資料科學方法
Data Science Methods
| 節 | 週二 |
|---|---|
5 13:20–14:10 | 資料科學方法 A905（光復） 3 節連堂 |
6 14:20–15:10 | |
7 15:30–16:20 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
本課程教授修課學生資料科學基本概念與工具,學習撰寫資料科學領域的新興電腦程式語言Python,包括資料型態、流程控制語法、檔案與資料庫操作、內建函式(libraries)或套件(packages)使用、自訂函數等,並且使用Python進行資料科學相關之應用,包括資料處理、過濾、視覺化與分析,本課程亦將簡介幾種資料探勘的方法,包括關聯分析、群集分析、決策樹、類神經網路等。本課程的目標在於使修課學生在學期結束時,除了資料科學的基本概念外,也將了解如何撰寫Python語言進行相關之資料處理、分析與視覺化。
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無備註
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Your final semester grade will be calculated based on the following: Midterm Exam 25% Final project presentation 25% Homework Assignment 25% Attendance and Class Participation 25% (The instructor reserves the right of modifying the weights of items above.)
課程簡介
1. 課程內容介紹 2. Python 簡介 3. Python與資料科學
- 講授：
- 3
資料科學簡介
1. 資料科學基本概念 2. 資料科學基本工具
- 講授：
- 3
Python程式語言教學
1. 程式設計環境安裝與設定 2. 套件管理與線上資源 3. 資料型態 4. 程式流程控制 5. 檔案與資料庫操作 6. 內建函數與自訂函數 7. 繪圖與影像處理
- 講授：
- 21
資料科學方法使用Python
1. 資料收集、過濾、處理、探索、與分析 2. 資料視覺化 3. 網頁資料擷取與分析 4. 機器學習 5. 深度學習
- 講授：
- 24
專題簡報
分組進行學期專題簡報
- 其他：
- 3
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | 課程簡介; 程式語言簡介 9/13 |
| 第 2 週 | Python 簡介 9/20 |
| 第 3 週 | Python與資料科學 9/27 |
| 第 4 週 | Python程式語言教學(1) 10/4 |
| 第 5 週 | Python程式語言教學(2) 10/11 |
| 第 6 週 | Python程式語言教學(3) 10/18 |
| 第 7 週 | Python程式語言教學(4) 10/25 |
| 第 8 週 | Python程式語言教學(5) 11/1 |
| 第 9 週 | Midterm Exam 11/8 |
| 第 10 週 | 資料收集、過濾、處理、探索、與分析(1) 11/15 |
| 第 11 週 | 資料收集、過濾、處理、探索、與分析(2) 11/22 |
| 第 12 週 | 資料視覺化 11/29 |
| 第 13 週 | 網頁資料擷取與分析 12/6 |
| 第 14 週 | 資料探勘(1) 12/13 |
| 第 15 週 | 資料探勘(2) 12/20 |
| 第 16 週 | 資料探勘(3) 12/27 |
| 第 17 週 | 資料探勘(4) 1/3 |
| 第 18 週 | Final Project Presentation 1/10 |
- Lutz, M. (2013). Learning Python (5th edition). O'Reilly. - Grus, J. (2015). Data Science from Scratch: First Principles with Python (first edition). O'Reilly.
- 地點
- 教師未提供此項資料
- 時間
- 10:30-12:00, Tuesday
- 聯絡方式
- Email: jasoncclu@nctu.edu.tw; Tel: 57216 / 57661