| 國立中興大學教學大綱 |
| 課程名稱 | (中) 大數據分析與應用(3006) | ||||||||
| (Eng.) Analysis and Application of Big Data | |||||||||
| 開課單位 | 資管系 | ||||||||
| 課程類別 | 選修 | 學分 | 3 | 授課教師 | 蔡孟勳 | ||||
| 選課單位 | 資管系 / 學士班 | 授課使用語言 | 中文 | 英文/EMI | 開課學期 | 1141 | |||
| 課程簡述 | 本課程將利用 Problem Based Learning (PBL) 的教學風格，培養學生掌握大數據(big data)處理中最重要的技術：知識發現(knowledge discovery in databases, KDD）。我們每週都會有知識與實作的教學，引導同學們透過 Python 將習得的知識應用到真實世界的資料，進而真正掌握自主發現新知識，解決真實世界問題的能力。 P.S. ✨ 請在第一次上課前，透過課程平台入口，申請好學校的 smail，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。 ✨ 本課程為非同步遠距課程，一般來說不需要到校上課，然而請注意，第一週和期中考週是「實體課程」，請記得到教室！ ✨ 課程難度設計上，同學每週約需花 4 小時完成課程任務。若基礎較差的話，可利用比較輕鬆的前三週課程來練習課程提供的「基本功補充教材」。 ✨ 外系欲加選同學請注意，因加選同學眾多，請先聯絡TA，勿直接寄信給老師： ✨ TA 聯絡 Email：wsh28503@smail.nchu.edu.tw |
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| 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 本課程將利用 PBL 課程設計，配合 Google Classroom 線上學習平台，藉此統整學習資源，並提供海量補充資料，提供學子學習，在輔以線上提出問題模式，讓問題不侷限於課程現場解決。在首堂課程即宣達學子需配合SDGs 17 項永續指標，尋找議題資料並提供解決方案，藉此提供有效、精準方案，且達到現實問題解決。課程中將鼓勵學子參與國內外競賽，如教育部 AI CUP 人工智慧競賽、AI Junior Award 2024 : AI For Green 及Kaggle 數據分析競賽，屆時將依照競賽題目與時程給予學生參賽項目的選擇建議。透過競賽學以致用，並熟捻其所學與公共議題之連結，培養學子在基本與進階的大數據技術應用，以及軟體工具和專案實作，提升自主學習動機。 |
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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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 1.課堂練習: 30% 2.期中考試: 30% 3.期末報告: 40% |
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| 教科書＆參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 1. Data Mining : Practical Machine Learning Tools and Techniques, Ian H. , Eibe Frank , Mark Hall , Christopher Pal 2. Big-Data Analytics: for Cloud, IoT and Cognitive Computing, Kai Hwang, Min Chen, WILEY 3. R資料採礦與數據分析,何宗武,碁峯圖書 4. 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 5. 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 6. Python機器學習,Sebastian Raschka著,劉立民，吳建華譯,博碩文化 7. 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 8. Python機器學習(第三版)-上, Sebastian Raschka、Vahid Mirjalili, ISBN: 9789864345182, 博碩文化 9. Python機器學習(第三版)-下, Sebastian Raschka、Vahid Mirjalili, ISBN: 9789864345182, 博碩文化 10. 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 11. 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 12. 機器學習入門：使用Scikit-Learn與TensorFlow, 黃健庭, ISBN: 9786263240285, 碁峰資訊 13. Python Data Science Bible資料科學自學聖經, 文淵閣工作室, ISBN: 9786263241657, 碁峰資訊 14. 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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| 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 加入GC後，可透過信件或平台與助教聯繫預約時段。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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：無 | 列印日期 西元年/月/日：2025 / 7 / 05 |
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