| 國立中興大學教學大綱 |
| 課程名稱 | (中) 資料探勘(7935) | ||||||||
| (Eng.) Data Mining | |||||||||
| 開課單位 | 人工智慧資科學程 | ||||||||
| 課程類別 | 選修 | 學分 | 3 | 授課教師 | 蔡孟勳 等 | ||||
| 選課單位 | 人工智慧資科學程 / 碩專班 | 授課使用語言 | 中文 | 英文/EMI | 開課學期 | 1141 | |||
| 課程簡述 | 資訊爆炸的時代，資料庫以及網際網路隱含著巨量的潛在價值資訊。透過資料探勘的技術將可萃取出真正有用的特徵及關聯性，以提供決策所需的資訊、協助做出正確的預測，以及廣泛的察覺並解決各個不同領域之間的問題，例如顧客分析、市場分析、電子商務、生物資訊，又或者是資訊安全方面的辨識及分析。 本課程將會深入的了解資料探勘的觀念，進而探討分類、分群、關聯式法則等等分析方法，並且透過專業軟體工具及主流程式語言 python ，掌握實作的能力。 * 注意！第一堂課程務必到教室聽取課程的概要介紹，避免喪失在受教權益上的損失，如第一堂課程未能前往教室，請務必事前寄信通知課程 TA。 * TA 聯絡 Email：wsh28503@smail.nchu.edu.tw |
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| 先修課程名稱 | 課程含自主學習 | Y | |||||||
| 課程與核心能力關聯配比(%) | 課程目標之教學方法與評量方法 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 課程目標 | 核心能力 | 配比(%) | 教學方法 | 評量方法 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 1. 培養學⽣數據分析之專業能⼒，使其滿⾜學界與業界對數據人才的需求。 2. 經過修習本課程後，使學⽣能靈活運⽤相關實作技術。 |
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| 授課內容(單元名稱與內容、習作/每週授課、考試進度-共16週加自主學習) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| 學習評量方式 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 1.課堂練習: 20% 2.期中考試: 30% 3.期末報告: 40% 4.出席率: 10% |
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| 教科書＆參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 1. Data Mining : Practical Machine Learning Tools and Techniques, Ian H. , Eibe Frank , Mark Hall , Christopher Pal 2. Big-Data Analytics: for Cloud, IoT and Cognitive Computing, Kai Hwang, Min Chen, WILEY 3. R資料採礦與數據分析,何宗武,碁峯圖書 4. R 語⾔資料分析活⽤範例詳解,⽅匡南,朱建平,姜葉⾶,碁峰圖書 5. Python⼤數據特訓班：資料⾃動化收集、整理、分析、儲存與應⽤實戰,文淵閣⼯作室編著,碁峰 圖書 6. Python機器學習,Sebastian Raschka著,劉立⺠，吳建華譯,博碩文化 7. 機器學習：使⽤Python進⾏預測分析的基本技術 Machine Learning in Python: Essential Techniques for Predictive Analysis,Michael Bowles,碁峰圖書 8. Python機器學習(第三版)-上, Sebastian Raschka、Vahid Mirjalili, ISBN: 9789864345182, 博碩文化 9. Python機器學習(第三版)-下, Sebastian Raschka、Vahid Mirjalili, ISBN: 9789864345182, 博碩文化 10. 統計學與Excel資料分析之實習應用〈第七版〉[培養大數據分析力一定要會的統計分析與資料處理工具], 王文中、錢才瑋, ISBN: 9789864348497 ,博碩文化 11. 統計學 (第11版), Gerald Keller, ISBN: 9789579282369 ,新加坡商聖智學習亞洲私人有限公司台灣分公司 12. 機器學習入門：使用Scikit-Learn與TensorFlow, 黃健庭, ISBN: 9786263240285, 碁峰資訊 13. Python Data Science Bible資料科學自學聖經, 文淵閣工作室, ISBN: 9786263241657, 碁峰資訊 14. Python 機器學習超進化：AI影像辨識跨界應用實戰, 文淵閣工作室, ISBN: 9789865026196, 碁峰資訊 |
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| 課程教材（教師個人網址請列在本校內之網址） | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 第一堂課程將會公告GC(Google Classroom)金鑰，屆時請同學加入。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 課程輔導時間 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 加入GC後，可透過信件或平台與助教聯繫預約時段。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 聯合國全球永續發展目標(連結網址) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| 更新日期 西元年/月/日：無 | 列印日期 西元年/月/日：2025 / 7 / 03 |
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