| 課程代碼 |
A0M04N01
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| 課程中文名稱 |
資料探勘
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| 課程英文名稱 |
Data Mining
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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 |
碩研會資一甲
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| 任課教師 |
吳聰皓
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| 上課教室(時間) |
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週一
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第11節
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(L502)
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週一
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第12節
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(L502)
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週一
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第13節
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(L502)
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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 |
介紹資料探勘的理論、技術與實務
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| 先修科目或預備能力 |
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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 |
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1
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應用資料探勘軟體的分析能力
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2
|
建構資料探勘的實務技能
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3
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應用與操作資料探勘系統四能力
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4
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能依使用者需求利用資料探勘技術解決問題
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| 就業力培養目標 |
此門課程無設定權重值
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| 中文課程大綱 |
1.簡介
2.資料倉儲(使用工具MSSQL2008)
3.資料前置處理(使用工具WEKA)
4.資料精簡(使用工具WEKA)
5.資料分類法(使用工具MSSQL2008)
6.資料群集分析(使用工具MSSQL2008)
7.關連法則探勘(使用工具MSSQL2008)
8.時間序列分析(使用工具MSSQL2008)
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| 英/日文課程大綱 |
1.An introduction
2.Data Warehouse(using MSSQL2008)
3.Data preprocessing(using WEKA)
4.Data reduction(using WEKA)
5.Classification(using MSSQL2008)
6.Cluster Analysis(using MSSQL2008)
7.Association rules mining(using MSSQL2008)
8.Sequential patterns mining(using MSSQL2008)
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| 課程進度表 |
Week 1 - Introduction to Data Mining
Week 2 - Methodology of Data Mining 1
Week 3 - Methodology of Data Mining 2
Week 4 - Data Cleaning
Week 5 - Classification - C5.0
Week 6 - Classification - C&RT
Week 7 - Spring Break
Week 8 - Mid-term report 1
Week 9 - Mid-term report 2
Week 10 - Classification - SVM
Week 11 - Factor Analysis - FA/PCA
Week 12 - Neural Networks - Artificial Neural Networks
Week 13 - Neural Networks - Kohonen neural network
Week 14 - Association - Apriori
Week 15 - Clustering analysis
Week 16 - Sequence analysis
Week 17 - Final report 1
Week 18 - Final report 2
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| 期考調查 |
| 期中考(第9週)考試方式 |
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| 期末考(第18週)考試方式 |
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| 其他週考試考試週次與方式 |
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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 |
| 應用資料探勘軟體的分析能力 |
實作演練
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作業
（
平時
）
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| 建構資料探勘的實務技能 |
實作演練
|
作業
（
平時
）
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| 應用與操作資料探勘系統四能力 |
分組討論
|
書面報告
（
期中
）
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| 能依使用者需求利用資料探勘技術解決問題 |
分組討論
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書面報告
（
期末
）
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| 指定用書 |
| 書名 |
資料探勘：人工智慧與機器學習發展以SPSS Modeler為範例
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| 作者 |
廖述賢, 溫志皓
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| 書局 |
博碩
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| 年份 |
2019
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| 國際標準書號(ISBN) |
9789864343676
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| 版本 |
1
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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
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| 參考書籍 |
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| 教學軟體 |
SPSS MODELER 18.1 OR LATER
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| 課程規範 |
1. Assignments and reports handed in late are not allowed.
2. Students wiil lost your grades of class performance with 5 missing Roll calls marked.
3. Teaching materials are ready on FLIP platform.
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