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(2018春季班)」承襲前一課程「進擊！Big Data分析實務」之精神與迴響，再次開設本門課程，同樣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。
王貞淑老師
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: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，更講述兩種不同的分析工具 (R、Weka)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2~13分鐘的視頻教學影片。
配合每週課程內容提供隨堂測驗，以幫助學習者快速確認是否瞭解上課內容，另安排週作業、隨堂測驗、週次議題討論與期末專案等用以考核學習成果，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、討論區之議題討論與期末小專案實作成績為計算依據，總成績共 100 分，各評分項目配分方式符合課程需求及公平性。
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。
針對回答的正確性進行評分。每單元進行相關測驗複習。
評分方向以：提問(分享)合理性及建設性、回應內容正確性等，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。
請完成一資料分析小專案，邁向資料分析科學家之路吧!
→ 自由選定一資料集(課程使用除外)、任一模式演算方法進行資料分析。
→ 上傳內容可包含文字檔描述 (選定資料集原因、欲分析之目標等)、資料集、模型架構、使用模式方法、結果解讀等，但不拘限。
具備基本資料處理之相關知識即可。
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。
l Nate Silver，蘇子堯/譯（2013），「精準預測：如何從巨量雜訊中，看出重要的訊息？」，三采。
l Mark Buchanan，葉偉文/譯(2007)，「隱藏的邏輯：掌握群眾行為的不敗公式」，天下文化。
l Ian Ayres, 張美惠/譯 (2008), 「什麼都能算,什麼都不奇怪」，時報出版
l John E. Kelly III, Steve Hamm, (2014) 陳以禮/譯, 「智科科技」，天下文化。
l Thomas H. Davenport (2014), 江裕真/譯,「大數據@工作力」，天下文化。
l Christian Rudder, 林俊宏/譯 (2016),「我們是誰?大數據下的行為觀察」，馬可孛羅。
l David Weinberger, 王年愷/譯 (2012), 「Too Big To Know」，貓頭鷹。
l Victor Mayer-Schonberger, Kenneth Cukier (2013), 林俊宏/譯,「大數據」，天下文化。
l Paul Teetor, 張夏真/譯 (2014), 「R錦囊妙計」，O’REILLY。
l 袁梅宇 (2015), 「王者歸來:WEKA機器學習與大數據聖經」，佳魁。
l 李仁鐘 (2015), 「應用R語言於資料分析:從機器學習、資料探勘到巨量資料」，松崗。
l Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei, 郝沛毅, 李御璽, 黃嘉彥/編譯 (2014), 「資料探勘」，高立圖書/ Elsevier Taiwan LLC。
Thomas Gilovich, 林力敏/譯 (2015), 「康乃爾最經典的思考邏輯課」，先覺。
本課程證書費用：500元
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