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

大數據分析與資料治理

Big Data Analytics and Data Governance

學期
112-1
學分
3 學分
當期課號
537704
永久課號
MGIF30031
開課單位
資訊管理與財務金融系財務金融碩博士班
授課教師
林芳邦
校區
光復
類別
選修
上課時間表
週二
A
18:30–19:20
大數據分析與資料治理
M-b01
3 節連堂
B
19:30–20:20
C
20:30–21:20

* 根據陽明交大上課時間表所列

概述

由於超級電腦、高速資/通訊網路、物聯網及人工智慧的迅速發展,逐步改變各個產業競爭形式,不可避免加速其數位轉型,其核心圍繞資料生成、處理、了解、管理及加值等,目前資料相關課程較未涉及為如何處理巨量資料及如何聚焦公司價值的資料治理,本課程旨在引導非資訊專業領域學生,從大數據分析及資料治理的角度切入,建立在計算網路平台、計算方法之基礎觀念,並了解及學習以財務金融服務上為主之新型應用,以利面對未來數位轉型之挑戰。

先修科目

1. 具備Python或R基本程式語言能力。 2. 基礎線性代數。

教學方式

教材編選: 以基本觀念為切入點,採用教材以開放資訊為主(參考教科書1-2),計算分析實習採用國網中心前瞻AI超級電腦TWCC,應用則與國網中心自然語言分析團隊合作。 教學方法: 一般教授,輔以互動式問題答詢、作業及專題計畫 教學資源: 提供國網中心 TWCC, DAS 平台。

評分方式

評量方式: 課堂表現 15%, 作業 40%, 期末專題 45%。

課程大綱
  • Applications of Big Data and Governance
  • Concept, Methods & Tools for Big Data and Data Governance
週次計畫
週次主題
第 1 週Overview of Big Data & Data Governance
第 2 週Cyberinfrastructure for Big Data Analysis – AI Supercomputer Taiwan Cloud Computing (TWCC)
第 3 週Cyberinfrastructure for Big Data Governance –Data Analysis Services (DAS)
第 4 週Learning from Data – Basic Concepts (Learning, Error/Noises, Bias/Variance and Overfitting explained with linear models)
第 5 週Learning from Data – Regularization & Validation (explained with linear models)
第 6 週Big Data (BD) Analytics – Analytics, BD methodology & Practics.
第 7 週BD & AI – Neural Networks & Deep Learning on TWCC & DAS
第 8 週Tour to NCHC – Introduction of Facility and how it operates.
第 9 週Mid-term Proposal Report & Discussions.
第 10 週BD & Graph Applications
第 11 週Deeping Learning and Technical Analysis in Finance – Introduction & Alternative Traditional Approaches for Technical Analysis
第 12 週Deeping Learning and Technical Analysis in Finance – Deep Learning Approach for Technical Analysis
第 13 週Deeping Learning and Technical Analysis in Finance – Applications in comparison of Traditional and Technical Analysis.
第 14 週High Frequency Trading - Introduction
第 15 週High Frequency Trading - Theoretical Models for High-Frequency Trading & Traditional Approach for High-Frequency Trading
第 16 週Natural Language Processing in Finance I Natural Language Processing in Finance II Final Project Report
教科書

“Learning from Data”, Yaser S. Abu-Mostafa, Malik Magdon-Ismail, Hsuan-Tien Lin, AMLBook, 2012. (also available at https://work.caltech.edu/telecourse) “Designing Data-Intensive Applications”, Martin Kleppmann, O'Reilly Media 2017. “Mastering Data-Driven Finance”, Yves Hilpisch, O’Reilly, 2ed, 2019. “Big Data Science in Finance”, Irene Aldridge, Marco Avellaneda, Wiley, 2021. “Data Governance: The Definitive Guide - People, Processes, And Tools To Operationalize Data Trustworthiness” Evren Eryurek et al, O’Reilly, 2021.

Office Hours
地點
Room 339@NCHC
時間
Every Friday Afternoon: 4-5pm
聯絡方式
03-5776085@360 fplin@nchc.narl.org.tw