[爆卦]資料處理工作是什麼?優點缺點精華區懶人包

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    2021-08-26 14:00:23
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    2021-07-27 11:56:34
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    摩爾定律放緩 靠啥提升AI晶片運算力?

    作者 : 黃燁鋒,EE Times China
    2021-07-26

    對於電子科技革命的即將終結的說法,一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續,也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯,那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有的,但這波革命始終也沒有結束。AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續……

    人工智慧(AI)的技術發展,被很多人形容為第四次科技革命。前三次科技革命,分別是蒸汽、電氣、資訊技術(電子科技)革命。彷彿這“第四次”有很多種說辭,比如有人說第四次科技革命是生物技術革命,還有人說是量子技術革命。但既然AI也是第四次科技革命之一的候選技術,而且作為資訊技術的組成部分,卻又獨立於資訊技術,即表示它有獨到之處。

    電子科技革命的即將終結,一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續,也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯,那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有,但這波革命始終也沒有結束。

    AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續,它的發展也依託於幾十年來半導體科技的進步。這些年出現了不少專門的AI晶片——而且市場參與者相眾多。當某一個類別的技術發展到出現一種專門的處理器為之服務的程度,那麼這個領域自然就不可小覷,就像當年GPU出現專門為圖形運算服務一樣。

    所以AI晶片被形容為CPU、GPU之後的第三大類電腦處理器。AI專用處理器的出現,很大程度上也是因為摩爾定律的發展進入緩慢期:電晶體的尺寸縮減速度,已經無法滿足需求,所以就必須有某種專用架構(DSA)出現,以快速提升晶片效率,也才有了專門的AI晶片。

    另一方面,摩爾定律的延緩也成為AI晶片發展的桎梏。在摩爾定律和登納德縮放比例定律(Dennard Scaling)發展的前期,電晶體製程進步為晶片帶來了相當大的助益,那是「happy scaling down」的時代——CPU、GPU都是這個時代受益,不過Dennard Scaling早在45nm時期就失效了。

    AI晶片作為第三大類處理器,在這波發展中沒有趕上happy scaling down的好時機。與此同時,AI應用對運算力的需求越來越貪婪。今年WAIC晶片論壇圓桌討論環節,燧原科技創始人暨CEO趙立東說:「現在訓練的GPT-3模型有1750億參數,接近人腦神經元數量,我以為這是最大的模型了,要千張Nvidia的GPU卡才能做。談到AI運算力需求、模型大小的問題,說最大模型超過萬億參數,又是10倍。」

    英特爾(Intel)研究院副總裁、中國研究院院長宋繼強說:「前兩年用GPU訓練一個大規模的深度學習模型,其碳排放量相當於5台美式車整個生命週期產生的碳排量。」這也說明了AI運算力需求的貪婪,以及提供運算力的AI晶片不夠高效。

    不過作為產業的底層驅動力,半導體製造技術仍源源不斷地為AI發展提供推力。本文將討論WAIC晶片論壇上聽到,針對這個問題的一些前瞻性解決方案——有些已經實現,有些則可能有待時代驗證。

    XPU、摩爾定律和異質整合

    「電腦產業中的貝爾定律,是說能效每提高1,000倍,就會衍生出一種新的運算形態。」中科院院士劉明在論壇上說,「若每瓦功耗只能支撐1KOPS的運算,當時的這種運算形態是超算;到了智慧型手機時代,能效就提高到每瓦1TOPS;未來的智慧終端我們要達到每瓦1POPS。 這對IC提出了非常高的要求,如果依然沿著CMOS這條路去走,當然可以,但會比較艱辛。」

    針對性能和效率提升,除了尺寸微縮,半導體產業比較常見的思路是電晶體結構、晶片結構、材料等方面的最佳化,以及處理架構的革新。

    (1)AI晶片本身其實就是對處理器架構的革新,從運算架構的層面來看,針對不同的應用方向造不同架構的處理器是常規,更專用的處理器能促成效率和性能的成倍增長,而不需要依賴於電晶體尺寸的微縮。比如GPU、神經網路處理器(NPU,即AI處理器),乃至更專用的ASIC出現,都是這類思路。

    CPU、GPU、NPU、FPGA等不同類型的晶片各司其職,Intel這兩年一直在推行所謂的「XPU」策略就是用不同類型的處理器去做不同的事情,「整合起來各取所需,用組合拳會好過用一種武器去解決所有問題。」宋繼強說。Intel的晶片產品就涵蓋了幾個大類,Core CPU、Xe GPU,以及透過收購獲得的AI晶片Habana等。

    另外針對不同類型的晶片,可能還有更具體的最佳化方案。如當代CPU普遍加入AVX512指令,本質上是特別針對深度學習做加強。「專用」的不一定是處理器,也可以是處理器內的某些特定單元,甚至固定功能單元,就好像GPU中加入專用的光線追蹤單元一樣,這是當代處理器普遍都在做的一件事。

    (2)從電晶體、晶片結構層面來看,電晶體的尺寸現在仍然在縮減過程中,只不過縮減幅度相比過去變小了——而且為緩解電晶體性能的下降,需要有各種不同的技術來輔助尺寸變小。比如說在22nm節點之後,電晶體變為FinFET結構,在3nm之後,電晶體即將演變為Gate All Around FET結構。最終會演化為互補FET (CFET),其本質都是電晶體本身充分利用Z軸,來實現微縮性能的提升。

    劉明認為,「除了基礎元件的變革,IC現在的發展還是比較多元化,包括新材料的引進、元件結構革新,也包括微影技術。長期賴以微縮的基本手段,現在也在發生巨大的變化,特別是未來3D的異質整合。這些多元技術的協同發展,都為晶片整體性能提升帶來了很好的增益。」

    他並指出,「從電晶體級、到晶圓級,再到晶片堆疊、引線接合(lead bonding),精準度從毫米向奈米演進,互連密度大大提升。」從晶圓/裸晶的層面來看,則是眾所周知的朝more than moore’s law這樣的路線發展,比如把兩片裸晶疊起來。現在很熱門的chiplet技術就是比較典型的並不依賴於傳統電晶體尺寸微縮,來彈性擴展性能的方案。

    台積電和Intel這兩年都在大推將不同類型的裸晶,異質整合的技術。2.5D封裝方案典型如台積電的CoWoS,Intel的EMIB,而在3D堆疊上,Intel的Core LakeField晶片就是用3D Foveros方案,將不同的裸晶疊在一起,甚至可以實現兩片運算裸晶的堆疊、互連。

    之前的文章也提到過AMD剛發佈的3D V-Cache,將CPU的L3 cache裸晶疊在運算裸晶上方,將處理器的L3 cache大小增大至192MB,對儲存敏感延遲應用的性能提升。相比Intel,台積電這項技術的獨特之處在於裸晶間是以混合接合(hybrid bonding)的方式互連,而不是micro-bump,做到更小的打線間距,以及晶片之間數十倍通訊性能和效率提升。

    這些方案也不直接依賴傳統的電晶體微縮方案。這裡實際上還有一個方面,即新材料的導入專家們沒有在論壇上多說,本文也略過不談。

    1,000倍的性能提升

    劉明談到,當電晶體微縮的空間沒有那麼大的時候,產業界傾向於採用新的策略來評價技術——「PPACt」——即Powe r(功耗)、Performance (性能)、Cost/Area-Time (成本/面積-時間)。t指的具體是time-to-market,理論上應該也屬於成本的一部分。

    電晶體微縮方案失效以後,「多元化的技術變革,依然會讓IC性能得到進一步的提升。」劉明說,「根據預測,這些技術即使不再做尺寸微縮,也會讓IC的晶片性能做到500~1,000倍的提升,到2035年實現Zetta Flops的系統性能水準。且超算的發展還可以一如既往地前進;單裸晶儲存容量變得越來越大,IC依然會為產業發展提供基礎。」

    500~1,000倍的預測來自DARPA,感覺有些過於樂觀。因為其中的不少技術存在比較大的邊際遞減效應,而且有更實際的工程問題待解決,比如運算裸晶疊層的散熱問題——即便業界對於這類工程問題的探討也始終在持續。

    不過1,000倍的性能提升,的確說明摩爾定律的終結並不能代表第三次科技革命的終結,而且還有相當大的發展空間。尤其本文談的主要是AI晶片,而不是更具通用性的CPU。

    矽光、記憶體內運算和神經型態運算

    在非傳統發展路線上(以上內容都屬於半導體製造的常規思路),WAIC晶片論壇上宋繼強和劉明都提到了一些頗具代表性的技術方向(雖然這可能與他們自己的業務方向或研究方向有很大的關係)。這些技術可能尚未大規模推廣,或者仍在商業化的極早期。

    (1)近記憶體運算和記憶體內運算:處理器性能和效率如今面臨的瓶頸,很大程度並不在單純的運算階段,而在資料傳輸和儲存方面——這也是共識。所以提升資料的傳輸和存取效率,可能是提升整體系統性能時,一個非常靠譜的思路。

    這兩年市場上的處理器產品用「近記憶體運算」(near-memory computing)思路的,應該不在少數。所謂的近記憶體運算,就是讓儲存(如cache、memory)單元更靠近運算單元。CPU的多層cache結構(L1、L2、L3),以及電腦處理器cache、記憶體、硬碟這種多層儲存結構是常規。而「近記憶體運算」主要在於究竟有多「近」,cache記憶體有利於隱藏當代電腦架構中延遲和頻寬的局限性。

    這兩年在近記憶體運算方面比較有代表性的,一是AMD——比如前文提到3D V-cache增大處理器的cache容量,還有其GPU不僅在裸晶內導入了Infinity Cache這種類似L3 cache的結構,也更早應用了HBM2記憶體方案。這些實踐都表明,儲存方面的革新的確能帶來性能的提升。

    另外一個例子則是Graphcore的IPU處理器:IPU的特點之一是在裸晶內堆了相當多的cache資源,cache容量遠大於一般的GPU和AI晶片——也就避免了頻繁的訪問外部儲存資源的操作,極大提升頻寬、降低延遲和功耗。

    近記憶體運算的本質仍然是馮紐曼架構(Von Neumann architecture)的延續。「在做處理的過程中,多層級的儲存結構,資料的搬運不僅僅在處理和儲存之間,還在不同的儲存層級之間。這樣頻繁的資料搬運帶來了頻寬延遲、功耗的問題。也就有了我們經常說的運算體系內的儲存牆的問題。」劉明說。

    構建非馮(non-von Neumann)架構,把傳統的、以運算為中心的馮氏架構,變換一種新的運算範式。把部分運算力下推到儲存。這便是記憶體內運算(in-memory computing)的概念。

    記憶體內運算的就現在看來還是比較新,也有稱其為「存算一體」。通常理解為在記憶體中嵌入演算法,儲存單元本身就有運算能力,理論上消除資料存取的延遲和功耗。記憶體內運算這個概念似乎這在資料爆炸時代格外醒目,畢竟可極大減少海量資料的移動操作。

    其實記憶體內運算的概念都還沒有非常明確的定義。現階段它可能的內涵至少涉及到在儲記憶體內部,部分執行資料處理工作;主要應用於神經網路(因為非常契合神經網路的工作方式),以及這類晶片具體的工作方法上,可能更傾向於神經型態運算(neuromorphic computing)。

    對於AI晶片而言,記憶體內運算的確是很好的思路。一般的GPU和AI晶片執行AI負載時,有比較頻繁的資料存取操作,這對性能和功耗都有影響。不過記憶體內運算的具體實施方案,在市場上也是五花八門,早期比較具有代表性的Mythic導入了一種矩陣乘的儲存架構,用40nm嵌入式NOR,在儲記憶體內部執行運算,不過替換掉了數位週邊電路,改用類比的方式。在陣列內部進行模擬運算。這家公司之前得到過美國國防部的資金支援。

    劉明列舉了近記憶體運算和記憶體內運算兩種方案的例子。其中,近記憶體運算的這個方案應該和AMD的3D V-cache比較類似,把儲存裸晶和運算裸晶疊起來。

    劉明指出,「這是我們最近的一個工作,採用hybrid bonding的技術,與矽通孔(TSV)做比較,hybrid bonding功耗是0.8pJ/bit,而TSV是4pJ/bit。延遲方面,hybrid bonding只有0.5ns,而TSV方案是3ns。」台積電在3D堆疊方面的領先優勢其實也體現在hybrid bonding混合鍵合上,前文也提到了它具備更高的互連密度和效率。

    另外這套方案還將DRAM刷新頻率提高了一倍,從64ms提高至128ms,以降低功耗。「應對刷新率變慢出現拖尾bit,我們引入RRAM TCAM索引這些tail bits」劉明說。

    記憶體內運算方面,「傳統運算是用布林邏輯,一個4位元的乘法需要用到幾百個電晶體,這個過程中需要進行資料來回的移動。記憶體內運算是利用單一元件的歐姆定律來完成一次乘法,然後利用基爾霍夫定律完成列的累加。」劉明表示,「這對於今天深度學習的矩陣乘非常有利。它是原位的運算和儲存,沒有資料搬運。」這是記憶體內運算的常規思路。

    「無論是基於SRAM,還是基於新型記憶體,相比近記憶體運算都有明顯優勢,」劉明認為。下圖是記憶體內運算和近記憶體運算,精準度、能效等方面的對比,記憶體內運算架構對於低精準度運算有價值。

    下圖則總結了業內主要的一些記憶體內運算研究,在精確度和能效方面的對應關係。劉明表示,「需要高精確度、高運算力的情況下,近記憶體運算目前還是有優勢。不過記憶體內運算是更新的技術,這幾年的進步也非常快。」

    去年阿里達摩院發佈2020年十大科技趨勢中,有一個就是存算一體突破AI算力瓶頸。不過記憶體內運算面臨的商用挑戰也一點都不小。記憶體內運算的通常思路都是類比電路的運算方式,這對記憶體、運算單元設計都需要做工程上的考量。與此同時這樣的晶片究竟由誰來造也是個問題:是記憶體廠商,還是數文書處理器廠商?(三星推過記憶體內運算晶片,三星、Intel垂直整合型企業似乎很適合做記憶體內運算…)

    (2)神經型態運算:神經型態運算和記憶體內運算一樣,也是新興技術的熱門話題,這項技術有時也叫作compute in memory,可以認為它是記憶體內運算的某種發展方向。神經型態和一般神經網路AI晶片的差異是,這種結構更偏「類人腦」。

    進行神經型態研究的企業現在也逐漸變得多起來,劉明也提到了AI晶片「最終的理想是在結構層次模仿腦,元件層次逼近腦,功能層次超越人腦」的「類腦運算」。Intel是比較早關注神經型態運算研究的企業之一。

    傳說中的Intel Loihi就是比較典型存算一體的架構,「這片裸晶裡面包含128個小核心,每個核心用於模擬1,024個神經元的運算結構。」宋繼強說,「這樣一塊晶片大概可以類比13萬個神經元。我們做到的是把768個晶片再連起來,構成接近1億神經元的系統,讓學術界的夥伴去試用。」

    「它和深度學習加速器相比,沒有任何浮點運算——就像人腦裡面沒有乘加器。所以其學習和訓練方法是採用一種名為spike neutral network的路線,功耗很低,也可以訓練出做視覺辨識、語言辨識和其他種類的模型。」宋繼強認為,不採用同步時脈,「刺激的時候就是一個非同步電動勢,只有工作部分耗電,功耗是現在深度學習加速晶片的千分之一。」

    「而且未來我們可以對不同區域做劃分,比如這兒是視覺區、那兒是語言區、那兒是觸覺區,同時進行多模態訓練,互相之間產生關聯。這是現在的深度學習模型無法比擬的。」宋繼強說。這種神經型態運算晶片,似乎也是Intel在XPU方向上探索不同架構運算的方向之一。

    (2)微型化矽光:這個技術方向可能在層級上更偏高了一些,不再晶片架構層級,不過仍然值得一提。去年Intel在Labs Day上特別談到了自己在矽光(Silicon Photonics)的一些技術進展。其實矽光技術在連接資料中心的交換機方面,已有應用了,發出資料時,連接埠處會有個收發器把電訊號轉為光訊號,透過光纖來傳輸資料,另一端光訊號再轉為電訊號。不過傳統的光收發器成本都比較高,內部元件數量大,尺寸也就比較大。

    Intel在整合化的矽光(IIIV族monolithic的光學整合化方案)方面應該是商業化走在比較前列的,就是把光和電子相關的組成部分高度整合到晶片上,用IC製造技術。未來的光通訊不只是資料中心機架到機架之間,也可以下沉到板級——就跟現在傳統的電I/O一樣。電互連的主要問題是功耗太大,也就是所謂的I/O功耗牆,這是這類微型化矽光元件存在的重要價值。

    這其中存在的技術挑戰還是比較多,如做資料的光訊號調變的調變器調變器,據說Intel的技術使其實現了1,000倍的縮小;還有在接收端需要有個探測器(detector)轉換光訊號,用所謂的全矽微環(micro-ring)結構,實現矽對光的檢測能力;波分複用技術實現頻寬倍增,以及把矽光和CMOS晶片做整合等。

    Intel認為,把矽光模組與運算資源整合,就能打破必須帶更多I/O接腳做更大尺寸處理器的這種趨勢。矽光能夠實現的是更低的功耗、更大的頻寬、更小的接腳數量和尺寸。在跨處理器、跨伺服器節點之間的資料互動上,這類技術還是頗具前景,Intel此前說目標是實現每根光纖1Tbps的速率,並且能效在1pJ/bit,最遠距離1km,這在非本地傳輸上是很理想的數字。

    還有軟體…

    除了AI晶片本身,從整個生態的角度,包括AI感知到運算的整個鏈條上的其他組成部分,都有促成性能和效率提升的餘地。比如這兩年Nvidia從軟體層面,針對AI運算的中間層、庫做了大量最佳化。相同的底層硬體,透過軟體最佳化就能實現幾倍的性能提升。

    宋繼強說,「我們發現軟體最佳化與否,在同一個硬體上可以達到百倍的性能差距。」這其中的餘量還是比較大。

    在AI開發生態上,雖然Nvidia是最具發言權的;但從戰略角度來看,像Intel這種研發CPU、GPU、FPGA、ASIC,甚至還有神經型態運算處理器的企業而言,不同處理器統一開發生態可能更具前瞻性。Intel有個稱oneAPI的軟體平台,用一套API實現不同硬體性能埠的對接。這類策略對廠商的軟體框架構建能力是非常大的考驗——也極大程度關乎底層晶片的執行效率。

    在摩爾定律放緩、電晶體尺寸微縮變慢甚至不縮小的前提下,處理器架構革新、異質整合與2.5D/3D封裝技術依然可以達成1,000倍的性能提升;而一些新的技術方向,包括近記憶體運算、記憶體內運算和微型矽光,能夠在資料訪存、傳輸方面產生新的價值;神經型態運算這種類腦運算方式,是實現AI運算的目標;軟體層面的最佳化,也能夠帶動AI性能的成倍增長。所以即便摩爾定律嚴重放緩,AI晶片的性能、效率提升在上面提到的這麼多方案加持下,終將在未來很長一段時間內持續飛越。這第三(四)次科技革命恐怕還很難停歇。

    資料來源:https://www.eettaiwan.com/20210726nt61-ai-computing/?fbclid=IwAR3BaorLm9rL2s1ff6cNkL6Z7dK8Q96XulQPzuMQ_Yky9H_EmLsBpjBOsWg

  • 資料處理工作 在 方.略.觀點 Facebook 的最佳解答

    2021-05-19 14:36:34
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    BMI•TW徵「行政與專案助理」

    職務說明與履歷投遞入口:

    https://www.104.com.tw/company/1a2x6bkd7h?jobsource=joblist_r_cust

    1. 一般庶務內容,確保辦公室運作順暢:

    (1) 負責一般文書資料處理工作。
    (2) 維護、更新、管理各類文件檔案(如:合約、會議記錄、專案資料文件)。
    (3) 辦公室器材之庫存管理
    (4)辦公室用品之庶務採購
    (5) 完成工作時程表,管理行事曆,並負責會議協調與安排。
    (6) 準備會議議程,參與會議並撰寫會議記錄。
    (7) 負責費用憑證整理,費用預估、控管及報表製作。
    (8) 判斷、分類並分送郵件,回覆郵件,並整理待寄送的郵件。
    (9) 負責零用金管理,並負責前往銀行進行提存交易。
    (10) 負責文具用品之預估及請領。
    (11) 協助辦理員工福利事項。
    (12) 接聽電話

    2. 支援專案與課程庶務:

    (1) 協助協調安排內部與客戶的行程
    (2) 協助專案執行的前中後期庶務,包含聯繫接洽、資料整理、教材教具準備、現場執行支援、教材教具準備
    (3) 輸入、處理並追蹤客戶訂單與合約。
    (4) 保持與客戶間之聯繫,回覆e-mail。
    (5) 協助專案執行過程中之公司內部行政作業。

    3. 申請資格及條件

    (1) 中文為母語,基本英文可聽說讀寫
    (2) 3年以上工作經驗
    (3) 你熟悉不同的辦公室文書軟體:Microsoft Word、Excel、Powerpoint,熟悉專案管理與溝通工具優先
    (4) 熟悉數位工具的使用與操作,不害怕學習新工具,例如 Microsoft Teams, Zoom, Slack, Trello, Dropbox, Accupass後台管理工具, Facebook後台管理工具等。
    (5) 善於溝通協調
    (6) 有能力將交付任務變成具體的工作細項與時程,並確保進度
    (7) 喜歡團隊合作、不妥協、能擁抱不確定性和模棱兩可、做 > 說
    (8) 不斷尋求自我學習與成長的機會

  • 資料處理工作 在 吳老師EXCEL VBA設計(大數據自動化)教學 Youtube 的最讚貼文

    2020-11-12 08:59:19

    EXCEL VBA與資料庫(進階112)第8單元用VBA繪製直條圖&組合圖&用VBA下載期交所外幣匯率歷史用POST&折線圖&共用程序與批次繪圖&自動批次匯入圖片與超連結

    上課內容:
    01_重點回顧與其他範例與製作圖表
    02_用VBA繪製直條圖說明
    03_用VBA變更圖表為組合圖
    04_用VBA下載期交所外幣匯率歷史用POST
    05_先用VBA繪製B欄的折線圖
    06_將折線圖改為共用程序與批次繪圖
    07_自動批次匯入圖片與超連結

    完整影音
    http://goo.gl/aQTMFS

    教學論壇:
    https://groups.google.com/forum/#!forum/scu_excel_vba2_112

    與前幾期的課程雖然用的是相同的範例,但最大的不同在:
    1.除了解說建函數公式,並將之轉成自訂函數,把複雜的公式變簡單。
    2.如何將複雜的公式變成簡單的按鈕,按下按鈕就自動完成工作。

    內容主要分成:
    單元01_資料拆解相關(VBA基礎)
    單元02_表單設計
    單元03_輸入自動化與表單與資料庫
    單元04_工作表合併
    單元05_資料查詢(篩選與分割工作表)
    單元06_批次查詢
    單元07_從雲端硬碟下載資料
    單元08_下載網路資料
    單元09_工作表相關
    單元10_活頁簿與檔案處理(工作表分割與合併活頁簿)
    單元11_表格與圖表處理(自動繪製圖表)
    單元12_圖案處理(快速匯入圖片到EXCEL)

    上課參考用書:
    看!就是比你早下班-50個ExcelVBA高手問題解決法
    作者:楊玉文 出版社:松崗
    Excel VBA一點都不難:一鍵搞定所有報表
    作者:?Excel Home
    出版社:博碩

    課程理念:
    1.以循序漸進的方式, 透過詳細的說明和實用的Excel VBA範例, 逐步了解整個 VBA 的架構與輪廓,進而學習 VBA 變數、函式及邏輯的觀念, 即使沒有任何程式設計基礎, 也能自己親手撰寫 VBA 程序來提昇工作效率, 晉身職場 Excel 高手! 2.進而解說EXCEL與資料庫的結合,將EXCEL當成資料庫來使用,結合函數、VBA等更深入的功能,讓資料處理和分析的應用更上層樓。 3.將結合GOOGLE雲端試算表,教您如何將EXCEL函數雲端化與網路化。

    更多EXCEL VBA連結:
    01_EXCEL函數與VBA http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384521
    02_EXCEL VBA自動化教學 http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384524

    吳老師 2020/11/12

    EXCEL,VBA,函數東吳進修推廣部,EXCEL,VBA,函數,程式設計,線上教學,excel,vba,教學,excel,vba指令教學,vba範例教學excel,,excel,vba教學視頻,excel函數教學,excel函數說明,excel函數應用

  • 資料處理工作 在 吳老師EXCEL VBA設計(大數據自動化)教學 Youtube 的最佳貼文

    2020-11-12 08:57:56

    EXCEL VBA與資料庫(進階112)第8單元用VBA繪製直條圖&組合圖&用VBA下載期交所外幣匯率歷史用POST&折線圖&共用程序與批次繪圖&自動批次匯入圖片與超連結

    上課內容:
    01_重點回顧與其他範例與製作圖表
    02_用VBA繪製直條圖說明
    03_用VBA變更圖表為組合圖
    04_用VBA下載期交所外幣匯率歷史用POST
    05_先用VBA繪製B欄的折線圖
    06_將折線圖改為共用程序與批次繪圖
    07_自動批次匯入圖片與超連結

    完整影音
    http://goo.gl/aQTMFS

    教學論壇:
    https://groups.google.com/forum/#!forum/scu_excel_vba2_112

    與前幾期的課程雖然用的是相同的範例,但最大的不同在:
    1.除了解說建函數公式,並將之轉成自訂函數,把複雜的公式變簡單。
    2.如何將複雜的公式變成簡單的按鈕,按下按鈕就自動完成工作。

    內容主要分成:
    單元01_資料拆解相關(VBA基礎)
    單元02_表單設計
    單元03_輸入自動化與表單與資料庫
    單元04_工作表合併
    單元05_資料查詢(篩選與分割工作表)
    單元06_批次查詢
    單元07_從雲端硬碟下載資料
    單元08_下載網路資料
    單元09_工作表相關
    單元10_活頁簿與檔案處理(工作表分割與合併活頁簿)
    單元11_表格與圖表處理(自動繪製圖表)
    單元12_圖案處理(快速匯入圖片到EXCEL)

    上課參考用書:
    看!就是比你早下班-50個ExcelVBA高手問題解決法
    作者:楊玉文 出版社:松崗
    Excel VBA一點都不難:一鍵搞定所有報表
    作者:?Excel Home
    出版社:博碩

    課程理念:
    1.以循序漸進的方式, 透過詳細的說明和實用的Excel VBA範例, 逐步了解整個 VBA 的架構與輪廓,進而學習 VBA 變數、函式及邏輯的觀念, 即使沒有任何程式設計基礎, 也能自己親手撰寫 VBA 程序來提昇工作效率, 晉身職場 Excel 高手! 2.進而解說EXCEL與資料庫的結合,將EXCEL當成資料庫來使用,結合函數、VBA等更深入的功能,讓資料處理和分析的應用更上層樓。 3.將結合GOOGLE雲端試算表,教您如何將EXCEL函數雲端化與網路化。

    更多EXCEL VBA連結:
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    02_EXCEL VBA自動化教學 http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384524

    吳老師 2020/11/12

    EXCEL,VBA,函數東吳進修推廣部,EXCEL,VBA,函數,程式設計,線上教學,excel,vba,教學,excel,vba指令教學,vba範例教學excel,,excel,vba教學視頻,excel函數教學,excel函數說明,excel函數應用

  • 資料處理工作 在 吳老師EXCEL VBA設計(大數據自動化)教學 Youtube 的最佳解答

    2020-11-12 08:57:35

    EXCEL VBA與資料庫(進階112)第8單元用VBA繪製直條圖&組合圖&用VBA下載期交所外幣匯率歷史用POST&折線圖&共用程序與批次繪圖&自動批次匯入圖片與超連結

    上課內容:
    01_重點回顧與其他範例與製作圖表
    02_用VBA繪製直條圖說明
    03_用VBA變更圖表為組合圖
    04_用VBA下載期交所外幣匯率歷史用POST
    05_先用VBA繪製B欄的折線圖
    06_將折線圖改為共用程序與批次繪圖
    07_自動批次匯入圖片與超連結

    完整影音
    http://goo.gl/aQTMFS

    教學論壇:
    https://groups.google.com/forum/#!forum/scu_excel_vba2_112

    與前幾期的課程雖然用的是相同的範例,但最大的不同在:
    1.除了解說建函數公式,並將之轉成自訂函數,把複雜的公式變簡單。
    2.如何將複雜的公式變成簡單的按鈕,按下按鈕就自動完成工作。

    內容主要分成:
    單元01_資料拆解相關(VBA基礎)
    單元02_表單設計
    單元03_輸入自動化與表單與資料庫
    單元04_工作表合併
    單元05_資料查詢(篩選與分割工作表)
    單元06_批次查詢
    單元07_從雲端硬碟下載資料
    單元08_下載網路資料
    單元09_工作表相關
    單元10_活頁簿與檔案處理(工作表分割與合併活頁簿)
    單元11_表格與圖表處理(自動繪製圖表)
    單元12_圖案處理(快速匯入圖片到EXCEL)

    上課參考用書:
    看!就是比你早下班-50個ExcelVBA高手問題解決法
    作者:楊玉文 出版社:松崗
    Excel VBA一點都不難:一鍵搞定所有報表
    作者:?Excel Home
    出版社:博碩

    課程理念:
    1.以循序漸進的方式, 透過詳細的說明和實用的Excel VBA範例, 逐步了解整個 VBA 的架構與輪廓,進而學習 VBA 變數、函式及邏輯的觀念, 即使沒有任何程式設計基礎, 也能自己親手撰寫 VBA 程序來提昇工作效率, 晉身職場 Excel 高手! 2.進而解說EXCEL與資料庫的結合,將EXCEL當成資料庫來使用,結合函數、VBA等更深入的功能,讓資料處理和分析的應用更上層樓。 3.將結合GOOGLE雲端試算表,教您如何將EXCEL函數雲端化與網路化。

    更多EXCEL VBA連結:
    01_EXCEL函數與VBA http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384521
    02_EXCEL VBA自動化教學 http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384524

    吳老師 2020/11/12

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