NCHU Course Outline

Course Name	(中) 程式設計及實習(1088)
	(Eng.) Introduction to Programming and Practice
Offering Dept	Department of Management Information Systems
Course Type	Required			Credits	4	Teacher	LIN, KUAN-CHENG
Department	Department of Management Information Systems / Undergraduate			Language	Chinese	Semester	2026-FALL
Course Description	以Python為主要語言，培養學生從問題理解、程式邏輯、資料處理到應用系統開發的完整能力。課程導入Git、測試、AI-assisted coding及spec-driven development，避免學生只會撰寫零散程式碼，而無法完成可維護、可驗證的應用程式。
Prerequisites

Relevance of Course Objectives and Core Learning Outcomes(%)			Teaching and Assessment Methods for Course Objectives
Course Objectives	Competency Indicators	Ratio(%)	Teaching Methods	Assessment Methods
學生完成課程後應能： 使用Python撰寫結構清楚且可執行的程式。 使用條件判斷、迴圈、函式、資料結構及物件導向解決問題。 處理CSV、JSON、API及資料庫資料。 使用Git與AI程式工具輔助開發、除錯及重構。 根據明確規格完成具備介面、資料處理與測試的應用系統。			topic Discussion / Production Networking / Distance Education Exercises Discussion Practicum Lecturing	Attendance Assignment Quiz Internship
Course Content and Homework/Schedule/Tests Schedule
Week Course Content Week 1 程式設計與問題解決；Python、IDE、Git及AI程式工具介紹 建立Python環境、Git儲存庫及第一個可執行程式；完成個人開發環境檢核 Week 2 變數、資料型別、輸入輸出與運算式 製作「學習時間與成績分析器」；練習資料輸入、轉型及格式化輸出 Week 3 條件判斷與規則式決策 製作課程選擇、風險分級或天氣提醒程式；建立測試案例 Week 4 迴圈、批次處理與程式流程控制 批次分析多位學生資料或多日氣象資料；比較不同迴圈寫法 Week 5 函式、參數、回傳值、模組與程式分解 將前四週程式拆分為可重複使用函式；建立簡易函式測試 Week 6 List、Tuple、Dictionary、Set及資料組織 建立商品、課程或使用者偏好資料；完成簡易規則式推薦功能 Week 7 檔案處理、CSV、JSON、例外處理與日誌 讀寫學習紀錄或交易資料；加入錯誤處理及操作日誌 Week 8 期中整合與上機考核 根據指定Research Spec完成一個小型資料處理程式，包含輸入、處理、輸出與錯誤處理 Week 9 NumPy與Pandas資料處理基礎 進行缺值、重複值、異常值處理；產出資料品質報告 Week 10 資料彙整、統計摘要與視覺化 使用Matplotlib建立趨勢圖、分布圖及比較圖；解釋圖表發現 Week 11 API、開放資料與外部服務整合 串接氣象、金融或政府開放資料API；儲存並顯示查詢結果 Week 12 物件導向程式設計 將使用者、資料來源、模型或推薦項目設計為類別；建立可擴充結構 Week 13 SQLite與基礎SQL；CRUD概念 建立資料表及新增、查詢、修改、刪除功能；完成資料庫小系統 Week 14 AI-assisted coding與spec-driven development 撰寫功能規格、驗收條件與測試案例；使用AI工具產生、檢查及重構程式碼 Week 15 應用系統整合：Streamlit或FastAPI 將資料處理、API、資料庫與介面整合為可操作原型 Week 16 期末專題展示、程式碼審查與學習反思 展示系統、執行測試、說明程式架構、AI工具使用方式及已知限制 self-directed learning    03.Preparing presentations or reports related to industry and academia.
Evaluation
每週上機作業 25% 程式閱讀、除錯與小考 10% 期中上機考核 20% 期末整合專題 35% 出席、課堂參與及程式碼審查 10%
Textbook & other References
Teaching Aids & Teacher's Website
iLearning平台
Office Hours
星期三10:00-12:00

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Update Date, year/month/day：2026/08/04 16:14:11	Printed Date, year/month/day：2026 / 9 / 20
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