巨量資料分析
Big Data Analytics
學期
111-2
學分
3
學分
當期課號
537206
永久課號
MGTM30014
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
王晉元
校區
光復
類別
選修
上課時間表
| 節 | 週四 |
|---|---|
2 09:00–09:50 | 巨量資料分析 A905 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
期望透過此課程,讓學生學習並瞭解巨量資料分析技術與應用,其包含巨量資料分析架構、巨量資料分析流程、巨量資料探勘與機器學習方法、巨量資料視覺化、巨量資料分析與決策支援、巨量資料分析應用。並且,透過相關期刊論文研討,瞭解巨量資料分析之最新發展與應用。
先修科目
計算機概論
評分方式
平時成績: 70 % 包含課程參與、作業 期末作業: 30%
週次計畫
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | Course Introduction、Basic R |
| 第 2 週 | Basic R |
| 第 3 週 | Predictive Model |
| 第 4 週 | Fitting a Model to Data |
| 第 5 週 | Overfitting and its Avoidance |
| 第 6 週 | Similarity, Neighbors, and Clusters |
| 第 7 週 | What is a Good Model? |
| 第 8 週 | Evidence and Probability |
| 第 9 週 | Representation and Mining Text |
| 第 10 週 | Representation and Mining Text |
| 第 11 週 | Special Lecture by IOT |
| 第 12 週 | Artificial Inteligence and Deep Learning |
| 第 13 週 | Artificial Inteligence and Deep Learning |
| 第 14 週 | Spatial Data Analysis |
| 第 15 週 | Spatial Data Analysis |
| 第 16 週 | Final |
| 第 17 週 | |
| 第 18 週 |
教科書
2. Provost, F. and Fawcett T., 2013, Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking, O'Reilly Media, Inc.: CA.
Office Hours
- 地點
- 綜合一館 813
- 時間
- 週二 0800-0900 週四 0800-0900
- 聯絡方式
- jinyuan@nycu.edu.tw 校內分析:31737