資料科學基礎
Fundamentals of Data Science
學期
111-2
學分
2
學分
當期課號
131007
永久課號
MDBI30078
開課單位
生物醫學資訊研究所
授課教師
陳卓逸
校區
陽明
類別
選修
上課時間表
| 節 | 週一 |
|---|---|
7 15:30–16:20 | 資料科學基礎 YL401 2 節連堂 |
8 16:30–17:20 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
概述
本課程將引領學生了解如何使用R語言進行數據分析並熟悉資料科學研究方法、程式開發工具與函式庫。藉由實際操作並實踐數據分析的實務流程,培養學生數據處理與計算分析之基礎能力與實作技能,未來可進階至機器學習與資料探勘應用。
先修科目
建議曾修習過計算機概論、初階程式設計,或具備同等資訊能力為佳。
教學方式
透過課堂講授搭配上機練習,學習有效率地儲存、操作、以及進一步洞察資料。期末專題將以分組方式進行,使用R語言進行資料科學應用實作。
評分方式
課堂表現與作業50%、期末專題50%
週次計畫
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | Introduction |
| 第 2 週 | Data Visualization I |
| 第 3 週 | 和平紀念日 |
| 第 4 週 | Data Visualization II |
| 第 5 週 | Data Transformation I |
| 第 6 週 | Data Transformation II |
| 第 7 週 | Exploratory Data Analysis I |
| 第 8 週 | 兒童節及民族掃墓節 |
| 第 9 週 | Midterm Week |
| 第 10 週 | Exploratory Data Analysis II |
| 第 11 週 | Reshaping Data with tidyr |
| 第 12 週 | Manipulating Data with dplyr |
| 第 13 週 | Model Building |
| 第 14 週 | Building Interactive Web Applications |
| 第 15 週 | Graphics for Communication |
| 第 16 週 | Final Project |
| 第 17 週 | Extended Learning I (online) |
| 第 18 週 | Extended Learning II (online) |
教科書
R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data, Hadley Wickham, Garrett Grolemund, O'Reilly Practical Statistics for Data Scientists, Peter Bruce, Andrew Bruce, Peter Gedeck, O'Reilly Programming Skills for Data Science: Start Writing Code to Wrangle, Analyze, and Visualize Data with R, Michael Freeman, Joel Ross, Addison-Wesley Professional
Office Hours
- 時間
- 將公告於e3課程網站