校際選修

115-1 選課時程

進行中

  • 初選第一階段 6/15/2026
  • 初選第二階段 6/22/2026
  • 校際選修 8/24/2026
  • 初選第三階段 8/31/2026
  • 開學後加退選 9/7/2026
  • 逾期加退選 9/21/2026
選課資源

進階資料分析

Advanced Data Analysis with R

學期
108-1
學分
3 學分
當期課號
5502
永久課號
IEM5251
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
週二
2
09:00–09:50
進階資料分析
MB415
3 節連堂
3
10:10–11:00
4
11:10–12:00

* 根據陽明交大上課時間表所列

概述

This course will have two parts. In the first part, you will learn how to program in R. In the second part, you will learn how to use R to analyze data.

先修科目

基本程式設計概念與能力

教學方式

1.作業嚴禁抄襲 2.請同學注意E3公告

評分方式

Quiz: 10% 作業:25% 期中考試:35% Data Science Competition: 30%

課程大綱
  • Introduction to R Programming
  • Advanced Data Analysis
週次計畫
週次主題
第 1 週Introduction
第 2 週Vectors and Matrices
第 3 週Lists and Data Frames
第 4 週Data Reading and Data Frames
第 5 週National Holiday
第 6 週Factors and Tables
第 7 週functions and R Programming Structures
第 8 週Data Wrangling
第 9 週Visualization
第 10 週Midterm Exam
第 11 週Visualization
第 12 週Introduction to Machine Learning/Linear Regression
第 13 週Ridge Regression/Logistic Regression
第 14 週Introduction to caret
第 15 週kNN/SVM
第 16 週xgboost/Ensemble Learning
第 17 週Decision Trees/Neural Netowrks
第 18 週Data Science Competition Presentation
教科書

1. The Art of R Programming: A Tour of Statistical Software Design by Norman Matloff (Publisher: No Starch Press; 1 edition (October 15, 2011) 2. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction by Trevor Hastie, Robert Tibshirani and Jerome Friedman. [free download] https://web.stanford.edu/~hastie/ElemStatLearn/ 3. R Cookbook, By Paul Teetor, Publisher: O'Reilly Media

Office Hours
地點
MB 505R
時間
另行安排
聯絡方式
clliu@mail.nctu.edu.tw