資料科學基礎
Pengajar: 顏春煌
2020/06/29
Penjelasan
Tujuan kursus
Pengenalan guru
Jadwal kursus
Isi kursus
Model kursus
Nilai

Penjelasan

本課程完整地介紹資料科學的基礎知識，從應用案例建立資料科學的思維，從理論與實務闡述資料科學的運用，並透過各種數據分析的演算法讓學習者體驗資料科學的用途

Tujuan kursus

  1. 培養資料科學的基礎知識
  2. 了解資料科學的應用
  3. 了解數據分析的流程與資料的處理方法
  4. 認識常見的數據分析演算法
  5. 具備選擇、使用與評估數據分析演算法的能力

Pengenalan guru

  • 教師姓名：顏春煌
  • 教師簡介：

本課程教師顏春煌目前為國立空中大學管資系的教授，西元1994年於美國的愛荷華州立大學取得電腦科學博士學位，曾任教於美國印地安那州的Ball State University電腦科學系，專業領域為資料庫系統、數位學習與資料科學

Jadwal kursus

第1週:認識資料科學

第2週:資料科學處理資料的方法

第3週:認識數據分析

第4週:機器學習

第5週:數據分析建模

第6週:資料科學的語言與工具

Isi kursus

本課程透過「資料」的特性幫助學習者建立資料科學的基本知識，運用各種應用案例來闡述資料價值鏈的思維，並釐清資料科學與統計或是資料採礦等領域的差異

Model kursus

本課程分為六個主要單元，每個單元將由數個小單元所組成，包括可瀏覽的數位教材以及穿插其中的教學活動。學員完成本課程的4次作業並取得通過成績，即可達到結業標準

Nilai

  • 課程及格標準: 70分  滿分： 100分
  • 平時測驗：無
  • 平時作業：4次
  • 期中考：無
  • 期末考：無

KKM


Course grade pass:70Grade Memo:max grade 100 point

Kemampuan

已修習本課程系列(資料科學在資訊安全的應用)「資訊安全入門與實務」課程之學習者，或是對於資料科學感到興趣的一般學習者

Saran

 

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  2. Cady, F. (2017). The Data Science Handbook. Wiley.
  3. EMC Education Services. (2015). Data Science and Big Data Analytics. Wiley.
  4. Garcia, et al. (2016). Big data preprocessing: methods and prospects. Big Data Analytics.1:9.
  5. Hung, J. L. (2012). Trends of e-learning research from 2000 to 2008: Use of text mining and bibliometrics. British Journal of Educational Technology. 43(1), 5-16.
  6. Hurwitz, J., et al. (2013). Big Data For Dummies.Wiley.
  7. Kelleher, J. D., Namee, B. M. and D’Arcy, A. (2015). Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics. The MIT Press.
  8. Lindstrom, M. The Tiny Clues That Uncover Huge Trends. 溫力勤、戴至中譯，(2017)，小數據獵人，寶鼎出版。
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  23. 陳琇玲譯，(2017)，數據、謊言與真相：Google資料分析師用大數據揭露人們的真面目，商周出版。

 

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