113年第1學期-5573 資料視覺化分析與機器學習 課程資訊
評分方式
評分項目 | 配分比例 | 說明 |
---|---|---|
作業 | 30 | |
課堂參與 | 30 | |
期末報告 | 40 |
選課分析
本課程名額為 70人,已有10 人選讀,尚餘名額60人。
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授課教師
劉士嘉教育目標
資料視覺化分析對於資料處理、探索資料結構、辨識趨勢及叢聚、發現局部模式(pattern or subgroup)、評估模型分析輸出(output)與呈現分析結果都相當有幫助,對於探索性數據分析(exploratory data analysis)、網絡分析(network analysis)及機器學習等大數據分析更是不可或缺。然而資料科學成功的基礎為特徵工程(Feature Engineering),它是資料科學流程中最耗費時間的步驟,包含準備階段、生成階段、轉換階段、建模階段及操作階段等流程。
本課程主要目標為使用SAS及R軟體與實際調查資料,來展現資料視覺化分析能展現資料中的哪些資訊。透過實際操作來增加具體設計、分析及詮釋統計圖像的經驗,來有效率地了解資料視覺化分析與機器學習。
課程資訊
基本資料
選修課,學分數:3-0
上課時間:五/2,3,4[IEⅡ102]
修課班級:工工碩博1,2
修課年級:1年級以上
選課備註:GE7106
教師與教學助理
授課教師:劉士嘉
大班TA或教學助理:尚無資料
Office Hour請另行email約定時間
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
1. Exploring SAS® Viya®: Visual Analytics, Statistics, and Investigations
2. 沈葆聖(2002),SAS統計軟體與資料分析(滄海書局)
開課紀錄
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