資料科學方法
Data Science Methods
學期
106-1
學分
3
學分
當期課號
5498
永久課號
ITS5089
開課單位
運輸與物流管理學系交通運輸碩博士班
授課教師
盧宗成
校區
光復
類別
選修
上課時間表
| 節 | 週二 |
|---|---|
5 13:20–14:10 | 資料科學方法 A905 3 節連堂 |
6 14:20–15:10 | |
7 15:30–16:20 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
概述
本課程教授修課學生資料科學基本概念與工具,學習撰寫資料科學領域的新興電腦程式語言Python,包括資料型態、流程控制語法、檔案與資料庫操作、內建函式(libraries)或套件(packages)使用、自訂函數等,並且使用Python進行資料科學相關之應用,包括資料處理、過濾、視覺化與分析,本課程亦將簡介幾種資料探勘的方法,包括關聯分析、群集分析、決策樹、類神經網路等。本課程的目標在於使修課學生在學期結束時,除了資料科學的基本概念外,也將了解如何撰寫Python語言進行相關之資料處理、分析與視覺化。
評分方式
Your final semester grade will be calculated based on the following: Midterm Exam 25% Final project presentation 25% Homework Assignment 25% Attendance and Class Participation 25% (The instructor reserves the right of modifying the weights of items above.)
課程大綱
- 課程簡介
- 資料科學簡介
- Python程式語言教學
- 資料科學方法使用Python
- 專題簡報
週次計畫
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | 課程簡介; 程式語言簡介 |
| 第 2 週 | Python 簡介 |
| 第 3 週 | Python與資料科學 |
| 第 4 週 | Python程式語言教學(1) |
| 第 5 週 | Python程式語言教學(2) |
| 第 6 週 | Python程式語言教學(3) |
| 第 7 週 | Python程式語言教學(4) |
| 第 8 週 | Python程式語言教學(5) |
| 第 9 週 | Midterm Exam |
| 第 10 週 | 資料收集、過濾、處理、探索、與分析(1) |
| 第 11 週 | 資料收集、過濾、處理、探索、與分析(2) |
| 第 12 週 | 資料視覺化 |
| 第 13 週 | 網頁資料擷取與分析 |
| 第 14 週 | 資料探勘(1) |
| 第 15 週 | 資料探勘(2) |
| 第 16 週 | 資料探勘(3) |
| 第 17 週 | 資料探勘(4) |
| 第 18 週 | Final Project Presentation |
教科書
- Lutz, M. (2013). Learning Python (5th edition). O'Reilly. - Grus, J. (2015). Data Science from Scratch: First Principles with Python (first edition). O'Reilly.
Office Hours
- 時間
- 10:30-12:00, Tuesday
- 聯絡方式
- Email: jasoncclu@nctu.edu.tw; Tel: 57216 / 57661