| 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 |
| 讓學生們藉由這堂課了解資料分析的基礎概念並擁有基礎資料分析的能力。 |
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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) |
| 週次 |
授課內容 |
| 第1週 |
課程簡介 |
| 第2週 |
Ch1. 資料分析這個產業 |
| 第3週 |
Ch2. 資料分析的題目定義 |
| 第4週 |
Ch3. 資料分析的收集與格式定義 |
| 第5週 |
Ch4. 資料分析的觀察與清洗方式 |
| 第6週 |
上機課程1. Tableau教學 |
| 第7週 |
Ch5. 取特徵值與降維的方法介紹 |
| 第8週 |
期中考 |
| 第9週 |
Ch6. 建模方法介紹I |
| 第10週 |
Ch6. 建模方法介紹II |
| 第11週 |
Ch6. 建模方法介紹III |
| 第12週 |
Ch6. 建模方法介紹IV |
| 第13週 |
上機課程2. Matlab建模套件教學 |
| 第14週 |
實際案例介紹I
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| 第15週 |
實際案例介紹II |
| 第16週 |
期末考
自主學習(人工智慧專案I實作)
自主學習(人工智慧專案II實作) |
自主學習
內容 |
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| 學習評量方式 |
平時成績20%
期末報告25%
期中考25%
期末考30% |
| 教科書＆參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明) |
| 老師自編教材 |
| 課程教材（教師個人網址請列在本校內之網址） |
| 請上課程網站下載 |
| 課程輔導時間 |
| 請直接與老師約時間 |
| 聯合國全球永續發展目標(連結網址) |
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