大數據資料時代來臨,如何從巨量雜訊中,掌握隱藏於其中的重要訊息,並將其應用於生活環境中,是值得深入探究的議題。本課程「進擊!Big Data分析實務」以深入淺出的方式及多元的實際演練,搭配資料分析軟體的輔助,促使學習者能輕鬆地在龐大的資料情況下,也能瞭解基本觀念及方法,並運用於各種領域或工作場所等。 Keyword:大數據分析、資料處理、資料分析軟體應用。
本課程主要學習目標是期許學習者除了能掌握Big Data的基礎概念外,完成此課程後,更能認識並熟悉「資料處理」、「資料分析軟體應用」及「解讀分析結果」等能力。
目前任職:國立臺北科技大學資訊與財金管理系副教授。
學 歷:國立政治大學資訊管理博士。
研究領域:人工智慧與資訊科技應用研究、巨量資料分析與平行運算、知識管理與策略發展、網路管理、創新與創業。
第1週:Big Data告訴你特色與數據分析工具
第2週:集群模式分析
第3週:分類模式分析
第4週:關聯模式分析
第5週:進階集群模式分析
第6週:進階分類模式分析
第7週:進階關聯模式分析
第8週:數據分析工具Mahout與反思Big Data
本門課程帶領學習者認識Big Data之基本意涵與特色,主要介紹三種不同的模式分析方法,包括集群 (Cluster)、分類 (Classification) 與關聯(Association)等,並特別地將其再區分為「入門初階」與「專業進階」兩種學習程度區別,皆含分析模式與演算法操作練習,學習者可以視自己的學習需求,選擇並安排適合自己修習進度的課程單元。此外,更講述三種不同的分析工具 (R、Weka、Mahout) 於實例。最後,進行大數據的偏誤反思,了解巨量資料不是萬靈丹,仍然會有一些上限與挑戰。
本課程分為八個主要單元,每個單元將由數個小單元所組成。
而每個小單元將提供一段 5~10 分鐘的視頻教學影片供學習者學習。
評量方式將配合每週課程內容提供單元隨堂測驗,以幫助學習者快速確認是否瞭解上課內容,另安排作業、測驗與議題討論用以考核學習成果,考核標準請參見「評分標準說明」。
本課程評分標準著重於資料分析實際操作練習,是以課堂作業、單元測驗與討論區之議題討論成績為計算依據,總成績共 100 分,各評分項目配分方式為了符合課程需求及公平性,相關修正將再行公告。
評分方向以:提問(分享)合理性及建設性、回應內容正確性、獲得推薦數及回應數。評比項目以兩部分為主。
1.「獲得推薦數及回應數」:
係應用「同儕互評」機制而來,學習者可直接使用平台的「推薦」功能,直接對認同的內容進行正向評比,同時可使用「回覆」功能,表達個人評論、心得或分享資訊 。
2.學習者個人發佈相關議題:
由教師及助教針對學習者分享資料或提出問題的合理性及建設性、議題回應的正確性及積極性進行評分。
評分階段主要依各週次難易程度進行1至2個實際操作型作業,可區分為兩部分。
(1) 第1至4週:作業以「基礎」相關模式演算分析實作題型為主。
(2) 第5至7週:作業以「進階」相關模式演算分析實作題型為主。
具基本計算機概論與資料庫之相關知識。(例如:知悉將資料透過 Microsoft Excel 等資料統計試算表軟體進行新增、修改、查詢、刪除等匯整排序處理,以掌握資料內容點燃巨量資料價值的關鍵。)
學習對象:
1. 修習數位邏輯、邏輯設計等基礎課程者。
2. 就讀或從事財務金融、資訊工程、系統分析、工業工程管理產業者。
3. 參加國家考試、入學考試等
本課程提供上課講義,不需額外購買教科書。學習者仍可參考坊間書局或以下推薦之資料分析相關書籍,以獲得更豐富及更深入的學習內容。
本課程證書費用:500元
如何申請證書?
1.點選右上方的「小白人」。
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