深化Data Science基礎

執行內容

本課程將介紹資料科學中, 常見的資料分析與演算法 (e.g. Association Rule Analysis, decision tree, 或clustering), 學生在此課程中, 藉由研讀最新data science與AI的頂尖期刊與研討會論文, 將了解演算法在data science與AI議題上的相關進展與扮演的重要角色. 此外, 學生必須收集公開的商業資料集, 在學會相關經典的演算法應用在資料科學或AI後, 能夠使用函式庫或自行設計程式, 將經典的演算法實作出來, 例如: Apriori Algorithm, FP-Growth Algorithm, K-Means method, 與DBSCAN Algorithm. 並且應用到其收集到的商業資料集中, 進行相關的資料分析, 探勘, 或視覺化呈現任務

行動目的

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。而在整個資料科學的ECO System中, 資工系的學生應具備撰寫資料科學程式之能力, 提供資料科學的相關服務, 例如: 資料前處理, 資料分析與探勘, 資料視覺化, 供企業實業人員使用。

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