大數據分析與資料治理
Big Data Analytics and Data Governance
| 節 | 週二 |
|---|---|
A 18:30–19:20 | 大數據分析與資料治理 M-b01（光復） 3 節連堂 |
B 19:30–20:20 | |
C 20:30–21:20 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
由於超級電腦、高速資/通訊網路、物聯網及人工智慧的迅速發展,逐步改變各個產業競爭形式,不可避免加速其數位轉型,其核心圍繞資料生成、處理、了解、管理及加值等,目前資料相關課程較未涉及為如何處理巨量資料及如何聚焦公司價值的資料治理,本課程旨在引導非資訊專業領域學生,從大數據分析及資料治理的角度切入,建立在計算網路平台、計算方法之基礎觀念,並了解及學習以財務金融服務上為主之新型應用,以利面對未來數位轉型之挑戰。
1. 具備Python或R基本程式語言能力。 2. 基礎線性代數。
無備註
教材編選: 以基本觀念為切入點,採用教材以開放資訊為主(參考教科書1-2),計算分析實習採用國網中心前瞻AI超級電腦TWCC,應用則與國網中心自然語言分析團隊合作。 教學方法: 一般教授,輔以互動式問題答詢、作業及專題計畫 教學資源: 提供國網中心 TWCC, DAS 平台。
評量方式: 課堂表現 15%, 作業 40%, 期末專題 45%。
Applications of Big Data and Governance
1. Deep Learning & Technical Analysis 2. High Frequency Trading 3. Natural Language Processing in Finance
- 講授：
- 15
- 示範：
- 3
- 實作：
- 3
- 其他：
- 9
Concept, Methods & Tools for Big Data and Data Governance
1. Cyberinfrastructure & Data Analysis Platforms 2. Big data Concept and Tools 3. Data Governance Concept and Methods
- 講授：
- 15
- 示範：
- 3
- 實作：
- 3
- 其他：
- 3
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | Overview of Big Data & Data Governance 2023-09-12(二) |
| 第 2 週 | Cyberinfrastructure for Big Data Analysis – AI Supercomputer Taiwan Cloud Computing (TWCC) 2023-09-19(二) |
| 第 3 週 | Cyberinfrastructure for Big Data Governance –Data Analysis Services (DAS) 2023-09-26(二) |
| 第 4 週 | Learning from Data – Basic Concepts (Learning, Error/Noises, Bias/Variance and Overfitting explained with linear models) 2023-10-03(二) |
| 第 5 週 | Learning from Data – Regularization & Validation (explained with linear models) 2023-10-10(二) |
| 第 6 週 | Big Data (BD) Analytics – Analytics, BD methodology & Practics. 2023-10-17(二) |
| 第 7 週 | BD & AI – Neural Networks & Deep Learning on TWCC & DAS 2023-10-24(二) |
| 第 8 週 | Tour to NCHC – Introduction of Facility and how it operates. 2023-10-31(二) |
| 第 9 週 | Mid-term Proposal Report & Discussions. 2023-11-07(二) |
| 第 10 週 | BD & Graph Applications 2023-11-14(二) |
| 第 11 週 | Deeping Learning and Technical Analysis in Finance – Introduction & Alternative Traditional Approaches for Technical Analysis 2023-11-21(二) |
| 第 12 週 | Deeping Learning and Technical Analysis in Finance – Deep Learning Approach for Technical Analysis 2023-11-28(二) |
| 第 13 週 | Deeping Learning and Technical Analysis in Finance – Applications in comparison of Traditional and Technical Analysis. 2023-12-05(二) |
| 第 14 週 | High Frequency Trading - Introduction 2023-12-12(二) |
| 第 15 週 | High Frequency Trading - Theoretical Models for High-Frequency Trading & Traditional Approach for High-Frequency Trading 2023-12-19(二) |
| 第 16 週 | Natural Language Processing in Finance I Natural Language Processing in Finance II Final Project Report 2023-12-26(二) |
“Learning from Data”, Yaser S. Abu-Mostafa, Malik Magdon-Ismail, Hsuan-Tien Lin, AMLBook, 2012. (also available at https://work.caltech.edu/telecourse) “Designing Data-Intensive Applications”, Martin Kleppmann, O'Reilly Media 2017. “Mastering Data-Driven Finance”, Yves Hilpisch, O’Reilly, 2ed, 2019. “Big Data Science in Finance”, Irene Aldridge, Marco Avellaneda, Wiley, 2021. “Data Governance: The Definitive Guide - People, Processes, And Tools To Operationalize Data Trustworthiness” Evren Eryurek et al, O’Reilly, 2021.
- 地點
- Room 339@NCHC
- 時間
- Every Friday Afternoon: 4-5pm
- 聯絡方式
- 03-5776085@360 fplin@nchc.narl.org.tw