國立中興大學教學大綱
課程名稱 (中) 高等資料挖掘與巨量資料分析(6655)
(Eng.) Advanced Data Mining and Big Data Analysis
開課單位 資工系
課程類別 選修 學分 3 授課教師 范耀中
選課單位 資工系 / 碩士班 授課使用語言 中文 英文/EMI N 開課學期 1052
課程簡述 We will introduce advanced data mining techniques in this course and also introduce the Hadoop platform (Spark and MapReduce Programming Model)
先修課程名稱
課程含自主學習 N
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

專題探討/製作
實習
講授
口頭報告
作業
作品
實作
授課內容(單元名稱與內容、習作/每週授課、考試進度-共18週)
Topics to be covered in this course
- Information-based Learning
- Similarity-based Learning
- Error-based Learning
- Probability-based Learning
- Neural-Network-based Learning (Deep Learning)
- Performance Evaluation
- Text Mining Techniques
- Hadoop Programming Model
- Spark Programming Model
學習評量方式
- Midterm Exam 20 %
- First Project 20 %
- Final Exam 20 %
- Second Project 20 %
- Assignments 10 %
- Final Project KDD 2017 Cup Ranking 10 %
教科書&參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明)

課程教材(教師個人網址請列在本校內之網址)
高等資料探勘與巨量資料分析

Topics to be covered in this course
- Information-based Learning
- Similarity-based Learning
- Error-based Learning
- Probability-based Learning
- Neural-Network-based Learning (Deep Learning)
- Performance Evaluation
- Text Mining Techniques
- Hadoop Programming Model
- Spark Programming Model


Course Project

There are three course projects in this course.

- First Project: 選擇題機器人:撰寫程式自動填答,系統所條列之選擇題。
- Second Project: Keyword Correlation Project: Constructing Keyword Correlation Models from Wikipedia (Please see example at https://github.com/UDICatNCHU/udic-nlp-API)
- Final Project: KDD 2017 Cup Project: Highway Tollgates Traffic Flow Prediction (http://www.kdd.org/kdd2017/News/view/announcing-kdd-cup-2017-highway-tollgates-traffic-flow-prediction) 我們將要求實際參與今年KDD cup,並按全班排名給分。
Evaluation:
- Midterm Exam 20 %
- First Project 20 %
- Final Exam 20 %
- Second Project 20 %
- Assignments 10 %
- Final Project KDD 2017 Cup Ranking 10 %


Books:

There are no lecture books. The handout will be given.
Reference Book: https://mitpress.mit.edu/books/fundamentals-machine-learning-predictive-data-analytics
課程輔導時間
https://paper.dropbox.com/doc/T1RjitbfsSrV2QmwnSfh3
聯合國全球永續發展目標(連結網址)
 提供體驗課程:N
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更新日期 西元年/月/日:無 列印日期 西元年/月/日:2025 / 6 / 12
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