FM-資料科學方法
2016/09/19
3小時/5週 (報名結束)

摘要

為了提供更好的服務品質,本課程已轉移至新課程主機,若您仍有學習本課程的需求,建議重新選課,謝謝!

選課網址:https://www.ewant.org/admin/tool/mooccourse/mnetcourseinfo.php?hostid=13&id=5410

隨選隨學!Let's have fun with this MOOC: FM-資料科學方法!

(本課程隨選隨學,僅提供課程影片,無授課教師與助教參與,也不開放測驗、討論區、與證書等功能。)

來學習資料科學家如何思考吧! 在這門課程中,我們將學習對於一個資料科學的問題,要如何一步一步地抽絲剝繭來找尋脈絡。我們會使用有趣的真實案列,逐步學習解決資料科學問題的主要步驟:從形成一個具體的具商業性或研究性的議題、收集與分析資料、到模型建構與部署之後,再解讀資料所呈現的結果。

課程目標

本課程適合所有對資料科學有興趣的初學者,使學員能夠學習到資料科學家是怎麼想的,也會讓學員學到在進行資料科學的分析時要採取的各個步驟。

授課教師

John B. Rollins博士,是一位資料科學,目前服務於IBM的分析部門。

他是美國德州農工大學的石油工程與經濟學博士,除了有有豐富的工程顧問的經驗外,他也是出色教授與研究人員。他擁有多項專利、也出版了書籍,並發表了多篇論文,曾經獲得IBMSecond Plateau Inventor的殊榮,在資料科學分析方面有很深的造詣。

課程進度表

第1週:From Problem to Approach將問題轉為作法

第2週:From Requirements to Collection資料收集與整理

第3週:From Understanding to Preparation了解並準備資料

第4週:From Modeling to Evaluation模型建立與分析

第5週:From Deployment to Feedback將分析結果轉為回饋

第6週:Final Exam期末考

課程內容

Module 1: From Problem to Approach 將問題轉為作法

1.        了解商業(5:50)

2.        分析方法  (3:35)

3.        實作練習  

4.        小測驗

Module 2: From Requirements to Collection 資料收集與整理 

1.        對資料的要求  (3:30)

2.        資料收集  (3:05)

3.        實作練習)

4.        小測驗

Module 3: From Understanding to Preparation 了解並準備資料

1.        了解資料 -概念介紹與案例分析  (3:22)

2.        準備資料 - 概念介紹 (3:05)

3.        準備資料 - 案例分析 (4:20)

4.        實作練習

5.        小測驗

Module 4: From Modeling to Evaluation 模型建構與評估

1.        模型建構 - 概念介紹Modeling - Concepts (3:00)

2.        模型建構 - 案例分析 (4:00)

3.        模型評估 - 概念介紹與案例分析 (4:00)

4.        實作練習

5.        小測驗

Module 5: From Deployment to Feedback 模型部署與取得反饋

1.        模型部署 -概念介紹與案例分析 (3:35)

2.        反饋  - 概念介紹與案例分析 (3:15)

3.        實作練習

4.        小測驗

評分標準

  • 本課程不開放證書

通過標準


課程及格標準:100分滿分:100分

先修科目或先備能力

本課程無須背景知識,適合所有對資料科學有興趣的學習者修習

 

常見問答集

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證書資訊

  • 課程皆為自學課程,每個單元皆附有線上作業。