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世 新 大 學一○九學年度第一學期 課程大綱
Course Description First 2020
科目名稱
Course Title
資料科學應用
Applied Data Science
課程簡碼
Course No.
ECON-327-01-A1
開課系級
Dept
經濟三年級
學分數
Credit(s)
3 時數
Hour(s)
3
選別
Required or Elective
7-選修 開課別
Duration
半年 第一學期
授課教師
Instructor
田弘華
扣考規定
Attendance Policy
自定時數:缺課達 3 小時發布預警 達 6 小時執行扣考
     Personal Attendance Policy
中文課程概要
Chinese Course Description
資料科學是一門探索從資料萃取知識的跨領域專業,資料科學家需要具備統計、電腦與專業領域等方面的整合技能。本課程延伸「資料科學概論」的教學內容,將使用R語言或Python程式軟體進行數據分析。歡迎經濟系大學部高年級學生與碩士生修課,或者是管理學院修習過R語言、Python語言基礎的學生選修。 透過課程講授、個人作業與分組期末報告,在學期結束時,選課學生應該具備下面的觀念與技能: (1) 使用R或Python軟體進行數據分析。 (2)機器學習 (3)深度學習 (4) 文字探勘 (5) 社會網絡分析 (6) 空間資料視覺化分析 (7) 針對一個有趣的問題,運用教授的統計方法與R或Python語言,進行真實資料的分析。
英文課程概要
English Course Description
Data Science is interdisciplinary study of extraction of knowledge from data. Being a data scientist requires integrated skills, including statistics, computer science and domain expertise. This course will extends the course of Introduction to Data Science. Students will learn concepts, techniques and tools they need to deal with data analysis with R or Pythpn. The focus in the treatment of these topics will be on breadth, rather than depth, and emphasis will be on integration and synthesis of concepts and their applications to solving problems. The course is suitable for upper-level undergraduate or graduate students in economics and related fields of management college. Students are expected to have basic knowledge of data science, R or Python. The course consists of lectures, individual assignments and a team project. At the end of the course, students should be able to (1) Use R or Python to carry out statistical analysis. (2) Machine Learning (3) Deep Learning (4) Text Mining (5)Social Network (6) Geography Graphs (7)Analyze an interesting problem using existing methods and real world dataset. The course is suitable for upper-level undergraduate or graduate students in economics and related fields of management college. Students are expected to have basic knowledge of data science, R or Python. The course consists of lectures, individual assignments and a team project. At the end of the course, students should be able to (1) Use R or Python to carry out statistical analysis. (2) Text Mining (3)Social Network (4) Geography Graphs (5)Analyze an interesting problem using existing methods and real world dataset.
基本核心能力 /  系核心能力
Core Competency
核心能力 核心能力說明
經濟思維能力 1. 具備基本經濟學知識,瞭解經濟學範疇 2. 具備經濟學思考方式,瞭解經濟體系運作 3. 運用經濟學思維解釋經濟議題
經濟分析能力 1. 培養基本數理邏輯之推論能力 2. 瞭解經濟研究過程及方法 3. 培養發覺分析及處理經濟問題的能力 4. 培養經濟資料判讀及處理能力
專業表達能力 1. 培養統整數據分析與經濟論述的能力 2. 學習評述經濟問題及撰寫報告的能力 3. 培養口頭表述與回應質詢的能力 4. 結合經濟理論與實務,加強就學與升學競爭
國際溝通能力 1. 培養外語聽說讀寫及參與國際交流的能力 2. 瞭解及包容不同文化的能力 3. 培養國際經濟事務的理解及分析能力 4. 培養國際就業與創業的能力
問題解決能力 1. 具有判別問題重心與回答問題的組織能力 2. 運用適當經濟理論進行分析,進而找出解決之道 3. 積極閱讀主動求知,養成良好學習態度 4. 養成應用適當方法及資源,勇於嘗試新事務的能力 5. 培養主動關懷社會問題,積極參與公共事務的能力
『註:該課程之核心能力以紅色表示.』
教學目標
Course Objectives
學習R語言的基本語法,奠定數據分析紮實的基礎。
授課方式
Approach to Instruction
老師講授為主!
請同學遵守老師上課的規定(內容見參考書目)!!
成績評定
Grading
成績考核方式: (全部上機考程式設計, Openbook)

小考成績:20% (共2次, 每次10%)。
作業: 20%。
期中考成績:30% 。
期末考成績:30% 。

加分: 點名、上課表現、隨堂練習。

- 小考時間待公告,無特殊原因不得補考。特殊原因請先報告老師,且最多得補考1次。
- 考試作弊或作業抄襲之同學當次及日後任何試卷及作業,老師全部不予批改。情節重大報校處理。
- 對成績有疑問,請於當次成績公佈後一星期內連絡老師。
- 出席點名為加分項目,但一學期之點名出席次數需達到點名總次數2/3以上始得加分。
參考書目
Textbooks and References
**本學期所有上課講義與通知均會在E-learn上提供備份。**
**請修課同學自備筆電,本課程在普通教室上課!**

- 第一週,所有修課同學務必出席,瞭解修課有關規定,並排座位,未出席者將直接指定座位。
- 上課一律依照座位表入坐!將依照座位表點名!!缺課、曠課相關規定,依學校規定辦理。
- 老師上課以投影片講授為主,請同學上課前先列印講義或將講義PDF存到個人筆電中。
- 上課以「互相尊重」為最高原則,並請同學盡到「告知老師」的義務。
- 上課請認真聽講並動腦思考。
- 上課可: (1) 小聲討論。 (2) 上廁所安靜去回。
- 上課不可: (1) 使用手機相關電子產品。(手機請關靜音或震動。手機不可擺放至桌面) (2) 看其它書籍或上與課程無關的網站(尤其是FB)。(3) 聊天,睡覺,打牌 ,抽煙等與學習本學科無關之事。。
- 四不一要: 「上課不聊天,睡覺不趴著,手機不要滑,考試不作弊,要認真。」
- 課業上的疑問,或者有其它建議或問題反應,請e-mail老師或FB留言。
- 上述「教學內容及進度」會依實際教學狀況修正。
週次
Week
進 度 內 容
Syllabus
1(9/13~9/19) 課程綱要
2(9/20~9/26) TQC證照考試
星期五下午在M308考試,請應考人準時參加。
3(9/27~10/03) 國定假日
4(10/04~10/10) 國定假日
5(10/11~10/17) 10/16: R軟體/RStudio介紹
6(10/18~10/24) 10/23: R語言物件(向量、因子、矩陣)
7(10/25~10/31) 10/30: R語言物件(表列、資料框、時間日期)
8(11/01~11/07) 11/06: 資料輸入
9(11/08~11/14) 11/13: 資料輸出
10(11/15~11/21) 11/20: 編寫R函式(流程控制)
11(11/22~11/28) 11/27: 期中考
12(11/29~12/05) 12/04: 編寫R函式(自訂函數)
13(12/06~12/12) 12/11: R程式設計風格
14(12/13~12/19) 12/18: R統計圖形(Base graphics)
15(12/20~12/26) 12/25: R統計圖形(ggplot2)
16(12/27~1/02) 國定假日
17(1/03~1/09) 01/08: R程式文件編製 (RMarkdown)
18(1/10~1/16) 01/15: 期末考
19 Holidays
20 Holidays

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