課程基本資料
系所 / 年級Department/Grade-Level
通識選組 1年級
課號 / 班別Course Code
96U000611 / A
學分數Credits
2 學分
選 / 必修Elective / Required
通識(General)
科目中文名稱Course Title (Chinese)
大數據概論
科目英文名稱Course Title (English)
Introduction to Big Data
負責教師Instructor
董人銓(Tung, Jen-Chuan)
開課期間Course Load
一學期
人數上限Enrollment Max.
40 人
已選人數Enrollment Taken
40 人
抽籤自動遞補等候人數Number of the waiting list after ballot
29 人
備註Memo
本教室人數上限為40人,如初選滿額,以畢業班為優先,再依年級高低,最後依權重排序。
可選學制 (availability)
大學部
1年級 至1年級
二技部
不可選
碩士班
不可選
博士班
不可選

修讀他所『碩士班可供博士班下修課程』是否認列為博士班畢業學分,請先向所屬研究所確認,以免日後所修學分不予認列。

請各位同學遵守智慧財產權觀念;請勿非法影印。

教學綱要
課程概述Course Description
大數據是這廿年新興的研究領域,身為一個現代人,如果不知道什麼是大數據,或是不知道大數據的魅力,會有點可惜。本課程會簡介大數據在各領域的進展,並且介紹R語言作為一個帶領學生進入這個領域的媒介。
教學目標Course Objectives
大數據是最近十年最時髦的幾個詞彙之一,隨著網際網路的蓬勃發展,如今我們在各行各業、各種領域所累積的資料,幾乎已經可以用巨量來形容了。巨量的資料顯而易見的除了儲存上變成一種挑戰,如何有效的消化、分析與善用這些資料也是當今主要的課題。本課程作為導讀的課程,會先介紹大數據的由來,簡介數種當前處理大數據的程式語言與大數據在各領域中的發展潛力。 Big data becomes an emergence and interesting research field in the past decade, due to the rapidly growing in the internet. Big data denotes to not only huge amount of data but also those data growing very fast. Therefore, how to store and to make use of these data become a challenge. This is an introductive level course in big data for freshman. I will first introduce the history of big data, and then the algorithm, and computer language such as R Hadoop and spark for big data. Finally, I will talk about the potential of big data in life science, medical science, and marketing etc.
先修科目Prerequisites
1. 有程式語言的基礎會比較好,無也可 1. Any computer language.
教學方式Teaching Methods
講課 Lecturing 學生實作 Student hands-on practice 習題練習、書面報告 Exercise, Written report
評量方式Assessment
實作測驗 Practical exam 課堂參與與表現 Class involvement
參考書目Reference
1. 大數據浪潮 李德偉等著 (上奇時代) 2. 大數據挖掘 譚磊著 (上奇時代) 3. 網路+大數據 陳建英、黃演紅著 (碁峯) 4. Big Data, Data Mining, and Machine Learning Jared Dean (WILEY)
教學進度Course Schedule
2020/10/09 1.巨量資料的浪潮 2.Big Data的前身--- 資料挖掘 3.技術革命開創了Big Data時代 4.改變世界的Big Data 1. Introduction to Big data. 2. Data mining 3. The dawn of big data 4. The influence of big data 董人銓(Tung, Jen-Chuan)
2020/10/16 1. 從人臉辨識了解資料採集 2. 資料採集的基本流程 1. Introduction to datamining ---Face perception 2. How data mining works 董人銓(Tung, Jen-Chuan)
2020/10/23 1. 大數據的魅力 2. 巨量資料與資料探索 3. 巨量資料技術 1. Why big data is so charming 2. Data mining for big data 3. How to restore big data 董人銓(Tung, Jen-Chuan)
2020/10/30 1. 資料儲存 2. 傳統的資料儲存介紹 3. 雲端儲存 1. Data storage 2. Classical data storage 3. Cloud data storage 董人銓(Tung, Jen-Chuan)
2020/11/06 1.巨量資料與思維與決策方式的改變 2.探索資料 3.巨量資料的數理哲學基礎 1. Big data changes how you make decision 2. Explore big data 3. Mathematical base of big data 董人銓(Tung, Jen-Chuan)
2020/11/13 1.資料採集中的重要演算法 2.分類演算法 3.群集演算法 4.連結演算法 5.序列挖掘 1. Algorithms in data collection 2. Classification 3. Clustering 4. Apriori algorithm 5. Sequence mining 董人銓(Tung, Jen-Chuan)
2020/11/20 1. 可行性與可靠性,絕對性與相對性 2. 理性的局限與對數學的信仰 3. 資訊革命 1. Feasibility and reliability, absoluteness and relativity 2. The limitations of rationality 3. Revolution of information 董人銓(Tung, Jen-Chuan)
2020/11/27 1.R語言的歷史 2.其他資料採集工具 1. History of R language 2. Computer tools for data analysis 董人銓(Tung, Jen-Chuan)
2020/12/04 期中考 Midterm exam 董人銓(Tung, Jen-Chuan)
2020/12/11 1. 雲端運算的思維模型 2. 維基百科 3. 人工智慧 4. 資訊不對稱 1. History of Wikipedia 2. Artificial intelligence 3. Information asymmetry 董人銓(Tung, Jen-Chuan)
2020/12/18 1.網站記錄檔簡介 2.網站記錄檔處理 3.郵件記錄檔 1. Internet information log 2. Introduction to mail log 董人銓(Tung, Jen-Chuan)
2020/12/25 1.資料採集與衣物行銷 2.資料採集與餐飲行銷 3.資料採集與街景資料 1. Big data in cloth marketing 2. Big data in food marketing 3.Big data in map 董人銓(Tung, Jen-Chuan)
2021/01/01 R語言演練 Hands-on session 董人銓(Tung, Jen-Chuan)
2021/01/08 1. 資料採集與醫療服務 2. 資料採集與生產製造 1. Big data in medical serving 2. Big data in production 董人銓(Tung, Jen-Chuan)
2021/01/15 R語言演練 R language practice 董人銓(Tung, Jen-Chuan)
2021/01/22 1.資料採集與網際網路廣告 1. Big data in advertising 董人銓(Tung, Jen-Chuan)
2021/01/29 R語言演練 R language practice 董人銓(Tung, Jen-Chuan)
2021/02/05 期末考 Final exam 董人銓(Tung, Jen-Chuan)