Python人工智慧與資料科學人才養成班03期 - 工程師
By Hedy
at 2022-08-23T11:34
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Table of Contents
勞動部補助課程全程遠距教學【Python人工智慧與資料科學人才養成班第03期】
---延長報名到9/13---
兩個月成為最受企業歡迎的AI資料分析技術人才
344小時完整學習AI大數據九個必備職能
程式語言、資料庫、網路爬蟲、資料探勘、資料視覺化、機器學習、影像辨識
、深度學習、自然語言處理
課程完全零基礎,專業師資手把手!
失待業者政府補助80%-100%! 15-29歲青年參訓另可月領8,000學習獎勵金!
並贈書籍價值總額超過4,000元!
從0開始製作企業案例專題,培養團隊協助與專業能力!
報名去
9/13 報名截止
https://its.taiwanjobs.gov.tw/Course/Detail?ID=148509
訓練職類 電腦程式設計
緣由
現今是AI人工智慧、雲端運算、大數據、物聯網、區塊鏈等所引爆的潮流世代,面對
這些新興應用領域所產生的多樣、複雜、大量的資料以及各種應用面向的分析需求,已讓
資料科學成為這些潮流背後的共同核心技術。根據經濟部工業局 2019-2021資料服務產業
專業人才需求推估調查結果顯示,台灣資料服務產業總專業人才新增需求約 14,000 人,
同時搜尋國內 104 人力銀行相關職缺「資料科學、資料分析、資料工程」,總職缺也已
超過萬筆,人力缺口卻尚未補足。
課程目標
機器學習、深度學習、人工智慧仍然是產業的重點發展技術,許多軟體與設備商
都已投入人工智慧的應用服務。根據Adecco藝珂人事顧問公司《2020大中華地區薪資指南
》,「資料科學家」、「資料工程師」及「資料分析師」等台灣地區的薪資,最低為月薪
6萬-7萬元、最高為月薪9萬-12萬元。根據全球最大的求職網站Indeed.com的搜尋結果顯
示,AI工程師在美國約有9萬-14萬美元的年薪,而資料分析師也有5.5萬-10萬美元年薪。
顯見數位經濟時代,人工智慧與資料服務人才有非常多元的職涯發展。 要打造人工智慧
團隊通常需要三種類型的專家:資料科學家、資料工程師以及機器學習工程師。資料科學
家專注於連結資料與商業價值、資料工程師擅長蒐集與處理資料,機器學習工程師則是利
用演算法,從資料裡面提取出最多的訊息,讓AI智慧系統的預測更為精準。這三種類型的
專家,佔據了數位經濟不同的重要位置,但重要性是相同的,因為缺少任何一種專家,都
無法妥善發展人工智慧與資料服務產業的最大潛力。但也是我們調查發現,除了專業能力
外,普遍最被重視的就是溝通以及專案管理的能力。
就業展望
訓後可從事資料科學家、資料分析師、資料工程師、資料系統工程師、應用領域
專家、軟體工程師、人工智慧應用科學家、資料訓練師、大數據分析師、跨域PM(包含產
品經理、專案經理)等。
窗口:張綵宸
電話:03-5623116分機 3319
--
---延長報名到9/13---
兩個月成為最受企業歡迎的AI資料分析技術人才
344小時完整學習AI大數據九個必備職能
程式語言、資料庫、網路爬蟲、資料探勘、資料視覺化、機器學習、影像辨識
、深度學習、自然語言處理
課程完全零基礎,專業師資手把手!
失待業者政府補助80%-100%! 15-29歲青年參訓另可月領8,000學習獎勵金!
並贈書籍價值總額超過4,000元!
從0開始製作企業案例專題,培養團隊協助與專業能力!
報名去
9/13 報名截止
https://its.taiwanjobs.gov.tw/Course/Detail?ID=148509
訓練職類 電腦程式設計
緣由
現今是AI人工智慧、雲端運算、大數據、物聯網、區塊鏈等所引爆的潮流世代,面對
這些新興應用領域所產生的多樣、複雜、大量的資料以及各種應用面向的分析需求,已讓
資料科學成為這些潮流背後的共同核心技術。根據經濟部工業局 2019-2021資料服務產業
專業人才需求推估調查結果顯示,台灣資料服務產業總專業人才新增需求約 14,000 人,
同時搜尋國內 104 人力銀行相關職缺「資料科學、資料分析、資料工程」,總職缺也已
超過萬筆,人力缺口卻尚未補足。
課程目標
機器學習、深度學習、人工智慧仍然是產業的重點發展技術,許多軟體與設備商
都已投入人工智慧的應用服務。根據Adecco藝珂人事顧問公司《2020大中華地區薪資指南
》,「資料科學家」、「資料工程師」及「資料分析師」等台灣地區的薪資,最低為月薪
6萬-7萬元、最高為月薪9萬-12萬元。根據全球最大的求職網站Indeed.com的搜尋結果顯
示,AI工程師在美國約有9萬-14萬美元的年薪,而資料分析師也有5.5萬-10萬美元年薪。
顯見數位經濟時代,人工智慧與資料服務人才有非常多元的職涯發展。 要打造人工智慧
團隊通常需要三種類型的專家:資料科學家、資料工程師以及機器學習工程師。資料科學
家專注於連結資料與商業價值、資料工程師擅長蒐集與處理資料,機器學習工程師則是利
用演算法,從資料裡面提取出最多的訊息,讓AI智慧系統的預測更為精準。這三種類型的
專家,佔據了數位經濟不同的重要位置,但重要性是相同的,因為缺少任何一種專家,都
無法妥善發展人工智慧與資料服務產業的最大潛力。但也是我們調查發現,除了專業能力
外,普遍最被重視的就是溝通以及專案管理的能力。
就業展望
訓後可從事資料科學家、資料分析師、資料工程師、資料系統工程師、應用領域
專家、軟體工程師、人工智慧應用科學家、資料訓練師、大數據分析師、跨域PM(包含產
品經理、專案經理)等。
窗口:張綵宸
電話:03-5623116分機 3319
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By Edward Lewis
at 2022-08-25T04:26
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By Edwina
at 2022-08-26T21:18
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By Isla
at 2022-08-28T14:09
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By Quintina
at 2022-08-27T10:44
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By Hardy
at 2022-08-29T03:35
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By Lucy
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By Harry
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By Andy
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By Olga
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By Frederic
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