112年第1學期-1593 統計軟體 課程資訊

評分方式

評分項目	配分比例	說明
Attendance	10
課堂練習及課後作業	30
Midterm Exam	30
Final Exam	30

教育目標

因應並針對統計軟體在當今實際產業或是研學單位在時代中的許多推演與程式應用發展，並在大數據時代和數據科學的連結，統計軟體的課程概述在此課程上進一步調整如下: 1. 本課程主要目標在於介紹一些在業界或學術界常用之統計軟體，因應大數據時代統計分析的需求及應用。軟體包跨R、SAS、以及一部分的SQL 2. 我們課程將著重於這些軟體包括Ｒ、SAS。課程主要涵蓋如何利用這些軟體所提供之相關程式功能 (a) 進行資料處理 (b) 軟體提供的重要之統計方法來瞭解資料分析。 (c) 相關數據科學遇到的軟體應用 3. 課程主要進行R和SAS，其中內容上會以軟體基本指令、資料處理、數據方法分析為主軸。 with R: basic commands, programming for data, graphics and visualization, TensorFlow for deep learning with SAS: basic procedures for data handling and preparation, basic data analysis and modeling

課程概述

本課程主要目標在於介紹一些在業界或學術界常用之統計軟體，這些軟體包括Splus、SAS、SPSS以及Excel。課程主要涵蓋如何利用這些軟體所提供之相關統計方法來做實際資料分析。

基本資料

選修課，學分數：3-0
上課時間：二/6,7,8[M442]
修課班級：統計系2-4
修課年級：2年級以上
選課備註：大數據資料群組(108-112適用)

參考書目

1. R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data 1st Edition
2. R graphics cookbook: Practical Recipes for Visualizing data
3. Deep learning with R
4. Materials on SAS help and support center
5. SAS online documents