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1033數據分析資料工程 115/04/18 21:56:18
111學年第二學期東海大學教師授課計劃表
Course Plan of Tunghai University
一、課程基本資料 Course Information
開課系所
Department		 (日)資工系Department of Computer Science
課程名稱
Course Title		 中文 (Chinese) : 數據分析資料工程
英文 (English) : Data Analytics and Engineering
必選修類別
Required/Elective		 必選Required 先修課程
Prerequisites
學分數
Credits		 0 - 3
先修課程說明
Prerequisites instruction
課程概述
(系所共同性目標)
Course Description
本課程是否為
英語授課(Taught in English)		 否(No)
二、教師相關資料 Instruction Information
授課教師資料
授課教師
Instructor
廖元勳 / kevin_liao@thu.edu.tw /
行動電話 常用聯絡方式
上課時間、地點
Class Time And Classroom		 一/6,7,8[C202]
晤談時間、地點
Office Hours And Classroom		 Office Hours:
1. 星期三: 15:10~17:00 地點: ST 419 (科技大樓)
2. 星期二: 10:10~12:00 地點: ST 419 (科技大樓)
三、課程大綱 Syllabus (本課程大綱教師得依實際教學進度及學生學習情況進行調整)
■  課程目標及內涵 (Course Objectives and Contents)
本課程教授數據分析資料工程與資料科學領域的相關知識，並告訴你如何將其轉換為程式碼，除了可以吸收關於數學的知識之外，也能立即運用在實務上。
■  總結式課程目標 

  課程目標
Assessment Item
1 培養學生具備數據分析資料工程能力
2 培養學生具備數據分析能力
3 培養學生具備數據分析資料工程應用能力
■  多元教學方式 (Muliti-Teaching Methods)
說明：除了課堂講授與考試測驗之外，本課程在學期中可能會運用到以下哪些教學方式，以期能進一步提升學生學習成效
1.小組討論Group Discussion
2.實作示範或演示Demonstration or Practice
■  主要參考書籍/資料 (Textbooks and References) (教科書遵守智慧財產權觀念不得非法影印)
圖解機器學習與資料科學的數學基礎｜使用Python
作者： 松田雄馬, 露木宏志, 千葉彌平
譯者： 許郁文

資料科學輕鬆學
作者： Anil Maheshwari
譯者： 張雅芳
■  本課程是否有使用原文書 
是
■  教學進度(Course Schedule) - 18週次(Weeks)
週次
Week		 日期
Date		 內容主題
Course Topics and Contents
指定閱讀資料
Course Reading Materials
1 112/02/13 ~ 112/02/18 數據分析資料工程簡介數據分析資料工程的基本概念介紹
2 112/02/19 ~ 112/02/25 資料特性測量其實並非易事： 測量資料、測量的難處、測量誤差之外的誤差
3 112/02/26 ~ 112/03/04 資料誤差資料誤差: 測量標準的選擇、問卷帶來的問題、抽樣母體誤差、沒觀測誤差、回答者帶來的問題、發表偏誤（Publication Bias）
4 112/03/05 ~ 112/03/11 測量誤差中的隨機誤差 (Random Error) 與偏誤 (Bias)了解測量誤差（Measurement Error）的分析、誤差與機率分佈（Probability Distribution）、機率分佈的相關知識、處理隨機誤差 (Random Error)
5 112/03/12 ~ 112/03/18 資料抽樣方法論資料抽樣方法論: 抽樣的概念、抽樣的方法
6 112/03/19 ~ 112/03/25 資料分析的基本流程資料分析的基本流程: 檢查手中資料 、正確分析資料 、妥善管理資料
7 112/03/26 ~ 112/04/01 干擾因子（Confounding Factor）與因果關係了解兩個變數之間的關聯、面對並處理干擾因子（Confounding Factor）、無法使用隨機對照試驗（Randomized Controlled Trial）的處理方式
8 112/04/02 ~ 112/04/08 變數的分析手法變數的分析手法: 探討敘述統計量 (Descriptive Statistics) 、探討資料分佈、探討理論分佈、探討時序資料
9 112/04/09 ~ 112/04/15 期中考
10 112/04/16 ~ 112/04/22 探究變數之間的關係 – 假設檢定（Hypothesis Testing）、檢定三步驟、手法選擇、相關係數、效應大小（Effect Size）探究變數之間的關係:比較兩個變數的數值、關於假設檢定的思維、研究兩個變數的相關性
11 112/04/23 ~ 112/04/29 解讀多變數資料解讀多變數資料: 探索分析與多重檢定、變異數分析（Analysis of Variance）與多重比較、探究相關結構、分析方法整理
12 112/04/30 ~ 112/05/06 數學模型的要點數學模型的要點: 簡介數學模型、配合目標來建立模型、使用模型進行預測
13 112/05/07 ~ 112/05/13 分析資料的陷阱分析資料的陷阱: 資料操作時容易遇到的陷阱、資料有限時容易遇到的陷阱、資料推論時容易遇到的陷阱
14 112/05/14 ~ 112/05/20 解讀資料的陷阱解讀資料的陷阱: 分析結果的可信度、解讀資料的認知偏誤
15 112/05/21 ~ 112/05/27 企業引進AI的關鍵成功因素企業引進AI的關鍵成功因素:主要包括引進AI的生命週期、科技引進的變革管理、影響組織接受AI的主要因素探討、使用者抗拒的問題與分析及不同的引進策略
16 112/05/28 ~ 112/06/03 運用資料的陷阱運用資料的陷阱: 依不同目標做出評估跟決策、獲取資料的實際考量、現實世界與資料分析的差異
17 112/06/04 ~ 112/06/10 期末報告與討論
18 112/06/11 ~ 112/06/17 期末報告與討論

■  評分方式 (Grading Policy)

  評分項目
Assessment Item		 配分比例
Percentage		 相關說明
Description
1 Mid-Term Examination 30%
2 Final Examination 30%
3 Assignments and attend 40%
■  本課程具有如下意涵：
序
No.		 課程意涵
1 服務學習Service Learning  
2 生涯規劃Career Planning  
3 性別平等教育Gender Equality  
4 人權教育Human Rights  
5 保護智慧財產權Protection of Intellectual Property Rights
6 藝術與美感教育Art and Aesthetic Education  
7 健康醫療照護Health and Medical Caring  
8 生命教育Life Education  
9 食品安全Food Safety  
10 環境教育Environmental Education  
■  本課程可做為學生職涯發展之準備 
否
四、課程內涵與學生核心能力之對應
Correspondence Between Course Contents and Core Competency
序
No.		 課程內涵與學生核心能力之對應
Correspondence Between Course Contents and Core Competency
1 運用數學、科學、工程與資訊科技知識的能力
2 分析問題與定義需求的能力  
3 設計與實作元件或系統所需的技術能力  
4 實務應用所需的工具使用能力  
5 配合與執行工程與管理的能力  
6 具備團隊合作的能力並理解專業倫理  
7 吸收科技新知與產業動態的能力
8 建立科技語文表達的能力  
五、課程內涵與學生就業力之對應
Correspondence Between Course Contents and Employability
序
No.		 課程內涵與學生就業力之對應
Correspondence Between Course Contents and Employability
1 學習意願強、可塑性高Strong learning motivation and high adaptability  
2 穩定度與抗壓性高High stability and stress resistance  
3 培養團隊合作或領導統御能力Cultivate teamwork collaboration or leadership skills  
4 專業知識與技術Professional knowledge and expertise skills
5 具有發現、分析、解決問題能力Capabilities in problem identification, analysis, and resolution  
6 具有國際觀與外語能力International perspectives and foreign language abilities  
7 具有創新創業能力Entrepreneurial and innovative capabilities
8 融會貫通能力Ability for comprehensive integration and mastery of knowledge  
9 具有口語表達與人際溝通能力Possession of oral expression and interpersonal communication skills  
10 跨領域整合與多元適應能力Cross-disciplinary integration and diverse adaptation capabilities  
11 具有中/英文報告書寫能力Possession of Chinese/English report writing  
12 具有實作/實習或就業接軌能力Ability to implement/practice or transition into employment  
13 具有社會服務學習能力Capacity for learning social service  
14 具有邏輯運算思維能力Logical / computational thinking ability  
15 培養數位科技應用能力Cultivation of application abilities digital technology
六、本課程與職業能力就業領域之對應
Correspondence Between Professional Skills and Future Careers
序
No.		 本課程與職業能力就業領域之對應
Correspondence Between Professional Skills and Future Careers
1 通訊傳播(Communications)  
2 視覺藝術(Visual Arts)  
3 企業資訊管理(Corporate Information Management)  
4 運籌管理(Operations Management )  
5 健康產業及醫務管理(Health Industry and Healthcare Administration )  
6 軟體開發及程式設計(Software Development and Computer Programming )
7 資訊支援與服務(Technical Support and Services)
8 網路規劃與建置管理(Network Planning and Construction Management)  
9 數位內容與傳播(Digital Content and Communication)  
10 資訊安全技術與服務(Cyber Security Technologies and Services)  
11 市場分析研究(Market Analysis and Research)  
12 品質管理(Quality Management)  
13 製程研發(Manufacturing Process Research and Development)  
14 工程及技術(Engineering and Technology)
15 數學及科學(Mathematics and Science)
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