本課程專為希望掌握數據分析、流程自動化和數據預測技能的人士設計,幫助學員在 AI 驅動的未來辦公室中脫穎而出。 課程內容涵蓋 Power BI、Power Automate 和 Power Apps,這些是 Microsoft Power Platform 的核心工具。 此外,課程還包括 Microsoft 365 工具,如 SharePoint、MS Form、Excel 365 和 VBA 技能,幫助學員高效管理數據和協作工作。 學員還將學習如何運用 Python 進行數據分析、工作流程自動化,以及機器學習,全面提升技術應用能力與工作效率。
完成課程後,您將具備:
這些工具在數據分析、自動化和應用程式開發中扮演著重要角色,並且許多工具提供免費版本或試用版,讓使用者可以先行體驗其功能。
Power BI 是 Microsoft 提供的一款專為資料分析與互動圖表設計的免費工具。隨著大數據時代的來臨,各企業擁有大量資料可供分析,藉此挖掘商業智慧。我們將逐步學習如何利用 Power BI 和 Excel Power Pivot,將不同來源的資料進行整理與格式化(使用 Power Query Editor),並建立資料關係(Relationships)形成資料模型(Data Model)。接著,依賴這些模型製作互動式儀表板(Dashboard),同時學習使用 DAX 函數進行深入分析,超越 Excel 傳統的數據分析能力,全面提升資料處理效率與洞察能力。
適合初學者修讀,無需任何經驗,
由淺入深教學
Power Automate Desktop 是免費的 RPA 工具,能自動執行重複性桌面任務,如數據輸入與檔案處理。用戶可錄製操作步驟,快速實現工作流程自動化。 Power Automate Cloud Flow 是基於雲端的自動化工具,可串連多種服務(如 Outlook、Teams、SharePoint),自動處理郵件、同步日曆與通知更新。它支援條件邏輯,靈活設計跨系統流程。 結合 Desktop 和 Cloud Flow,用戶能打通桌面與雲端工作流程,顯著提升效率,減少出錯機會,強化業務自動化能力。
適合初學者修讀,無需任何經驗,
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Microsoft Power Apps 是一個低代碼平台,專門用來快速開發自定義應用程式,無需複雜的程式設計技術。 它的核心功能是基建於 Microsoft Dataverse,並能無縫整合其他 Microsoft 服務,例如 SharePoint、OneDrive、Teams 和 Dynamics 365。 透過 Power Apps,企業可以輕鬆建立跨平台的應用程式,支持 Web 和 Mobile,從而解決業務流程中的特定需求。 配合 Power Automate,能將應用與自動化工作流程結合,進一步減少手動操作,提升效率。如再結合 Power BI,還可以將應用程式中的數據進行即時的可視化分析,幫助企業做出數據驅動的決策。 Power Apps 不僅能讓 IT 專業人士構建複雜應用,還能讓業務用戶(Citizen Developers)快速上手,成為企業數位化轉型的強大助力。
適合初學者修讀,無需任何經驗,
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Microsoft Office 365 Excel 是一個強大的數據處理工具,隨著雲端技術的進步,Excel 在 Office 365 中新增了多項功能,讓數據處理更加高效和智能。 新功能包括 動態陣列公式(如 FILTER、UNIQUE、SORT 等),能直接產生動態結果,提升數據篩選和分析效率。XLOOKUP 是另一個強大的更新,取代傳統的 VLOOKUP,提供更靈活的數據查找方式。此外,Excel 還支援與 Power Query 整合,便於清洗和轉換大型數據集。 VBA(Visual Basic for Applications) 則是 Excel 的自動化利器,用戶可以編寫宏來完成重複性工作,例如數據導入、報表生成和流程自動化。 透過 Office 365 Excel 的新功能與 VBA,自動化數據處理及分析變得更加簡單,大幅提升業務生產力及準確性。
適合初學者修讀,無需任何經驗,
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Python 是一種易學易用的通用程式語言,並將整合到新一代 Excel 中。透過 Python 及其相關程式庫,用戶可實現數據分析、數據視覺化(使用 Matplotlib),以及辦公流程自動化(使用 openpyxl 自動處理 Excel)。此外,Python 還能與 Power BI 結合,強化數據分析和視覺化能力。我們將逐步教授 Python 的基礎知識,幫助學習基本編程,並運用 Python 提升 Power BI 和 Excel 的效率與功能。
適合初學者修讀,無需任何經驗,
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機器學習(Machine Learning)是一種利用數據驅動的技術,能自動從數據中學習模式並進行預測與決策。Python 是機器學習的首選語言,核心工具包括 NumPy、Seaborn 和 Scikit-Learn。NumPy 是 Python 的數值計算基礎,用於處理大量數據和矩陣運算,為機器學習模型提供高效的數據處理能力。Seaborn 用於數據視覺化,幫助商業用戶快速探索數據模式,如直方圖和熱力圖。Scikit-Learn 提供強大的機器學習算法,用於分類、回歸、聚類和預測,幫助企業分析銷售趨勢和客戶行為。
此外,本課程還將介紹使用 Ollama 和 Langchain 構建私有 LLM(大型語言模型)的方法,以處理企業內部文件。學員將學習如何建立 RAG(檢索增強生成)應用,這將進一步提升在私有數據環境中的信息檢索和生成能力。 結合 NumPy、Seaborn、Scikit-Learn、Ollama 和 Langchain,機器學習能讓企業高效處理數據、分析業務模式並實現數據驅動的決策,大大提升競爭力。
學生在學習之前應具備基本的 Python 和 Pandas 知識,
以便更有效地掌握後續的數據分析和機器學習技術
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