資料科學應用
Data Science Applications
學期
107-2
學分
3
學分
當期課號
5518
永久課號
IEM5255
開課單位
工業工程與管理學系
授課教師
劉建良
校區
光復
類別
選修
上課時間表
| 節 | 週二 |
|---|---|
5 13:20–14:10 | 資料科學應用 MB414 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
The objective of this class focus on data science applications, including text mining, sales forecasting, prognostics and health management and health care. Selected papers are available for the students to study. The students should complete final reports related to these topics.
先修科目
事先修過資料分析 (DEM1201)或進階資料分析(IEM5251)
評分方式
評量方法 Paper Survey or Project (40%), Presentation & Discussion (40%), Others (20%)
課程大綱
- Text Mining & Sales Forecasting
- Prognostics and Health Management & Health care
週次計畫
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | Introduction to the course |
| 第 2 週 | Text Mining Overview |
| 第 3 週 | Text Classification |
| 第 4 週 | Text Classification |
| 第 5 週 | Opinion Mining |
| 第 6 週 | Text Clusteering |
| 第 7 週 | EM Algorithm |
| 第 8 週 | Topic Modeling |
| 第 9 週 | Word Embedding |
| 第 10 週 | Project Presentation |
| 第 11 週 | Convolutional Neural Networks |
| 第 12 週 | Time Series Data Analysis |
| 第 13 週 | Imbalanced Data |
| 第 14 週 | Project Presentation |
| 第 15 週 | Anomaly Detection |
| 第 16 週 | Forecasting |
| 第 17 週 | RNN/LSTM |
| 第 18 週 | Final Presentation & Report |
教科書
1. Data Mining: Concepts and Techniques, 3rd ed., Morgan Kaufmann Publishers, 2011, by Jiawei Han and Micheline Kamber 2. Introduction to Data Mining, Addison-Wesley, 2006 by Pang-Ning Tan, Michael Steinbach and Vipin Kumar 3. Paper Reading
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