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  課程大綱
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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
資料探勘
Data Mining
課程簡碼
Course No.
GENS-2B6-01-A1  
  開課系級
Dept
通識中心
學分數
Credit(s)
2 時數
Hour(s)
2  
  選別
Required or Elective
9-通識 開課別
Duration
半年 第一學期  
  授課教師
Instructor
高瑞鴻  
  扣考規定
Attendance Policy
不執行扣考
     Attendance not compulsory
 
  中文課程概要
Chinese Course Description
資料探勘,顧名其義,是希望從資料中挖掘隱藏的資訊。面對多樣化、大規模的資料,並無法透過肉眼識別其中內涵,且在不了解資料隱含特性前,即透過高階統計原理去做分析,也並非分析的正確流程。 本課程目標是讓修課者透過資料探勘技術、成果解釋能力的培養,能夠正確的分析、圖像化產出及解讀資訊,以兩個教學主軸1.探勘基本統計原理、2.視覺化圖形產出(如熱力圖、地圖、樹狀圖、格子圖等探勘圖形),為課程設計主要內容。  
  英文課程概要
English Course Description
 
  基本核心能力 /
系核心能力
Core Competency
核心能力 核心能力說明
思維邏輯與反思批判 獨立思考的能力,並且反思哲學、歷史與各種社會關係的意義,察覺其不合理的現象,探索更美麗的世界與未來。
人文關懷與環境生態 尊重人的生命、思考人與大自然的關係,能夠關懷自己與他人,並且珍惜資源、熱愛自然、保護生態。
多元文化與社會脈動 尊重、理解、欣賞不同族群、階級、性別、年齡的文化,並且可以察覺、掌握社會的脈動。
在地意識與國際視野 認識在地的人、事、物與土地,培養在地性的思考,並且能認識世界、掌握國內外趨勢,放眼世界與國際接軌。
生活美學與藝術鑑賞 提升對文學、藝術的鑑賞能力,以及生活美學的實踐。
科學技術與自然科學 具備普通的科學知識,並且認識科技的發展與運用。
自我發展與道德情操 理解、探究自我,涵養道德情操,開發自己的潛能,達成自我實現的目的。
『註:該課程之核心能力以紅色表示.』
 
   
  教學目標
Course Objectives
本課程將介紹資料挖礦的技術、方法與應用。課程內容涵蓋資料的本質、資料庫管理、資料維度的縮減、屬性/因子/特徵選取、資料關聯、分類與分群技術等。  
  授課方式
Approach to Instruction
課堂講授與上機實作  
  成績評定
Grading
課堂參與 35%期末報告 35% 期末口頭簡報 (20) 期末書面報告 (15)Extra Point 30% 文獻閱讀心得  
  參考書目
Textbooks and References
資料探勘概念與方法(二版)作者:JIAWEI HAN/王派洲 譯出版社:滄海ISBN:9789866889585資料探勘作者:郝沛毅, 李御璽, 黃嘉彥出版社:高立圖書ISBN:9789864129805資料探勘:人工智慧與機器學習發展以SPSS Modeler為範例作者: 廖述賢, 溫志皓出版社:博碩ISBN:9789864343676  
  週次
Week
進 度 內 容
Syllabus
 
  1(9/13~9/19) 課程介紹、分組確認  
  2(9/20~9/26) 大數據與開放資料  
  3(9/27~10/03) 資料倉儲與相關領域的關係簡介  
  4(10/04~10/10) 資料採礦與相關領域的關係簡介  
  5(10/11~10/17) 資料科學與python基礎  
  6(10/18~10/24) 監督式學習與非監督式學習方法介紹  
  7(10/25~10/31) 監督式學習與實作(分類) I  
  8(11/01~11/07) 監督式學習與實作(分類) II  
  9(11/08~11/14) 期中報告分組問題討論  
  10(11/15~11/21) 監督式學習與實作(分類) III  
  11(11/22~11/28) 監督式學習與實作(分類) IV  
  12(11/29~12/05) 非監督式學習與實作(分群)I  
  13(12/06~12/12) 非監督式學習與實作(分群)II  
  14(12/13~12/19) 非監督式學習與實作(分群)III  
  15(12/20~12/26) 大數據與視覺化重要觀念  
  16(12/27~1/02) Microsoft Power BI視覺化實作  
  17(1/03~1/09) 期末分組實作報告討論 I  
  18(1/10~1/16) 期末分組實作報告討論 II  
  19  
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