NCHU Course Outline
Course Name (中) 資料探勘(7686)
(Eng.) Data Mining
Offering Dept Executive Master Program in Management Information Systems
Course Type Elective Credits 3 Teacher TSAI, MENG-HSIUN
Department Executive Master Program in Management Information Systems(W)Graduate Language Chinese Semester 2024-FALL
Course Description 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
Prerequisites
self-directed learning in the course N
Relevance of Course Objectives and Core Learning Outcomes(%) Teaching and Assessment Methods for Course Objectives
Course Objectives Competency Indicators Ratio(%) Teaching Methods Assessment Methods
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
Discussion
Lecturing
Attendance
Oral Presentation
Assignment
Course Content and Homework/Schedule/Tests Schedule
Week Course Content
Week 1 第1週 Course Overview
Week 2 第2週 Moon Festival (Self-learning)
Week 3 第3週 Data mining & Knowledge discovery
Week 4 第4週 Data warehouse & OLAP technique
Week 5 第5週 Introduction & Use of Kaggle & UCI network database
Week 6 第6週 Data Preprocessing_2 & Scikit_learn_1
Week 7 第7週 Data Preprocessing_2 & Scikit_learn_2
Week 8 第8週 Final pre-report
Week 9 第9週 Decision Tree & Classification_1
Week 10 第10週 Forest, Bayes & Classification_2
Week 11 第11週 Association Rules & Cluster
Week 12 第12週 Clustering: K-Means, Hierarchical Cluster
Week 13 第13週 Self-learning : Midterm exam preparation
Week 14 第14週 Midterm exam
Week 15 第15週 Final report
Week 16 第16週 Final report
Week 17 第17週 Final report
Week 18 第18週 Final report
Evaluation
1.課堂練習: 20%

2.期中報告:30%

3.期末報告: 40%

4.出席率: 10%
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
Teaching Aids & Teacher's Website
第一堂課程將會公告GC(Google Classroom)金鑰，屆時請同學加入。
Office Hours
請與課程 TA 預約課程輔導時間
Sustainable Development Goals, SDGs
01.No Poverty   02.Zero Hunger   03.Good Health and Well-Being   04.Quality Education   05.Gender Equality   06.Clean Water and Sanitation   07.Affordable and Clean Energy   08.Decent Work and Economic Growth   09.Industry, Innovation and Infrastructure   10.Reduced Inequalities   11.Sustainable Cities and Communities   12.Responsible Consumption   13.Climate Action   14.Life Below Water   15.Life On Land   16.Peace and Justice   17.Partnerships for the Goalsinclude experience courses：N
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Update Date, year/month/day：2024/09/02 10:15:46 Printed Date, year/month/day：2024 / 9 / 08
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