本課程完整地介紹資料科學的基礎知識，從應用案例建立資料科學的思維，從理論與實務闡述資料科學的運用，並透過各種數據分析的演算法讓學習者體驗資料科學​ ...跳到主要內容課程類別›‹藝術創作類(144)工程類(62)隨選課程(31)史地類(12)人文社會類(217)資訊類(80)語言文學類(213)管理類(154)數學類(10)醫療類(157)哲學宗教類(17)法政類(33)心理類(69)基礎科學類(230)合作夥伴最新消息所有課程課程類別藝術創作類(144)工程類(62)隨選課程(31)史地類(12)人文社會類(217)資訊類(80)語言文學類(213)管理類(154)數學類(10)醫療類(157)哲學宗教類(17)法政類(33)心理類(69)基礎科學類(230)合作夥伴最新消息所有課程繁體中文‎(zh_tw)‎English‎(en)‎Indonesian‎(id)‎Thai‎(th)‎Vietnamese‎(vi)‎简体中文‎(zh_cn)‎繁體中文‎(zh_tw)‎您尚未登入(登入)繁體中文‎(zh_tw)‎English‎(en)‎Indonesian‎(id)‎Thai‎(th)‎Vietnamese‎(vi)‎简体中文‎(zh_cn)‎繁體中文‎(zh_tw)‎課程資訊報名學習資料科學基礎教師:顏春煌國立空中大學2020/06/29報名截止日期：2021/06/306時數/6週次(已經開始)公務人力發展學院全球僑胞數位學習摘要課程目標授課教師課程進度表課程內容上課形式評分標準摘要本課程完整地介紹資料科學的基礎知識，從應用案例建立資料科學的思維，從理論與實務闡述資料科學的運用，並透過各種數據分析的演算法讓學習者體驗資料科學的用途課程目標培養資料科學的基礎知識了解資料科學的應用了解數據分析的流程與資料的處理方法認識常見的數據分析演算法具備選擇、使用與評估數據分析演算法的能力授課教師教師姓名：顏春煌教師簡介：本課程教師顏春煌目前為國立空中大學管資系的教授，西元1994年於美國的愛荷華州立大學取得電腦科學博士學位，曾任教於美國印地安那州的BallStateUniversity電腦科學系，專業領域為資料庫系統、數位學習與資料科學課程進度表第1週:認識資料科學第2週:資料科學處理資料的方法第3週:認識數據分析第4週:機器學習第5週:數據分析建模第6週:資料科學的語言與工具課程內容本課程透過「資料」的特性幫助學習者建立資料科學的基本知識，運用各種應用案例來闡述資料價值鏈的思維，並釐清資料科學與統計或是資料採礦等領域的差異上課形式本課程分為六個主要單元，每個單元將由數個小單元所組成，包括可瀏覽的數位教材以及穿插其中的教學活動。

學員完成本課程的4次作業並取得通過成績，即可達到結業標準評分標準課程及格標準:70分 滿分：100分平時測驗：無平時作業：4次期中考：無期末考：無通過標準課程及格標準:70滿分：100分先修科目或先備能力已修習本課程系列(資料科學在資訊安全的應用)「資訊安全入門與實務」課程之學習者，或是對於資料科學感到興趣的一般學習者建議參考書目 Bahga,A.andV.Madisetti.(2016).BigDataScience&Analytics:AHands-onApproach.PublishedbyArshdeepBahga&VijayMadisetti.Cady,F.(2017).TheDataScienceHandbook.Wiley.EMCEducationServices.(2015).DataScienceandBigDataAnalytics.Wiley.Garcia,etal.(2016).Bigdatapreprocessing:methodsandprospects.BigDataAnalytics.1:9.Hung,J.L.(2012).Trendsofe-learningresearchfrom2000to2008:Useoftextminingandbibliometrics.BritishJournalofEducationalTechnology.43(1),5-16.Hurwitz,J.,etal.(2013).BigDataForDummies.Wiley.Kelleher,J.D.,Namee,B.M.andD’Arcy,A.(2015).FundamentalsofMachineLearningforPredictiveDataAnalytics.TheMITPress.Lindstrom,M.TheTinyCluesThatUncoverHugeTrends.溫力勤、戴至中譯，(2017)，小數據獵人，寶鼎出版。

Maheshwari,A.Dat