| 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 |
理解資料工程的基本概念與流程。
掌握資料處理管道的設計與實作。
熟悉大數據處理框架，如Hadoop、Spark等。
學會使用資料庫系統（關聯型與非關聯型）進行資料儲存與查詢。
能夠使用資料清理與轉換工具處理不完整、格式不一致的資料。
提升學生在資料工程專案中的實作能力與問題解決能力。 |
| 1.專業知能與實務應用 |
| 2.自主解決問題 |
| 3.創新思維 |
| 4.領導溝通與團隊合作 |
| 5.社會責任與全球視野 |
|
|
|
|
| 授課內容(單元名稱與內容、習作/每週授課、考試進度-共18週) |
| 週次 |
授課內容 |
| 第1週 |
資料科學簡介 |
| 第2週 |
資料特性與應運 |
| 第3週 |
資料特性與應運 |
| 第4週 |
資料相似度與距離 |
| 第5週 |
資料前處理 |
| 第6週 |
特徵篩選 |
| 第7週 |
資料分類 |
| 第8週 |
資料分群 |
| 第9週 |
資料分群 |
| 第10週 |
資料探勘技術 |
| 第11週 |
資料探勘技術 |
| 第12週 |
資料探勘技術 |
| 第13週 |
預測模式
|
| 第14週 |
異常偵測 |
| 第15週 |
智慧演算法 |
| 第16週 |
智慧演算法 |
| 第17週 |
心得報告 |
| 第18週 |
心得報告 |
|
| 學習評量方式 |
| 平常成績20%，心得報告40%，作業40% |
| 教科書＆參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明) |
| 講義 |
| 課程教材（教師個人網址請列在本校內之網址） |
|
| 課程輔導時間 |
| 週二16:00~18:00 |
| 聯合國全球永續發展目標(連結網址) |
|
|