| NCHU Course Outline |
| Course Name | (中) 資料探勘概論(2335) | ||||||||
| (Eng.) Introduction to Data Mining | |||||||||
| Offering Dept | Department of Management Information Systems | ||||||||
| Course Type | Elective | Credits | 3 | Teacher | TSAI, MENG-HSIUN | ||||
| Department | Department of Management Information Systems / Undergraduate | Language | Chinese | Semester | 2026-FALL | ||||
| Course Description | 資料探勘(Data mining)，是資料庫知識發現(knowledge-discovery in databases , KDD)中的一個重要步驟，是指運用特定的演算法從大量的資料庫，以可接受的計算頻率內中去萃取有意義，具有潛在價值的資訊、規則或是pattern進而做出正確的決策的一個步驟。本課程內容介紹數種具有代表性的演算法，幫助學生了解如何運用資料分析技術與統計方法，尋找資料的關聯性、擷取隱藏的資訊規則與進行預測。 【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。 |
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| 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 本課程旨在擴充資料探勘概論的教學範疇，透過 STEAM 教育框架，將資料科學（Science）與 AI 演算法（Technology）的硬實力，精準對接至聯合國永續發展目標。本課程核心導入「AI全能工具大禮包 — 生成式人工智慧於資料探勘之跨域實踐」，引導學生每1至2週掌握一種前沿AI工具，並將其落實於資料探勘概論的多元實踐中。本課程開放特定永續主題限制，學生可對準任何一項ESG或SDGs主題進行深入探勘。期末專題報告將要求學生運用課堂所介紹過的AI工具，實際生成具有創新與應用價值的跨域專案產出，藉此強化其跨域協作與系統性解決問題的素養。 |
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| Course Content and Homework/Schedule/Tests Schedule | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Evaluation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 1.課堂練習 30% 2.期中考 25% 3.期中報告 5% 4.期末報告 30% 5.出席率 10% |
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| Textbook & other References | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 |
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| Teaching Aids & Teacher's Website | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| http://mht.mis.nchu.edu.tw/moodle/ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Office Hours | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 請與課程 TA 預定課程輔導時間。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Update Date, year/month/day：2026/07/23 21:38:03 | Printed Date, year/month/day：2026 / 9 / 20 |
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