109年第2學期-1693 Python與資料科學概論 課程資訊
評分方式
評分項目 | 配分比例 | 說明 |
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選課分析
本課程名額為 70人,已有0 人選讀,尚餘名額70人。
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教育目標
本課程是在引導學生進入資料科學的領域,搭配Python程式語言進行實際操作,訓練學生具備程式設計、統計分析與專業領域的整合技能,以培養學生成為跨領域應用的資料科學家。課程設計將從最基礎的程式邏輯開始,用淺顯文字和簡短程式,手把手帶領學生學習Python的語法與各種應用,內容包括:一、網路資料擷取、資料清理與儲存;二、使用資料科學套件的進行探索資料分析;三、運用機器學習的演算法來預測資料;四、文字資料的探勘和視覺化的表達。
在完成此課程的學習,學生將能夠
(1) 對資料科學有基本的觀念,以及具備Python操作的能力;
(2) 從網際網路擷取不同型態的資料、瞭解資料分析的程序與方法、視覺化資料的表達與溝通;
(3) 運用所學到的知識與技能,融入在跨領域的應用。
課程概述
本課程是在引導學生進入資料科學的領域,搭配Python程式語言進行實際操作,訓練學生具備程式設計、統計分析與專業領域的整合技能,以培養學生成為跨領域應用的資料科學家。
課程設計將從最基礎的程式邏輯開始,用淺顯文字和簡短程式,手把手帶領學生學習Python的語法與各種應用,內容包括:一、網路資料擷取、資料清理與儲存;二、使用資料科學套件的進行探索資料分析;三、運用機器學習的演算法來預測資料;四、文字資料的探勘和視覺化的表達。
課程資訊
基本資料
選修課,學分數:0-3
上課時間:四/2,3,4[ST020]
修課班級:共選修2-4 (社科院開)
修課年級:年級以上
選課備註:與經濟系1744課程併班
教師與教學助理
授課教師:游雅婷
大班TA或教學助理:尚無資料
Office Hour星期一[10:30am~12:00pm];星期四[01:30pm~03:00pm];社科院 SS408 (請事先與授課教師Email聯繫)。
授課大綱
授課大綱:開啟授課大綱(授課計畫表)
(開在新視窗)
參考書目
教科書:自行編製講義。
參考書:
1. Grus, J. 2015. Data Science from Scratch. O’Reilly Media.
2. McKinney, W. 2017. Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython. 2nd Edition. O’Reilly Media.
3. VanderPlas, J. 2016. Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data. O’Reilly Media.
4. Hofmann, M. and A. Chisholm. 2016. Text Mining and Visualization: Case Studies Using Open-Source Tools. Taylor & Francis.
開課紀錄
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