110年第2學期-0697 數據分析導論 課程資訊
評分方式
| 評分項目 | 配分比例 | 說明 |
|---|---|---|
| 資料整理實做 | 20 | 資料整理實做 |
| 期中考 | 30 | 期中考 |
| 期末報告 | 40 | 期末繳交 |
| 平時成績 | 20 | 出席、作業 |
選課分析
本課程名額為 70人，已有33 人選讀，尚餘名額37人。
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教育目標
數據分析導論是理論與應用的核心課程也是基礎課程，透過數據分析的介紹瞭解資料、方法與應用，並可以將內容進階到人工智慧的階段。本課程主要透過資料與方法的介紹讓同學了解什麼是數據分析，讓同學可以瞭解什麼資料用什麼方法，以及可以透過什麼角度來分析資料。課程透過大幅度的練習，讓同學可以體會到如何從不懂到會分析資料，並透過資料分析而獲得需要的知識。其中數學包含線性代數和最佳化、基礎監督學習（包括線性和羅吉斯迴歸和深度神經網路），以及進階的主題（包括遷移學習和無監督學習）。
課程概述
讓學生知悉資料探勘如何運作，原理為何
課程資訊
基本資料
必修課，學分數：0-3
上課時間：二/7[ST520] 二/8,9[ST523]
修課班級：應數系2
修課年級：年級以上
選課備註：A群組7選1，107學年(含)後入學適用。 106學年(含)前入學選修。
教師與教學助理
授課教師：陳宏銘
大班TA或教學助理：尚無資料
Office Hour時間：二、三：9:30~12:00 （或另行約定時間 hmchen18@thu.edu.tw）
地點：大智慧科技大樓 ST624
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
Murphy, K. P. (2022). Probabilistic Machine Learning: An Introduction (Adaptive Computation and Machine Learning series). MIT press.
開課紀錄
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