関西 #DevKan
 
介護デジタルハッカソン in 札幌 2020 Dチーム
介護デジタルハッカソン in 札幌 2020 Dチーム介護デジタルハッカソン in 札幌 2020 Dチーム
介護デジタルハッカソン in 札幌 2020 Dチーム
 
COVID-19 研究・対策に活用可能な NVIDIA ソフトウェアと関連情報
COVID-19 研究・対策に活用可能な NVIDIA ソフトウェアと関連情報COVID-19 研究・対策に活用可能な NVIDIA ソフトウェアと関連情報
COVID-19 研究・対策に活用可能な NVIDIA ソフトウェアと関連情報
 
能力ファイル 2Tソフトウエアソリューション株式会社
能力ファイル 2Tソフトウエアソリューション株式会社能力ファイル 2Tソフトウエアソリューション株式会社
能力ファイル 2Tソフトウエアソリューション株式会社
 
デジタル化推進に向け、今できること(PMシンポジウム2019講演資料)
デジタル化推進に向け、今できること(PMシンポジウム2019講演資料)デジタル化推進に向け、今できること(PMシンポジウム2019講演資料)
デジタル化推進に向け、今できること(PMシンポジウム2019講演資料)
 
ディープラーニングの産業応用とそれを支える技術
ディープラーニングの産業応用とそれを支える技術ディープラーニングの産業応用とそれを支える技術
ディープラーニングの産業応用とそれを支える技術
 
[Japan Tech summit 2017] MAI 001
[Japan Tech summit 2017]  MAI 001[Japan Tech summit 2017]  MAI 001
[Japan Tech summit 2017] MAI 001
 
データからビジネス変革をもたらすマイクロソフトの AI とは
データからビジネス変革をもたらすマイクロソフトの AI とはデータからビジネス変革をもたらすマイクロソフトの AI とは
データからビジネス変革をもたらすマイクロソフトの AI とは
 
Sequent Asia IT Refined Japanese Presentation
Sequent Asia IT Refined Japanese PresentationSequent Asia IT Refined Japanese Presentation
Sequent Asia IT Refined Japanese Presentation
 
ACRiウェビナー_ChipTip Technology様ご講演資料
ACRiウェビナー_ChipTip Technology様ご講演資料ACRiウェビナー_ChipTip Technology様ご講演資料
ACRiウェビナー_ChipTip Technology様ご講演資料
 

Plus de Ryan Chung

Voice-First Games for Alexa
Voice-First Games for AlexaVoice-First Games for Alexa
Voice-First Games for AlexaRyan Chung
 
AI Service Integration - Education
AI Service Integration - EducationAI Service Integration - Education
AI Service Integration - EducationRyan Chung
 
AI Service Integration
AI Service IntegrationAI Service Integration
AI Service IntegrationRyan Chung
 
AI Adoption in the Enterprise
AI Adoption in the EnterpriseAI Adoption in the Enterprise
AI Adoption in the EnterpriseRyan Chung
 
Intro to Dialogflow Chatbot Development
Intro to Dialogflow Chatbot DevelopmentIntro to Dialogflow Chatbot Development
Intro to Dialogflow Chatbot DevelopmentRyan Chung
 
AI in Classroom
AI in ClassroomAI in Classroom
AI in ClassroomRyan Chung
 
AWS re:Invent 2018 Recap
AWS re:Invent 2018 RecapAWS re:Invent 2018 Recap
AWS re:Invent 2018 RecapRyan Chung
 
Service Integration Workshop
Service Integration WorkshopService Integration Workshop
Service Integration WorkshopRyan Chung
 
Smart Home Intro Lab
Smart Home Intro LabSmart Home Intro Lab
Smart Home Intro LabRyan Chung
 
Introduction to DialogFlow
Introduction to DialogFlow Introduction to DialogFlow
Introduction to DialogFlow Ryan Chung
 
Conversational AI Orientation
Conversational AI OrientationConversational AI Orientation
Conversational AI OrientationRyan Chung
 
Udacity Meet Up - 0413
Udacity Meet Up - 0413Udacity Meet Up - 0413
Udacity Meet Up - 0413Ryan Chung
 
Amazon Alexa Development Part II
Amazon Alexa Development Part IIAmazon Alexa Development Part II
Amazon Alexa Development Part IIRyan Chung
 
Amazon Alexa Development
Amazon Alexa DevelopmentAmazon Alexa Development
Amazon Alexa DevelopmentRyan Chung
 
Microsoft Professional Program - AI
Microsoft Professional Program - AIMicrosoft Professional Program - AI
Microsoft Professional Program - AIRyan Chung
 
AI Service Integration
AI Service IntegrationAI Service Integration
AI Service IntegrationRyan Chung
 
Hour of Code - Amazon Alexa
Hour of Code - Amazon AlexaHour of Code - Amazon Alexa
Hour of Code - Amazon AlexaRyan Chung
 

Plus de Ryan Chung (20)

Voice-First Games for Alexa
Voice-First Games for AlexaVoice-First Games for Alexa
Voice-First Games for Alexa
 
AI Service Integration - Education
AI Service Integration - EducationAI Service Integration - Education
AI Service Integration - Education
 
AI Service Integration
AI Service IntegrationAI Service Integration
AI Service Integration
 
AI Adoption in the Enterprise
AI Adoption in the EnterpriseAI Adoption in the Enterprise
AI Adoption in the Enterprise
 
Intro to Dialogflow Chatbot Development
Intro to Dialogflow Chatbot DevelopmentIntro to Dialogflow Chatbot Development
Intro to Dialogflow Chatbot Development
 
AI in Classroom
AI in ClassroomAI in Classroom
AI in Classroom
 
AWS re:Invent 2018 Recap
AWS re:Invent 2018 RecapAWS re:Invent 2018 Recap
AWS re:Invent 2018 Recap
 
MovieBot
MovieBotMovieBot
MovieBot
 
Service Integration Workshop
Service Integration WorkshopService Integration Workshop
Service Integration Workshop
 
MPP AI
MPP AIMPP AI
MPP AI
 
Smart Home Intro Lab
Smart Home Intro LabSmart Home Intro Lab
Smart Home Intro Lab
 
Introduction to DialogFlow
Introduction to DialogFlow Introduction to DialogFlow
Introduction to DialogFlow
 
Conversational AI Orientation
Conversational AI OrientationConversational AI Orientation
Conversational AI Orientation
 
Udacity Meet Up - 0413
Udacity Meet Up - 0413Udacity Meet Up - 0413
Udacity Meet Up - 0413
 
Amazon Alexa Development Part II
Amazon Alexa Development Part IIAmazon Alexa Development Part II
Amazon Alexa Development Part II
 
Amazon Alexa Development
Amazon Alexa DevelopmentAmazon Alexa Development
Amazon Alexa Development
 
Microsoft Professional Program - AI
Microsoft Professional Program - AIMicrosoft Professional Program - AI
Microsoft Professional Program - AI
 
AI Service Integration
AI Service IntegrationAI Service Integration
AI Service Integration
 
Intro to AI
Intro to AIIntro to AI
Intro to AI
 
Hour of Code - Amazon Alexa
Hour of Code - Amazon AlexaHour of Code - Amazon Alexa
Hour of Code - Amazon Alexa
 

Dernier

自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineerYuki Kikuchi
 
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察  ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察  ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...博三 太田
 
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdfAWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdfFumieNakayama
 
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)NTT DATA Technology & Innovation
 
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?akihisamiyanaga1
 
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)UEHARA, Tetsutaro
 
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)Hiroshi Tomioka
 
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdfクラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdfFumieNakayama
 

Dernier (8)

自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
 
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察  ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察  ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
 
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdfAWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
 
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
 
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
 
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
 
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
 
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdfクラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
 

微軟資料科學認證課程 Microsoft Professional Program