110年第1學期-6768 食品資料科學 課程資訊

評分方式

評分項目	配分比例	說明
期中報告	30
期末報告	30
作業與討論點名	40

教育目標

食品科學裡有非常多的研究議題是與資料 AI 數據分析與產品行銷策略，資料科學和機器學習在資料數據分析與市場營銷中的採用正見證著該行業的指數級增長。通過本課程，學生將學習實施數據科學 AI 技術，以確定營銷活動成功與失敗的因素。學生還能夠理解和預測客戶行為，並更有效地制定針對性和個性化的營銷策略。 首先要處理從簡單到高級的任務，例如從數據中提取隱藏的見解並使用它們來製定明智的業務決策。本課程將進一步指導學生理解推動銷售並增加產品客戶參與度的因素。學生還將快速實施機器學習，以預測哪些客戶更可能與您的產品互動並具有很高的終身價值。除此之外，學生將重點學習如何使用機器學習技術來理解不同的客戶群，並為每個客戶推薦合適的產品。隨著學生探索更多的章節，學生不僅將學習如何使用探索性分析來了解消費者行為，還將發現A / B測試的概念並使用Python來實現。 在本課程結束時，學生將精通各種數據科學AI 數據分析和機器學習技術，以運行和管理業務成功的營銷活動。

基本資料

選修課，學分數：3-0
上課時間：三/2,3,4[AG121]
修課班級：食科系4,碩1,2
修課年級：年級以上
選課備註：大四可修

參考書目

行銷資料科學實務 Python and R 碁峯書局

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