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自強課程
課程名稱
【勞動部勞動力發展署補助80%課程】Python與AI應用於資料庫分析班第01期
熱烈招生中
[報名須上職訓局人才投資網站代碼164281]。補助及報名詳情如下
結合目前最受許多業界重視網路爬蟲分析/機器學習/資料庫的實務運用。
課程代碼：
14C604
上課時間：
2025/11/15~12/13，每星期六，共五週，09:30~12:30；13:30~16:30
上課時數：
30 小時
課程費用：
5860元
(符合超值優惠價格者需送出報名表後，系統發出報名成功回函確認金額。)
課程目標：
培養學員能設計Python程式與資料庫應用之技能，學員將學會Python語法、資料結構與控制流程，熟悉資料庫操作如查詢、更新、匯入與匯出，並運用Python達成自動化任務處理。課程重視實務應用，結合現實情境，帶領學員開發各類系統，提升解決產業實務需求的能力。
課程特色：
1.Python、SQL、NoSQL資料庫基礎概念與應用
2.資料操作、人工智慧之應用
4.TensorFlow 或 PyTorch之深度學習應用
5.SQL資料庫之專案實作與應用
6.結合SQL與NoSQL資料庫的即時數據分析與預測
2.資料操作、人工智慧之應用
4.TensorFlow 或 PyTorch之深度學習應用
5.SQL資料庫之專案實作與應用
6.結合SQL與NoSQL資料庫的即時數據分析與預測
修課條件：
1.電腦基本操作經驗，不畏懼學習新語言，能實際動手寫程式。
2.從事相關領域或是具相關專長者尤佳。
2.從事相關領域或是具相關專長者尤佳。
課程大綱：
第一篇：Python 與資料庫基礎
1. Python 與資料庫的結合 1.1 資料庫的應用場景與分類（SQL 與 NoSQL） 1.2 Python 常用資料庫操作模組（sqlite3、PyMySQL、pymongo、influxdb-client） 1.3 資料庫工具安裝與配置（MySQL、SQLite、MongoDB、InfluxDB）
2. SQL 資料庫基礎 2.1 SQL 語法基礎（查詢、插入、更新、刪除） 2.2 使用 Python 操作 SQL 資料庫（連線、查詢、資料寫入） 2.3 資料庫連線池與效能優化
3. NoSQL 資料庫基礎 3.1 NoSQL 資料庫概念與應用（文件型、鍵值型、圖形型） 3.2 使用 Python 操作 MongoDB（CRUD 操作） 3.3 使用 Python 操作 InfluxDB（時序數據庫） 3.4 比較 SQL 與 NoSQL 的應用場景
第二篇：AI 技術與資料庫整合應用
4. 資料操作與分析 4.1 使用 Pandas 處理 SQL 與 NoSQL 資料 4.2 資料分群與聚合操作（GroupBy 與 MapReduce） 4.3 資料視覺化工具應用（Matplotlib、Seaborn）
5. 人工智慧基礎 5.1 AI 的應用場景與技術概述 5.2 Python 的機器學習工具（scikit-learn）介紹 5.3 預測模型的建立與訓練
6. 深度學習應用 6.1 使用 TensorFlow 或 PyTorch 建立簡單神經網路 6.2 深度學習結合資料庫處理圖像或文本數據 6.3 模型結果儲存與加載（模型儲存在資料庫中）
第三篇：專案實作與應用
7. 專案一：顧客行為預測 7.1 使用 SQL 資料庫存儲交易記錄7.2 使用 AI 模型建立客戶分群模型 7.3 預測消費行為
8. 專案二：即時數據分析與預測：即時數據分析與預測 8.1 結合 SQL 與 NoSQL 資料庫進行即時資料流處理 8.2 使用 AI 模型進行即時預測（物聯網設備狀態監控與預測性維護、即時環境數據分析） 8.3 預測結果視覺化
1. Python 與資料庫的結合 1.1 資料庫的應用場景與分類（SQL 與 NoSQL） 1.2 Python 常用資料庫操作模組（sqlite3、PyMySQL、pymongo、influxdb-client） 1.3 資料庫工具安裝與配置（MySQL、SQLite、MongoDB、InfluxDB）
2. SQL 資料庫基礎 2.1 SQL 語法基礎（查詢、插入、更新、刪除） 2.2 使用 Python 操作 SQL 資料庫（連線、查詢、資料寫入） 2.3 資料庫連線池與效能優化
3. NoSQL 資料庫基礎 3.1 NoSQL 資料庫概念與應用（文件型、鍵值型、圖形型） 3.2 使用 Python 操作 MongoDB（CRUD 操作） 3.3 使用 Python 操作 InfluxDB（時序數據庫） 3.4 比較 SQL 與 NoSQL 的應用場景
第二篇：AI 技術與資料庫整合應用
4. 資料操作與分析 4.1 使用 Pandas 處理 SQL 與 NoSQL 資料 4.2 資料分群與聚合操作（GroupBy 與 MapReduce） 4.3 資料視覺化工具應用（Matplotlib、Seaborn）
5. 人工智慧基礎 5.1 AI 的應用場景與技術概述 5.2 Python 的機器學習工具（scikit-learn）介紹 5.3 預測模型的建立與訓練
6. 深度學習應用 6.1 使用 TensorFlow 或 PyTorch 建立簡單神經網路 6.2 深度學習結合資料庫處理圖像或文本數據 6.3 模型結果儲存與加載（模型儲存在資料庫中）
第三篇：專案實作與應用
7. 專案一：顧客行為預測 7.1 使用 SQL 資料庫存儲交易記錄7.2 使用 AI 模型建立客戶分群模型 7.3 預測消費行為
8. 專案二：即時數據分析與預測：即時數據分析與預測 8.1 結合 SQL 與 NoSQL 資料庫進行即時資料流處理 8.2 使用 AI 模型進行即時預測（物聯網設備狀態監控與預測性維護、即時環境數據分析） 8.3 預測結果視覺化
課程師資：
自強專業師資
專長：
1.單晶片微處理機應用、視窗程式介面設計、物聯網系統設計。
2.資料庫管理、網路管理、資訊安全。
3.人機互動設計、大數據應用、資料倉儲與資料採礦。
4.電腦資訊及AI人工智慧等。
專長：
1.單晶片微處理機應用、視窗程式介面設計、物聯網系統設計。
2.資料庫管理、網路管理、資訊安全。
3.人機互動設計、大數據應用、資料倉儲與資料採礦。
4.電腦資訊及AI人工智慧等。
主辦單位:
勞動部勞動力發展署雲嘉南分署
執行單位：
財團法人自強工業科學基金會
學員須知：
注意事項
一、課程詳情請點「在職訓練網」，進入後點選「課程查詢報名」、「課程查詢」，再依下列四步驟查詢(請留意：課程代碼為164281)，即可進入該課程介面。
二、自108年起新增「即時比對課程報名時段重疊」功能，民眾報名時，如與已報名或參訓中的課程有時段重疊情形，只能擇一參訓(與已報名課程重疊，應取消已報名課程，才能完成新課程報名；與參訓中課程重疊，即不得報名)。敬請於課程報名前，留意欲報名課程是否與其他已報名及參訓中之課程有時段重疊情形，以有效利用訓練資源。
三、其他事項提醒：
(一)報名「產業人才投資方案」課程時，應具備台灣就業通會員資格，若無台灣就業通會員資格的民眾，請先至台灣就業通網加入會員。
(二)參訓前請務必閱讀產業人才投資方案參訓學員須知說明若遇不可預測之突發因素，基金會保有相關課程調整、取消及講師之變動權。
無紙化環境，輕鬆達到減碳救地球，即日起16小時以上課程結業證書或未達16小時課程上課證明皆以電子方式提供。
本課程不適用廠商VIP折扣優惠
課前請詳閱簡章之課程內容或利用課程諮詢電話。
課程嚴禁旁聽，亦不可攜眷參與。
優惠方案擇一使用。
二、自108年起新增「即時比對課程報名時段重疊」功能，民眾報名時，如與已報名或參訓中的課程有時段重疊情形，只能擇一參訓(與已報名課程重疊，應取消已報名課程，才能完成新課程報名；與參訓中課程重疊，即不得報名)。敬請於課程報名前，留意欲報名課程是否與其他已報名及參訓中之課程有時段重疊情形，以有效利用訓練資源。
三、其他事項提醒：
(一)報名「產業人才投資方案」課程時，應具備台灣就業通會員資格，若無台灣就業通會員資格的民眾，請先至台灣就業通網加入會員。
(二)參訓前請務必閱讀產業人才投資方案參訓學員須知說明
