東吳大學教師授課計劃表

檔案產生時間：2019/1/30 下午 02:49:28
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一、課程基本資料 Course Information
科目名稱 Course Title：
(中文)巨量資料概論
(英文)INTRODUCTION OF BIG DATA		 開課學期 Semester：107學年度第1學期
開課班級 Class：巨資二Ａ
授課教師 Instructor：呂明𤪦 LU, MING-YING
科目代碼 Course Code：BDM20201 單全學期 Semester/Year：單 分組組別 Section：
人數限制 Class Size：122 必選修別 Required/Elective：必 學分數 Credit(s)：3
星期節次 Day/Session： 四789　 前次異動時間 Time Last Edited：107年06月29日00時31分
巨量資料管理學院基本能力指標 Basic Ability Index
編號
Code		 指標名稱
Basic Ability Index		 本科目對應之指標
Correspondent Index		 達成該項基本能力之考評方式
Methods Of Evaluating This Ability
1商學、管理與統計基礎能力
Basic abilities of business, management and statistics		  
2邏輯思考與解決問題能力
Abilities to think logically and to resolve problems		●》出缺席狀況
》課堂討論與表現
》報告(含個人或小組、口頭或書面、專題、訪問、觀察等形式)
》作業成績
》紙筆測驗
》實作(含分組演練/合作等)
3資料分析與實務應用能力
Integration ability on data analysis and practical application		  
4溝通與表達能力
Communication and self-expression abilities		●》課堂討論與表現
》報告(含個人或小組、口頭或書面、專題、訪問、觀察等形式)
》實作(含分組演練/合作等)
》團隊參與
5資訊科技應用能力
Applied information technology ability		●》報告(含個人或小組、口頭或書面、專題、訪問、觀察等形式)
》實作(含分組演練/合作等)
》資料蒐集與分析
6程式演算能力
Programming abilities		●》報告(含個人或小組、口頭或書面、專題、訪問、觀察等形式)
》作業成績
》實作(含分組演練/合作等)
》資料蒐集與分析
7跨領域整合創新能力
Interdisciplinary innovation abilities.		  
8巨量資料處理與應用能力
Abilities to analyze big data and develop its applications.		  
二、指定教科書及參考資料 Textbooks and Reference
(請修課同學遵守智慧財產權，不得非法影印)
●指定教科書 Required Texts

●參考書資料暨網路資源 Reference Books and Online Resources
A Practical Guide to Analytics for Governments: Using Big Data for Good，作者： Lowman, Marie (EDT)，出版社：John Wiley & Sons Inc
三、教學目標 Objectives
巨量資料是指資料量龐大、資料型態多樣化、以及需要快速即時處理的資料。巨量資料分析被哈佛商業評論譽為21世紀最誘人的工作之一，其在各行業之重要性日漸提升。因此，本課程的目標是要讓學生學習巨量資料之觀念、技術及應用，使其具備就業市場中非常新穎與重要之專業技能。
Big Data refer to the amount of information, the variety of data types, and the need for fast and immediate processing of information. The big data analysis was hailed by Harvard Business Review as one of the most tempting jobs of the 21st century, and its importance in various industries is increasing. Therefore, the goal of this course is to learn the ideas, techniques and applications of big data, so that student have the very novel and important professional skills in the job market.
四、課程內容 Course Description
●整體敘述 Overall Description
本學期主要是介紹巨量資料的基本概念、發展與應用，巨量資料涉及資料收集、資料整理分析、資料呈現等部分，故本課程規劃先進行巨量資料簡介，再針對巨量資料應用進行介紹。本學期進度預計涵蓋：

1. 了解巨量資料發展
2. 巨量資料的收集
3. 巨量資料的清理
4. 巨料資料分析與呈現

此外，本學期課程亦安排一次學期考試和一次期末報告，以及不定期的作業。透過作業練習讓學生更能體會巨量資料的發展與應用，藉由考試的檢測讓學生了解學習情況及掌控。
●分週敘述 Weekly Schedule
五、考評及成績核算方式 Grading
配分項目 Items 次數 Times 配分比率 Percentage 配分標準說明 Grading Description
平時作業 20% 
學期考130% 
報告130% 
平時成績 20%平時成績部份以80分為基本分，依據課堂表現上課情形加減分，此外缺席一次扣5分、遲到一次扣2.5分。
配分比率加總 100%  
六、授課教師課業輔導時間和聯絡方式 Office Hours And Contact Info
●課業輔導時間 Office Hour
By appointment
●聯絡方式 Contact Info
研究室地點 Office： EMAIL：mylu@gm.scu.edu.tw
聯絡電話 Tel：6513 其他 Others：
七、教學助理聯絡方式 TA’s Contact Info
教學助理姓名 Name 連絡電話 Tel EMAIL 其他 Others
八、建議先修課程 Suggested Prerequisite Course
九、課程其他要求 Other Requirements
�� 上課守則

1. 上課固定座位。
2. 請假需事先提出，或當天託同學(請假理由必須合乎常理)。
3. 曠課(缺席沒有請假)每次紀錄兩次缺席。
4. 無故遲到或早退(上課鐘聲響起後未入座視為遲到、下課以前離開座位者視為早退)，每兩次算一次缺席。
5. 缺席超過三分之一(6次)期末成績不及格論。
6. 上課態度、秩序、出席、遲到或早退，均納入平時成績計算。
7. 上課禁止使用行動電話。
8. 作業抄襲以0分計算。
9. 考試作弊以0分計算並送學校。
10. 其他規定得於課堂上宣佈後執行。
十、學校教材上網及教師個人網址 University’s Web Portal And Teacher's Website
學校教材上網網址 University’s Teaching Material Portal：
東吳大學Moodle數位平台：http://isee.scu.edu.tw
教師個人網址 Teacher's Website：
其他 Others：
十一、計畫表公布後異動說明 Changes Made After Posting Syllabus