資料科學與機器學習應用實務

Practice of Data Science and Machine Learning

學期

115-1

學分

3 學分

當期課號

574007

永久課號

GEIT00010

開課單位

資訊技術服務中心

授課教師

陳昌盛

校區

光復

類別

選修

上課時間表

節	週一
5 13:20–14:10	資料科學與機器學習應用實務 CS105（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

概述

A. 本課程主要目地在於讓選課同學，了解「資料科學與機器學習(Data Science and Machine Learning), 以下簡稱DSML」學科領域之基本概念及相關應用的實務課程。 B. 內容及進度安排，是從一般使用者角度出發, 透過教師課堂講授之外，也配合安排暨引導學生上機實習，讓選課同學能了解上述學科的基本原理並完成有關的實機操作。 * 首先，透過常見的電腦試算表(Microsoft Excel or Google Sheets) 以及Python程式等相關軟體的展示，增加學生對學習DSML 領域以及相關應用領域(如數據視覺化)的興趣。 * 其次，是安排學生完成一項以Python 程式為主(搭配課堂作業進度)的實作專案，引領學生探索DS領域的相關應用，加強學生的自學與分析的能力。

先修科目

* 先修科目: 無. * 選課建議: 有修過計算機概論, 並對數據分析, 以及數據視覺化之實務開發程式有興趣者

備註

無備註

教學方式

1）.原則上, 採實體教室現場教學 (光復校區, 資訊中心, 1F_訓練電腦教室) * 第2 周以後的課程, 將增加 Ms-Teams 平台的教學課程錄影 (可作為複習之用) * 備註: 如遭逢類似 COVID-19 疫情, 將改成 [遠距視訊教學] 2). 課程學習環境之電腦硬體暨軟體 -- 教育單位可免費使用 (或, 註冊+免費使用) ---- 2.1 自行準備用戶電腦及系統軟體 - Windows 11 (or macOS) 平台 * 課程期間也可, 使用電腦教室的電腦 (Windows 11) 2.2 電腦軟體系統暨應用軟體 A. Visual Studio Code -- 網頁開發/編輯平台 B. Python 程式語言 -(目前 [6/15], 最新版- 3.14.6)

評分方式

底下是約略佔比 (必要時, 學期末, 將視教學狀況, 再略為調整). A. 作業評量 (佔比 40%) - 4 次作業 B. 考試 (25%) -僅期末考一次 (無期中考). C. 學期專案 (30%) : 口頭報告 (20%) + 書面報告 (10%) D. 其他 (5%) -綜合學習表現

課程大綱

教師未提供此項資料

週次計畫

週次	主題
第 1 週	課程導論 == A).資料科學實作平台1 – Excel-like 軟體 B).資料科學實作平台 2 --Python 程式簡介 (1/2) 時數：[2026-09-07]陳昌盛(3.00)
第 2 週	A).資料科學實作平台 – Excel-like 軟體和 Python 程式簡介 (1/2) * Python + pygal + pandas * Python + pandas + matlibplot == B).資料科學基礎篇[1/3] - 初探資料科學 (取得資料 + 資料處理) 時數：[2026-09-14]陳昌盛(3.00)
第 3 週	A).資料科學基礎篇[2/3] -資料視覺化 B).資料科學實作平台 – Excel-like 軟體和 Python 程式簡介 (2/2) 公式與函數的應用統計圖表 (數據視覺化) * 排序與篩選 C). Hw#01 試算表軟體操作 P1 –簡單數據資料處理應用 (利用公眾平台取得資料) P2 – 數據視覺化應用 (利用公開資料取得資料) ==直條圖 + 折線圖 (Python + pygal) 時數：[2026-09-21]陳昌盛(3.00)
第 4 週	教師節 (國定假日), 停課一次時數：[2026-09-28]陳昌盛(0.00)
第 5 週	A. 資料探索暨分析(Ch.03-Ch.04) B. Python Pandas DataFrame 簡介時數：[2026-10-05]陳昌盛(3.00)
第 6 週	A.使用KNN 做分類(Ch07) B. Python + Matlibplot + Pandas 時數：[2026-10-12]陳昌盛(3.00)
第 7 週	Hw#02 -------- P1. 資料探索暨分析 P2. KNN 做分類 P3. 數據視覺化時數：[2026-10-19]陳昌盛(3.00)
第 8 週	光復節補假 (國定假日). 停課一次. 時數：[2026-10-26]陳昌盛(0.00)
第 9 週	A. 趨勢預測 (Ch.06) B. 數據視覺化 - 之 XY 散佈圖 C. 學期專案 Part 1 - * 以 Python 程式, 完成類似 Hw_p2 成果時數：[2026-11-02]陳昌盛(3.00)
第 10 週	期中考試時數：[2026-11-09]陳昌盛(3.00)
第 11 週	A. K-means 做分群 B. 數據視覺化 - histogram 時數：[2026-11-16]陳昌盛(3.00)
第 12 週	Hw#3 * P1. 趨勢預測 * P2. K-means 做分群時數：[2026-11-23]陳昌盛(3.00)
第 13 週	機器學習演練實務 [7/8] -- MLP作分類 [1/2] 時數：[2026-11-30]陳昌盛(3.00)
第 14 週	A. 機器學習演練實務 [8/8] -- MLP作分類 [2/2] B. 學期專案之 Part 2 - 數據視覺化時數：[2026-12-07]陳昌盛(3.00)
第 15 週	Hw#04 * P1. MLP 做分類 * P2. 數據視覺化時數：[2026-12-14]陳昌盛(3.00)
第 16 週	學期考試 -- 課堂考試時數：[2026-12-21]陳昌盛(3.00)

教科書

A. 教科書列表： *書名:“文科生也學得會!資料科學x機器學習實戰探索—使用Excel” *作者: 楊清鴻、陳宗和、陳瑞泓、王雅惠 *版本: 2022 年6月初版 *出版社: 旗標科技 ==== B. 自製講義或課本之參考書目： *參考書_1: “Excel 函數與分析工具(適用 Excel 2019〜2013)”, *作者: 楊世瑩 *出版社: 碁峰資訊 (2020.09,初版)

Office Hours

地點: 光復校區, 資訊館 327室
時間: * E-mail: jcs.chen@nycu.edu.tw * Phone: x31721
聯絡方式: * E-mail: jcs.chen@nycu.edu.tw * Phone: x31721