本課程目標為教導統計系大學部學生如何以資料科學(Data Science)的方式來萃取知識與情報，並訓練學生具備統計、程式設計與專業領域等方面的整合技能，以培養學生成為可解決跨領域應用的資料科學家。

本課程教授 Python 資料科學相關套件的使用，從資料處理、資料分析、視覺化、資料與檔案讀寫、正規表達式、網頁資料擷取等處理步驟。課程內容除了介紹各種套件的函式庫，講解多種資料科學應用實例的程式設計與處理分析，以訓練與協助同學在未來可實作深入進階的資料科學專案。

教科書：
※ 本課程使用自編教材。

參考書：
1."資料科學基礎數學 (Essential Math for Data Science)"，Thomas Nield 著 楊新章 譯，歐萊禮，2023
2."資料科學的建模基礎 : 別急著 coding！你知道模型的陷阱嗎？"，江崎貴裕 著 王心薇 譯，旗標，2021
3."文科生也看得懂的資料科學"，Annalyn Ng & Kenneth Soo著，碁峰，2018
4."Python資料科學實戰教本: 爬蟲、清理、資料庫、視覺化、探索式分析、機器學習建模, 數據工程一次搞定!"，陳會安著，旗標，2022
5."一行指令學 Python－用 Pandas 掌握商務大數據分析(二版)"，徐聖訓著，全華圖書，2022