| 國立中興大學教學大綱 |
| 課程名稱 | (中) 物聯網數據分析與應用(6679) | ||||||||
| (Eng.) Internet of Things (IoT) Data Analysis and Applications | |||||||||
| 開課單位 | 資工系 | ||||||||
| 課程類別 | 選修 | 學分 | 3 | 授課教師 | 陳煥 | ||||
| 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 | 1141 | ||
| 課程簡述 | (中)隨著感測網路與雲端計算的快速發展，世界上的資料型態和資料量正在急速的增長。大數據 (Big Data)與物聯網應用已經成為業界的主要開發項目。在這樣的背景下，在各項產業也產生了分析資料輔佐決策的迫切需求，近年來包括軟體工程師、資料工程師、數據分析師與新興的資料科學家 (data scientist) 更成為當前最為熱門的行業之一。本課程使學生了解物聯網資料分析的關鍵技術，使修課學生能测定、收集、整理、歸纳和分析反映數據資料，並能夠瞭解如何處理資料與分析資料，並利用統計學習與機器學習的演算法幫助決策達成最佳化效益的資料科學家。除了介紹物聯網應用與資料分析的基礎知識外，透過實作project自行建構一個物聯網的應用來處理與分析各種實際資料，並重視重要文獻的研讀以探討最新的研究議題。 | ||||||||
| 先修課程名稱 | |||||||||
| 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 學習利用統計與機器學習方法進行資料分析方法 (認知) 具備資訊科學素養、資訊理論與數學分析之能力 50% 講授 作業 培養建構物聯網的各種應用與分析相關資料的能力（技能） 具備分析、設計與整合資訊應用系統之能力 50% 講授 實作 |
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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16週加自主學習) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| 學習評量方式 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 本課程學習評量方式包括課上練習、課後作業、其中評量與期末團隊專題製作，詳細內容如下: 1. 作業與程式設計70% 個人與分組作業 -- 課堂練習與應用程式開發練習作業 3.期末專案 30% - 分組 (2-4人一組) |
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| 教科書＆參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Textbook: 自行開發教材 ppt 網路公開課程Youtube (李宏毅機器學習) 網路學習資料 Reference: 物聯網平台: (1) 超圖解物聯網IoT實作入門：使用JavaScript/Node.JS/Arduino/Raspberry Pi/ESP8266/Espruino中文書 ， 趙英傑 ， 旗標 ，出版日期：2016-05-31 資料分析: (1) Python初學特訓班(增訂版)(附250分鐘影音教學/範例程式), 出版社：碁峰2017/07/11 (2) Python深度學習(中文書) , Daniel Slater Gianmario Spacagna Valentino Zocca 劉立民 吳建華 陳開煇 Peter Roelants , 博碩 , 出版日期: 2018-01-05 (3) 初探機器學習演算法(中文書) , Giuseppe Bonaccorso 賴屹民 , 碁峰 , 出版日期: 2017-12-07 (4) Machine Learning in Python: Essential Techniques for Predictive Analysis, 外文書 ， Bowles Michael ， John Wiley & Sons Inc ，出版日期：2015-04-27 (5) Python for Data Analysis 作者： Mckinney, Wes原文出版社：Oreilly & Associates Inc (6) 出版日期：2012/10/29 ISBN：9781449319793 規格：平裝 / 17.8 x 23.5 x 3.2 cm / 普通級 (7) Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Third Edition (Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems) 3rd Edition, by Ian H. Witten (Author), Eibe Frank (Author), Mark A. Hall (Author) ISBN-13: 978-0123748560, ISBN-10: 0123748569 |
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| 課程教材（教師個人網址請列在本校內之網址） | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| ilearning@nchu |
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| 課程輔導時間 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Monday, Wednesday 1:00-2:00 pm | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 聯合國全球永續發展目標(連結網址) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| 更新日期 西元年/月/日：2025/09/17 16:03:01 | 列印日期 西元年/月/日：2025 / 9 / 19 |
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