資料科學(2023夏季班)
Teacher: 呂威甫
2023/04/01~2023/12/31
8Hours/8Weeks (Course is Time End)

Abstract

本課程主要將介紹資料科學的基本概念,包含資料處理流程、資料視覺化、資料儲存、資料分析、資料預測等。課程中將使Python 進行資料科學實作,並以各種機器學習模式進行資料分析。學生將學會Python應用於資料科學的重要套件工具,以及幾種重要的機器學習模式,對於未來從事資料科學相關工作或研究建立良好的基礎。

#數據分析

Course Objective

修習本課程學生將學會:

1.資料科學的完整流程

2.資料視覺化的呈現方式

3.進階Python 套件工具的應用

4.機器學習的知識與方法

 Instructor

呂威甫 老師

呂威甫老師於2003年獲得國立交通大學資訊科學博士學位,之後在中央研究院植物學研究所擔任博士後研究員(2003~2004年),並在清雲大學資訊工程系任助理教授(2004~2006年)。 現為亞洲大學資訊工程系助理教授。他的研究興趣包括計算生物學,生物資訊學,機器學習,無線感測器網路演算法設計,線上學習演算法與推薦系統。

Course Schedule

Unit 1:Introduction to Data Science and Python Basics

Unit 2:Introduction to NumPy

Unit 3:Data Manipulation with Pandas

Unit 4:Visualization with Matplotlib

Unit 5:期中考

Unit 6:Machine Learning and Data Preprocessing

Unit 7:Perceptron Learning Algorithm for Classification and logistic Regression

Unit 8:K-nearest neighbors and Dimensionality Reduction

Unit 9:Cluster analysis

Unit 10:期末考

Grading Policy

平時測驗:佔總成績 30 %

期中考:佔總成績 30 %

期末考:佔總成績  40 %

Passing Criteria


Course Passing Grade:60 Full Score 100 point

Prerequisites

基本程式能力、資訊工具使用能力、基礎數學能力

Course Suggest

1.Wes McKinney. Python for Data Analysis. O'Reilly Media, Inc. 2012.

2.Jake VanderPlas. Python Data Science Handbook, 2nd Edition. O'Reilly Media, Inc. 2022.

3.Frank Kane. Hands-On Data Science and Python Machine Learning. Packt Publishing. 2017.

Certificate

本課程證書費用:250元

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