本课程将带领学生认识大数据的基本概念与应用情境，创建数据思维的初步架构。同时介绍云端虚拟化技术，让学生学习如何使用 Docker 与 VMware 创建虚拟环境，实际操作 Ubuntu 系统，帮助之后的课程创建基础环境。
以及将介绍两种常见的关系数据库系统-MySQL 与 PostgreSQL。通过课程介绍基本概念到实作方式帮助学生从创建数据表、撰写 SQL 查找，到通过图形化接口进行管理操作，逐步理解数据库的基本结构与运作逻辑，奠定数据保存与管理的基础能力。课程并从数据前处理出发，介绍如何运用 Python 进行数据清理与筛选，进而延伸至两种常见的 NoSQL 数据库应用-InfluxDB（时间串行）与 MongoDB（非结构化数据）。再来通过实作让学生操作不同数据型态数据库的处理方式与学习其应用场景的差异。
*新兴科技发展系列课程包括(1)图标量子编程入门、(2)量子深度学习应用入门、(3)信息安全导论及应用、(4)大数据导论及实作，共4门课程，现正共同开课中。
#数据分析
本课程列为114/01学期国立中正大学数字自学微学分学习活动之课程，认列学习时数9小时，平台同步开设中正大学认列之自学课程，欢迎同步选修，课程名称及认列学习时数分列如下：
(1) 量子基础线性代数（2025秋季班）：6小时
(2) 量子基础应用数学（2025秋季班）：6小时
(3) 深度类神经计算及应用（2025秋季班）：6小时
(4) 深度模糊计算及应用（2025秋季班）：6小时
(5) 图标量子编程入门：6小时
(6) 量子深度学习应用入门：6小时
(7) 大数据导论及实作：9小时
(8) Introduction and Application of Information Security：6小时
1.學習關聯式資料庫的概念與結構。
2.了解MySQL 與 PostgreSQL 的基本操作。
3.能撰寫基本的 SQL 語法（查詢、更新、刪除、建立表格）。
4.學會使用圖形化介面如 phpMyAdmin 或 PgAdmin。
5.熟悉 Python 在資料前處理中的應用方法。
6.了解 NoSQL 資料庫的基本概念與應用情境。
7.能實作 InfluxDB 時間序列資料庫的資料儲存與查詢。
8.掌握 MongoDB 基本資料操作（插入、查詢、更新、刪除）。
9.了解關聯式與非關聯式資料庫的主要差異與優缺點。
教師簡介
蘇育生副教授是國立中正大學資訊工程學系的專任副教授，擁有豐富的學術背景與研究經驗。他的專長涵蓋雲端運算、大數據分析與智慧型系統，致力於相關領域的研究與教學工作。
单元 1:大数据导论介绍
单元 2:大数据虚拟存储空间认识
单元 3:大数据数据库认识与实作：MySQL
单元 4:大数据数据库认识与实作：PostgreSQL
单元 5:大数据数据基础语法认识与实作
单元 6:大数据数据库认识与实作：InfluxDB
单元 7:大数据数据库认识与实作：MongoDB
本课程共计7周，每周学习活动包括浏览教学视频，以及进行随堂测验与作业，并参与讨论区讨论。
课程架构包括7周，每周学习主题及如下：
单元1：大数据导论介绍
单元2：大数据虚拟存储空间认识
单元3：大数据数据库认识与实作：MySQL
单元4：大数据数据库认识与实作：PostgreSQL
单元5：大数据数据基础语法认识与实作
单元6：大数据数据库认识与实作：InfluxDB
单元7：大数据数据库认识与实作：MongoDB
測驗：7次（單元1測驗比重6% 單元2-7測驗各比重14%），佔總成績 90%
討論：5次（每次比重2%），佔總成績 10%
學習者沒有基礎也可以按照課程逐步學習，若學習者能具備基礎程式語法之概念，對於課程內容操作可以更快的瞭解與上手。適合所有對大數據基本概念及虛擬化等有興趣的學習者修習，包括高中、大學、社會人士、在職人士。
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