東吳大學教師授課計劃表

檔案產生時間：2019/1/30 下午 02:35:47
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一、課程基本資料 Course Information
科目名稱 Course Title：
(中文)資料科學與巨量資料導論
(英文)INTRODUCTION TO DATA SCIENCE AND BIG DATA		 開課學期 Semester：107學年度第1學期
開課班級 Class：巨量學程
授課教師 Instructor：鍾震耀 CHUNG, CHEN-YAO
科目代碼 Course Code：PFI12801 單全學期 Semester/Year：單 分組組別 Section：
人數限制 Class Size：50 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09月15日09時43分
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
(上課與期中、期末考試用)
(1)書號：ACD016600 書名：文科生也看得懂的資料科學 作者：Annalyn Ng, Kenneth Soo 譯者：沈佩誼 出版社：碁峰
(2)書號：ACD015100 書名：認識資料科學的第一本書 作者：Anil Maheshwari 譯者：徐瑞珠 出版社：碁峰
●參考書資料暨網路資源 Reference Books and Online Resources
(參考用)
書名：認識大數據的第一本書
作者： Anil Maheshwari
書號： ACD016200
出版社：碁峰

書名：白話大數據與機器學習
作者： 高揚、衛崢、尹會生著/萬娟 插畫設計
書號： ACD015200
出版社：碁峰
三、教學目標 Objectives
資料科學和巨量資料(大數據)分析已成為商業領域的熱門話題。此課程專為商管(或非IT特質)學生而設計，讓他們有興趣運用數據分析方法分析商業數據。學生可以學習到的技術與方法包括資料分類技術、集群分析、關聯規則、文件探勘、協同過濾推薦以及一些基於統計的方法。除了學習課堂中的方法之外，還提供一個時段幫助學生使用R進行數據分析。目的是讓學生具備基本的能力，在商業分析領域進行學術和實務研究。包括對各種商業問題應用所採用的正確方法之知識，並利用代碼或稍微修改R代碼來解決問題。程式撰寫經驗並不是必需的，但一些程式撰寫的知識是絕對有幫助的。
Data Science and Big Data analytics have become a hot issue in the business world. The course is designed for business majored students who are interest at applying data analytics method to analyzing business data. Students are expected to learn the methods of major techniques in this area, including classification, clustering, association rules, text mining, collaborative filtering recommendation and some statistics based methods. Besides learning the methods in the class lecture, a session is also offered to help students using R to conduct the analysis. The goal is to equip students with fundamental capability to conduct academic and practical research in business analytics. The capability at least includes the knowledge of applying correct methods for various problems and utilizes the code or slight revise the code of R to solve the problems. Programming experience is not required but the knowledge of some programing language is definitely helpful.
四、課程內容 Course Description
●整體敘述 Overall Description
這是手把手的課程，老師親自講解理論、小公司實務案例以及R語言分析實作分析，為了讓學生主動發起興趣能進而培養動手整理資料能力，會進行分組完成期末作業。
●分週敘述 Weekly Schedule
週次 Wk 日期 Date 課程內容 Content 備註 Note

1

 9/13 互相認識與課程介紹  　

2

 9/20 1.商業決策環境資訊應用簡介--從ERP到BI、AI&ML
2.分析工具R軟體安裝與環境使用		  　

3

 9/27 關聯規則介紹  　

4

 10/4 R語言實作Apriori與練習(1)  　

5

 10/11 集群分析與顧客終身價值分析RFM介紹  　

6

 10/18 R語言實作K-means與練習(2)  　

7

 10/25 分類技術介紹  　

8

 11/1 R語言實作決策樹(Decision Tree)、KNN與練習(3)  　

9

 11/8 期中考試  　

10

 11/15 英文文件探勘Text Mining介紹  　

11

 11/22 R語言實作與練習(4)  　

12

 11/29 中文文件探勘Text Mining介紹  　

13

 12/6 R語言實作與練習(5)  　

14

 12/13 網路社群主題模型(Topic Model)與情緒分析(Sentiment Analysis)介紹  　

15

 12/20 R語言實作與練習(6)  　

16

 12/27 電子商務網站商品推薦(Recommendations)介紹  　

17

 1/3 1.R語言實作與練習(7)
2.期末分組作業檢討		  　

18

 1/10 期末考試  　
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
出席 20% 
期中考 25% 
學期考 25% 
期末分組作業 30% 
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
(於課堂上公布)
●聯絡方式 Contact Info
研究室地點 Office：(於課堂上公布) EMAIL：(於課堂上公布)
聯絡電話 Tel： 其他 Others：(於課堂上公布)
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
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