國立中興大學教學大綱

課程名稱	(中) 資料探勘(7686)
	(Eng.) Data Mining
開課單位	資管所
課程類別	選修			學分	3	授課教師	蔡孟勳
選課單位	資管所 / 碩專班			授課使用語言	中文	英文/EMI		開課學期	1141
課程簡述	資訊爆炸的時代，資料庫以及網際網路隱含著巨量的潛在價值資訊。透過資料探勘的技術將可萃取出真正有用的特徵及關聯性，以提供決策所需的資訊、協助做出正確的預測，以及廣泛的察覺並解決各個不同領域之間的問題，例如顧客分析、市場分析、電子商務、生物資訊，又或者是資訊安全方面的辨識及分析。課程中將會深入的了解資料探勘的觀念、規則、資料倉儲技術的應用，探討分類、分群、關聯式法則等等分析方法，並且透過專業軟體工具達到可以實作及了解的目的。 【注意】 請在第一次上課前，透過課程平台入口，申請好學校的 smail。且第一堂課務必實體抵達課堂，以便後續課程教學平台操作，如第一堂課程未能前往教室，請務必事前寄信通知課程 TA。 聯絡Email：wsh28503@smail.nchu.edu.tw
先修課程名稱								課程含自主學習	Y

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
基本與進階之資料探勘技術介紹、應用實例以及軟體工具的使用和專案實作 Basic and advanced introduction to data mining techniques, applications, software usage and implementation			討論 講授	出席狀況 口頭報告 作業
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 第1週 Course Overview 第2週 第2週 Moon Festival (Self-learning) 第3週 第3週 Data mining & Knowledge discovery 第4週 第4週 Data warehouse & OLAP technique 第5週 第5週 Introduction & Use of Kaggle & UCI network database 第6週 第6週 Data Preprocessing_2 & Scikit_learn_1 第7週 第7週 Data Preprocessing_2 & Scikit_learn_2 第8週 第8週 Final pre-report 第9週 第9週 Decision Tree & Classification_1 第10週 第10週 Forest, Bayes & Classification_2 第11週 第11週 Association Rules & Cluster 第12週 第12週 Clustering: K-Means, Hierarchical Cluster 第13週 第13週 Self-learning : Midterm exam preparation 第14週 第14週 Midterm exam 第15週 第15週 Final report 第16週 第16週 Final report 第17週 Final report 第18週 Final report 自主學習 內容
學習評量方式
1.課堂練習: 20% 2.期中報告:30% 3.期末報告: 40% 4.出席率: 10%
教科書＆參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明)
主要必備書目: 1.Fundamentals of Machine Learning for Data Analytics(Algorithms,Worked Examples,And Case Studies),Second Edition,著.John D.Kelleher,Brian Mac Namee,Aoife D’Arcy 2.Introduction to Data Mining (GE),著.Pang-Ning Tan,Michael Steinbach,Anuj Karpatne,Vipin Kumar 參考書目: 1.資料挖礦與大數據分析, 簡禎富, 許嘉裕, ISBN:978-9865774257, 前程文化事業有限公司 2.王者歸來:WEKA機器學習與大數據聖經,2015,袁梅宇,佳魁資訊出版 3.Data Mining: Concepts and Techniques, Third Edition (The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems) 3rd Edition, Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei, ISBN:978-9380931913, Morgan Kaufmann 4.資料探勘,Pang-Ning Tan,Michael Steinbach,Vipin Kumar 著,施雅月,賴錦慧 譯, ISBN:978-9861546575, 臺灣培生教育出版股份有限公司 5. Data Mining : Practical Machine Learning Tools and Techniques, Ian H. , Eibe Frank , Mark Hall , Christopher Pal 6. R資料採礦與數據分析,何宗武,碁峯圖書 7. R 語⾔資料分析活⽤範例詳解,⽅匡南,朱建平,姜葉⾶,碁峰圖書 8. Python⼤數據特訓班：資料⾃動化收集、整理、分析、儲存與應⽤實戰,文淵閣⼯作室編著,碁峰 圖書 9. Python機器學習,Sebastian Raschka著,劉立⺠，吳建華譯,博碩文化 10. 機器學習：使⽤Python進⾏預測分析的基本技術Machine Learning in Python: Essential Techniques for Predictive Analysis,Michael Bowles,碁峰圖書 11. Python機器學習(第三版)-上, Sebastian Raschka、Vahid Mirjalili, ISBN: 9789864345182, 博碩文化 12. Python機器學習(第三版)-下, Sebastian Raschka、Vahid Mirjalili, ISBN: 9789864345182, 博碩文化 13. 統計學與Excel資料分析之實習應用〈第七版〉[培養大數據分析力一定要會的統計分析與資料處理工具], 王文中、錢才瑋, ISBN: 9789864348497 ,博碩文化 14. 統計學 (第11版), Gerald Keller, ISBN: 9789579282369 ,新加坡商聖智學習亞洲私人有限公司台灣分公司 15. 機器學習入門：使用Scikit-Learn與TensorFlow, 黃健庭, ISBN: 9786263240285, 碁峰資訊 16. Python Data Science Bible資料科學自學聖經, 文淵閣工作室, ISBN: 9786263241657, 碁峰資訊 17. Python 機器學習超進化：AI影像辨識跨界應用實戰, 文淵閣工作室, ISBN: 9789865026196, 碁峰資訊
課程教材（教師個人網址請列在本校內之網址）
第一堂課程將會公告GC(Google Classroom)金鑰，屆時請同學加入。
課程輔導時間
請與課程 TA 預約課程輔導時間
聯合國全球永續發展目標(連結網址)
01.消除貧窮   02.消除飢餓   03.健康與福祉   04.教育品質   05.性別平等   06.淨水與衛生   07.可負擔能源   08.就業與經濟成長   09.工業、創新基礎建設   10.減少不平等   11.永續城市   12.責任消費與生產   13.氣候行動   14.海洋生態   15.陸地生態   16.和平與正義制度   17.全球夥伴 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 / 7 / 05
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