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 |
學會使用三個 Python packages:Matplotlib、Numpy 和 Scipy。 |
1.數理基礎知識 |
3.統計分析專業知識 |
7.數學及統計軟體能力 |
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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 |
18 節課集中在六週上完。
PYTHON基本語法介紹、資料型態 |
第2週 |
18 節課集中在六週上完。
PYTHON邏輯判斷語法介紹、函式 |
第3週 |
18 節課集中在六週上完。
用PYTHON求極限值問題 |
第4週 |
18 節課集中在六週上完。
用PYTHON求導函數、微分問題
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第5週 |
18 節課集中在六週上完。
用PYTHON求積分問題、函數繪圖 |
第6週 |
18 節課集中在六週上完。
用PYTHON解微積分應用問題: 最陡梯度法 |
第7週 |
18 節課集中在六週上完。 |
第8週 |
18 節課集中在六週上完。 |
第9週 |
18 節課集中在六週上完。 |
第10週 |
18 節課集中在六週上完。 |
第11週 |
18 節課集中在六週上完。 |
第12週 |
18 節課集中在六週上完。 |
第13週 |
18 節課集中在六週上完。 |
第14週 |
18 節課集中在六週上完。 |
第15週 |
18 節課集中在六週上完。 |
第16週 |
18 節課集中在六週上完。 |
第17週 |
18 節課集中在六週上完。 |
第18週 |
18 節課集中在六週上完。 |
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學習評量方式 |
隨堂作業與期末測驗 |
教科書&參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明) |
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課程教材(教師個人網址請列在本校內之網址) |
隨課發講義。 |
課程輔導時間 |
另訂 |
聯合國全球永續發展目標(連結網址) |
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