| 課程代碼 |
G0N05901
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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 |
夜四技資工三甲
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| 任課教師 |
杜俊育,蔡家緯
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| 上課教室(時間) |
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週三
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第11節
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(C306)
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週三
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第12節
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(C306)
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週三
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第13節
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(C306)
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週四
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第11節
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(C306)
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週四
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第12節
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(C306)
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週四
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第13節
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(C306)
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| 課程時數 |
6
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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 |
「資料探勘」是一門結合人工智慧、資料庫與統計的技術，它可協助我們整理、分析資料，達到去蕪存菁、化腐朽為神奇的目標。本書作者綜合了資料探勘所需的學理基礎與實務應用的範例，以概論、探勘方法、企業實務應用及資料探勘未來發展等四部份，詳細介紹資料探勘所需的觀念、常用的技術與應用實例。這本書可以提供商管方面的同學掌握資料探勘的觀念與關鍵技術，透過書中的實例更可瞭解如何應用資料探勘的技術來解決問題。
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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 | 對應系指標 |
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1
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資料庫系統規劃
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4 規劃整合
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2
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資料表關聯性設計
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2 資訊能力
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3
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資料搜尋技巧
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3 實務能力
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4
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資料庫基本操作
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1 工程知識
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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 |
第1章 導論
第2章 了解你的資料
第3章 資料前處理
第4章 資料倉儲與線上分析處理
第5章 頻繁樣式、關聯性與相互關係探勘：基本概念與方法
第6章 進階樣式探勘
第7章 分類：基本概念
第8章 分類：進階方法
第9章 群集分析：基本概念與方法
第10章 進階群集分析
第11章 離群值偵測
第12章 資料探勘的發展趨勢與研究疆界
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| 英/日文課程大綱 |
1. Introduction
2. Getting to Know Your Data
3. Data Preprocessing
4. Data Warehousing and Online Analytical Processing
5. Data Cube Technology
6. Mining Frequent Patterns, Associations, and Correlations: Basic Concepts and Methods
7. Advanced Pattern Mining
8. Classification: Basic Concepts
9. Classification: Advanced Methods
10. Cluster Analysis: Basic Concepts and Methods
11. Advanced Cluster Analysis
12. Outlier Detection
13. Data Mining Trends and Research Frontiers
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| 課程進度表 |
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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 |
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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 |
| 資料庫系統規劃 |
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| 資料表關聯性設計 |
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| 資料搜尋技巧 |
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| 資料庫基本操作 |
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| 指定用書 |
| 書名 |
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| 作者 |
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| 書局 |
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| 年份 |
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| 國際標準書號(ISBN) |
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| 版本 |
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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 |
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| 課程規範 |
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