| 課程代碼 |
G0D15101
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| 課程中文名稱 |
大數據分析
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| 課程英文名稱 |
Big Data Analysis
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| 學分數 |
3.0
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| 必選修 |
選修
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| 開課班級 |
四技資工四甲,四技資工四乙
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| 任課教師 |
鄭錦楸
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| 上課教室(時間) |
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週二
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第2節
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(C303)
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週二
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第3節
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(C303)
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週二
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第4節
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(C303)
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| 課程時數 |
3
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| 實習時數 |
0
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| 授課語言 |
1.華語
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| 輔導考證 |
無
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| 課程概述 |
認識大數據分析的原理，並習得利用Python建立各項分析模型之能力。
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| 先修科目或預備能力 |
無
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課程學習目標與核心能力之對應
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| 編號 | 中文課程學習目標 | 英文課程學習目標 | 對應系指標 |
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1
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了解大數據分析的基本原理
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1 工程知識
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2
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習得基本Python 語法
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2 資訊能力
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3
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習得數據分析各種模型
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3 實務能力
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4
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完成一項大數據分析專案
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4 規劃整合
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| 就業力培養目標 |
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校指標 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
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專業知識 |
實務技能 |
資訊能力 |
整合創新 |
外語能力 |
熱誠抗壓 |
表達溝通 |
敬業合群 |
人文素養 |
服務關懷 |
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10% |
40% |
40% |
10% |
0% |
0% |
0% |
0% |
0% |
0% |
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系指標 |
1 |
3 |
2 |
4 |
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5 |
6 |
8 |
7 |
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工程知識 |
實務能力 |
資訊能力 |
規劃整合 |
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表達溝通 |
管理合作 |
社會人文 |
職業倫理 |
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10% |
40% |
40% |
10% |
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0% |
0% |
0% |
0% |
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| 中文課程大綱 |
1.數據挖掘基礎
2.Python數據分析基礎
3.數據探索
4.數據預處理
5.挖掘建模
6.數據分析案例
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| 英/日文課程大綱 |
1.Data Mining Basic
2.Python Data Analysis
3. Data Exploration
4.Data Pre-processing
5.Model for Data Mining
6.Project of Data Analysis
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| 課程進度表 |
1.R語言簡介
2.資料的讀取與寫入
3.流程控制與自訂函數
4.繪圖功能
5.相關套件介紹
6.監督式學習
7.非監督式學習
8.演化式學習
9.混合式學習
10.關聯性規則
11.社群網路分析
12.圖形化資料分析工具
13.巨量資料分析
14.深度學習
15.案例賞析
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| 課程融入SDGs |
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| 期考調查 |
| 期中考(第9週)考試方式 |
線上測驗
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| 期末考(第18週)考試方式 |
線上測驗
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| 其他週考試考試週次與方式 |
Quiz
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| 教學方式與評量方式 |
| 課程學習目標 | 教學方式 | 評量方式 |
| 了解大數據分析的基本原理 |
課堂講授
實作演練
|
其他
－Quiz
（
平時
）
其他
－線上測驗
（
期中
）
其他
－線上測驗
（
期末
）
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| 習得基本Python 語法 |
實作演練
課堂講授
|
其他
－Quiz
（
平時
）
其他
－線上測驗
（
期中
）
其他
－線上測驗
（
期末
）
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| 習得數據分析各種模型 |
課堂講授
實作演練
|
其他
－Quiz
（
平時
）
其他
－線上測驗
（
期中
）
其他
－線上測驗
（
期末
）
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| 完成一項大數據分析專案 |
實作演練
課堂講授
|
其他
－Quiz
（
平時
）
其他
－線上測驗
（
期中
）
其他
－線上測驗
（
期末
）
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| 指定用書 |
| 書名 |
R語言資料分析
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| 作者 |
李仁鐘、李秋緣
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| 書局 |
博碩出版
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| 年份 |
2019
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| 國際標準書號(ISBN) |
978-986-434-366-9
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| 版本 |
第三版
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請同學尊重智慧財產權，使用正版教科書，不得非法影印，以免觸犯智慧財產權相關法令
。 |
| 參考書籍 |
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| 教學軟體 |
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| 課程規範 |
1.課程授課方式，以課堂講授並立即動手操作為主。
2.本課程"大數據分析" 成績之計算方式如下: 學期成績=期中考成績 * 30% + 期末考成績 * 40% + 平時成績 * 30%，平時成績= (出席率成績 * 8 + N 次小考或作業成績) * 1/(8+N)，出席率成績= 100分 - 曠課節數 (兩次遲到 算一次曠課。
3.上課時請將手機設為震動，並禁止滑手機、平板電腦，違規者每次扣平時成績之總分(30分)中之1分。若有緊急電話需接聽，請至教室外使用。
4.注意事項：上課請病假，請依正常程序上網請假，並向老師提出有效看診證明，學期末才可消去曠課之扣分。
5.期中考與期末考以上機測驗評量為主。
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