本課程將帶領學生認識大數據的基本概念與應用情境，建立資料思維的初步架構。同時介紹雲端虛擬化技術，讓學生學習如何使用 Docker 與 VMware 建立虛擬環境，實際操作 Ubuntu 系統，幫助之後的課程建立基礎環境。
以及將介紹兩種常見的關聯式資料庫系統-MySQL 與 PostgreSQL。透過課程介紹基本概念到實作方式幫助學生從建立資料表、撰寫 SQL 查詢，到透過圖形化介面進行管理操作，逐步理解資料庫的基本結構與運作邏輯，奠定資料儲存與管理的基礎能力。課程並從資料前處理出發，介紹如何運用 Python 進行資料清理與篩選，進而延伸至兩種常見的 NoSQL 資料庫應用-InfluxDB（時間序列）與 MongoDB（非結構化資料）。再來透過實作讓學生操作不同資料型態資料庫的處理方式與學習其應用場景的差異。
*新興科技發展系列課程包括(1)圖示量子程式設計入門、(2)量子深度學習應用入門、(3)資訊安全導論及應用、(4)大數據導論及實作，共4門課程，現正共同開課中。
#數據分析
本課程列為114/01學期國立中正大學數位自學微學分學習活動之課程，認列學習時數9小時，平臺同步開設中正大學認列之自學課程，歡迎同步選修，課程名稱及認列學習時數分列如下：
(1) 量子基礎線性代數（2025秋季班）：6小時
(2) 量子基礎應用數學（2025秋季班）：6小時
(3) 深度類神經計算及應用（2025秋季班）：6小時
(4) 深度模糊計算及應用（2025秋季班）：6小時
(5) 圖示量子程式設計入門：6小時
(6) 量子深度學習應用入門：6小時
(7) 大數據導論及實作：9小時
(8) Introduction and Application of Information Security：6小時
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。
單元 1:大數據導論介紹
單元 2:大數據虛擬存儲空間認識
單元 3:大數據資料庫認識與實作：MySQL
單元 4:大數據資料庫認識與實作：PostgreSQL
單元 5:大數據資料基礎語法認識與實作
單元 6:大數據資料庫認識與實作：InfluxDB
單元 7:大數據資料庫認識與實作：MongoDB
本課程共計7週，每週學習活動包括瀏覽教學影片，以及進行隨堂測驗與作業，並參與討論區討論。
課程架構包括7週，每週學習主題及如下：
單元1：大數據導論介紹
單元2：大數據虛擬存儲空間認識
單元3：大數據資料庫認識與實作：MySQL
單元4：大數據資料庫認識與實作：PostgreSQL
單元5：大數據資料基礎語法認識與實作
單元6：大數據資料庫認識與實作：InfluxDB
單元7：大數據資料庫認識與實作：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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