巨量資料分析
Big Data Analytics
| 節 | 週二 |
|---|---|
5 13:20–14:10 | 巨量資料分析 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
期望透過此課程,讓學生學習並瞭解巨量資料分析技術與應用,其包含巨量資料分析架構、巨量資料分析流程、巨量資料探勘與機器學習方法、巨量資料視覺化、巨量資料分析與決策支援、巨量資料分析應用。並且,透過相關期刊論文研討,瞭解巨量資料分析之最新發展與應用。
計算機概論
無備註
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平時成績: 70 % 包含課程參與、作業 期末作業: 30%
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| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | Course Introduction、Basic R 2025-02-18(二) |
| 第 2 週 | Basic R 2025-02-25(二) |
| 第 3 週 | Predictive Model 2025-03-04(二) |
| 第 4 週 | Fitting a Model to Data 2025-03-11(二) |
| 第 5 週 | Overfitting and its Avoidance 2025-03-18(二) |
| 第 6 週 | Similarity, Neighbors, and Clusters 2025-03-25(二) |
| 第 7 週 | What is a Good Model? 2025-04-01(二) |
| 第 8 週 | Evidence and Probability 2025-04-08(二) |
| 第 9 週 | Representation and Mining Text 2025-04-15(二) |
| 第 10 週 | Representation and Mining Text 2025-04-22(二) |
| 第 11 週 | Special Lecture by IOT 2025-04-29(二) |
| 第 12 週 | Artificial Inteligence and Deep Learning 2025-05-06(二) |
| 第 13 週 | Artificial Inteligence and Deep Learning 2025-05-13(二) |
| 第 14 週 | Spatial Data Analysis 2025-05-20(二) |
| 第 15 週 | Spatial Data Analysis 2025-05-27(二) |
| 第 16 週 | Final 2025-06-03(二) |
| 第 17 週 | 2025-06-10(二) |
| 第 18 週 | 2025-06-17(二) |
2. Provost, F. and Fawcett T., 2013, Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking, O'Reilly Media, Inc.: CA.
- 地點
- 綜合一館 813
- 時間
- 週二 0800-0900 週四 0800-0900
- 聯絡方式
- jinyuan@nycu.edu.tw 校內分析:31737