| 週次 |
授課內容 |
| 第1週 |
大數據、物聯網、人工智慧與機器學習
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| 第2週 |
雲端計算與服務生態系 |
| 第3週 |
Hadoop Single Node Cluster設置與執行(I) |
| 第4週 |
Hadoop Single Node Cluster設置與執行(II) |
| 第5週 |
Hadoop Single Node Cluster設置與執行(III) |
| 第6週 |
Multi Node Cluster 安裝、 設置與執行(I) |
| 第7週 |
Multi Node Cluster 安裝、 設置與執行(II) |
| 第8週 |
Spark 的cluster模式架構圖與各種安裝模式 |
| 第9週 |
Spark RDD 介紹與RDD 的特性 |
| 第10週 |
RDD Key-Value 基本「轉換」運算與Key-Value「動作」運算 |
| 第11週 |
RDD Key-Value 基本「轉換」運算與Key-Value「動作」運算實作 |
| 第12週 |
期中安裝實作
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| 第13週 |
AI與機器學習簡介、 推薦演算法與ALS 推薦演算法介紹與使用模型進行推薦 |
| 第14週 |
二元分類演算法與決策樹二元分類
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| 第15週 |
資料準備階段、訓練評估階與預測階段
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| 第16週 |
邏輯迴歸二元分類與邏輯迴歸分析
支援向量機器SVM 二元分類與演算法基本概念
單純貝氏二元分類與單純貝氏分析原理簡介
決策樹多元分類與「森林覆蓋樹種」大數據問題分析情境
期末報告
期末報告 |
自主學習
內容 |
02.閱覽產業及學術相關多媒體資料
03.製作專題報告
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