資訊思考與資料科學
Computational Thinking and Data Science
| 節 | 週五 |
|---|---|
1 08:00–08:50 | 資訊思考與資料科學 YL402 2 節連堂 |
2 09:00–09:50 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
本課程的目標是介紹資訊演算法的進階主題。學習目標包括:1. 最佳化問題的解決方案,包括窮舉法、動態規劃法等等。2. 針對具有不確定性,或是無法以封閉方程式來描述的系統,以隨機與模擬的方式來解析。3. 數據分析的基礎:統計推論。4. 資料分群與分類。In this course, we will introduce advanced topics in algorithms. Students will learn techniques that can be used to 1. find solutions to optimize problems, 2. deal with uncertain, 3. analyze data, and 4. perform clustering and classification.
本課程以 Python 為基礎,介紹資訊科學較進階的議題。包括:面對最佳化問題如何系統性地找出最佳解、如何利用模擬與隨機技巧來處理內含不確定性的問題、如何利用資訊技術來幫助我們瞭解資料,以及介紹人工智慧與機器學習的重要基礎:分類與分群。This course introduces advanced topics in computer science using Python, which includes how to systematically find solutions to optimization problems, how to deal with uncertainties using simulation and random techniques, how to analyze data using computational approaches, and introduces the foundation of artificial intelligence and machine learning: classification and clustering.
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | Introduction |
| 第 2 週 | Optimization Problems (I) |
| 第 3 週 | Optimization Problems (II) |
| 第 4 週 | Graphs and Graph Optimization |
| 第 5 週 | Stochastic Thinking |
| 第 6 週 | 兒童節及民族掃墓節調整放假 |
| 第 7 週 | Random Walks |
| 第 8 週 | 期中考 |
| 第 9 週 | Inferential Statistics |
| 第 10 週 | Monte Carlo Simulation |
| 第 11 週 | Sampling and Standard Error |
| 第 12 週 | 水上運動會(停課一天) |
| 第 13 週 | Experimental Data (I) |
| 第 14 週 | Experimental Data (II) |
| 第 15 週 | Machine Learning |
| 第 16 週 | 期末考 |
| 第 17 週 | Classes and Plotting Review (線上課程) |
| 第 18 週 | Statistical Fallacies (線上課程) |
Introduction to Computation and Programming Using Python - With Application to Understanding Data (second edition), by John V. Guttag, 2016, The MIT Press