110年第1學期-1880 巨量資料分析與決策之Python應用 課程資訊

評分方式

評分項目	配分比例	說明
作業與出席	30
共同專題（書面報告25%）	25	以授課教師提供的資料分析；書面報告大綱，依課程進行中指示。
個人專題（口頭簡報15%；書面報告30%）	45	自行蒐集資料與訂定主題，資料集應有超過100,000筆資料。簡報與書面報告大綱，依課程進行中指示。

教育目標

在注重以證據作為公共政策決策基礎的時代之中，如何從數量和種類龐雜的數據和資料中挖掘出與決策相關的訊息和意涵，是公共事務領域中資料科學家重要的使命與任務。2012年10月《哈佛商業評論》（Harvard Business Review）將資料科學家（data scientist）稱為「21世紀最性感的工作」（Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century），這是因應大數據(Big Data)、或巨量資料潮流所造就的新職種中，最具代表性的，能透過電腦演算分析資料、解讀意義。資料科學家是未來職場中最炙手可熱的明星職業，根據資料軟體相關業者指出，具備資料蒐集與分析的碩士畢業生，「起薪起碼44Ｋ起跳！」如果有一年至兩年經驗的資料探勘人才，平均月薪甚至領到七萬元，都不是問題，換句話說，當上資料科學家，等於擁有一張年薪百萬元的入場券。 《哈佛商業評論》給資料科學家下了一個定義：「資料科學家是懂得從今日如海嘯般非結構化資訊中，撈出重要商業問題解答的一群人。」事實上，資料科學家不只是要像哥倫布般，在茫茫大海中打開探照燈，找出有用的資料，還要如偵探小說家愛倫坡一樣，審視手上的資料，推理出問題的答案。資料科學家必須能夠使用電腦程式語言。學習程式語言並非一蹴可及的事，想用程式語言寫出完整的應用程式，對新手而言更不是簡單的事。而Python程式語言是程式語言中相對容易上手、相對實用的通用程式語言，而且是美國頂尖大學裡最常用的入門程式語言。 本課程旨在帶領同學進入大數據、Python程式語言設計、問題解決與決策分析的理論與實務殿堂，提供學生一場域，以議題為導向、結合跨領域專長的專題形式，學習有關資料科學與循證(evidence-based)公共決策結合的基礎概念、與相關技術等，也為同學將來成為資料科學家做準備。

基本資料

選修課，學分數：3-0
上課時間：五/6,7,8[ST020]
修課班級：社科院3,4
修課年級：年級以上
選課備註：專業文官育成學群、行政管理創新學群

參考書目

1. 跨領域學 Python：資料科學基礎養成。施威銘研究室，臺北市：旗標，2020/11。(必備)
2. 補充講義。
3. 中、英文書籍與期刊論文。