深化Data Science基礎

執行內容

資料科學課程介紹常見的資料類型 (e.g. data matrix, record, and ordered data), 資料前處理技巧 (e.g. 離散化, 屬性選擇, 維度縮減, 與抽樣), 基礎資料分析理演法 (e.g. Apriori algorithm, decision tree, linear regression, and logistic regression), 並設計作業, 藉由Amazon電商平台之商品評價資料，讓學生在學會以程式進行巨量資料讀取以及前處理，再實作相關基礎的Apriori演算法以及Linear Regression，在不使用套件的前提下, 將這些常見的演算法實作出來，深化學生的實作能力以及資料科學在商業智慧的應用能力，相關課堂錄影，接放置在Tronclass課程平台上。

行動目的

YunTech新開設「BI商業智慧」與「R語言」並納入課程模組。根據Google網站定義, 商業智慧 (BI) 是指利用人員與科技的力量，對資料進行收集和分析，進而運用於機構策略和日常決策流程。

因此, 本課程將介紹資料科學中, 常見的資料類型, 資料前處理技巧, 基礎資料分析原理與演算法, 並設計作業, 讓學生在學會演算法後, 能夠透過程式設計, 在不使用套件的前提下, 將常見的演算法實作出來。

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