114 - 1

大數據分析與應用

Big data analysis and application

開課識別碼: 194405
課程基本資料 Course Detail
課程名稱

大數據分析與應用

Course Name

Big data analysis and application

科目代碼
Course Code

4Q1810

學期別
Semester

114 - 1

授課部別
Teaching Division

日間部

科系名稱
Department

資訊管理系

授課班級
Class

四資管三A

授課班級代碼
Class Code

4Q031

科目類別
Subject Category

校訂必修科目

修課別
Required or Elective

必修課程

上課時數
Lecture Hours

1

實習時數
Laboratory Hours

2

學分數
Credits

3

授課語言
Language

中文

授課教師 Instructor
授課教師 Instructor
教師電子信箱 Instructor's E-mail

kaosc@mail.ksu.edu.tw

教師個人網站 Instructor's Website

課程地點與時間 Classroom
上課時間 Class Time

週二(5、6、7)

授課地點 Classroom Location

I3202

聯合國永續發展目標 SDGs
  • SDG 4 優質教育 (Provide Quality Education)
    SDG 4 優質教育

    Provide Quality Education

教學內容 Course Outline
  • 第 1 週
    課程簡介;大數據分析簡介
  • 第 2 週
    大數據分析與商業應用現況
  • 第 3 週
    大數據分析步驟
  • 第 4 週
    Power BI軟體初探
  • 第 5 週
    Power BI大數據分析(1)
  • 第 6 週
    Power BI大數據分析(2)
  • 第 7 週
    Power BI大數據分析(3)
  • 第 8 週
    Power BI大數據分析統整練習
  • 第 9 週
    期中考
  • 第 10 週
    關聯規則
  • 第 11 週
    R語言基本操作
  • 第 12 週
    關聯規則實作
  • 第 13 週
    決策樹
  • 第 14 週
    決策樹實作
  • 第 15 週
    類神經網路
  • 第 16 週
    類神經網路實作
  • 第 17 週
    綜合練習
  • 第 18 週
    期末報告
教材與教法 Teaching Materials & Methods
  • 1. 使用教材 Teaching Material

    自編教材

  • 2. 參考書目 Reference Book

    資料挖礦與大數據分析, 簡禎富、許嘉裕著, 前程出版社

  • 3. 指定閱讀書籍 Assigned Book

  • 4. 教學方式 Teaching Methods

    課堂講授 、 課堂討論 、 實務操作 、 混合式網路教學

  • 5. 教材上網方式 On-line Materials

    網路大學

學習成果考評方式 Assessment
評量項目 配分比 評量方式
平時評量
Usual Tests
50%
  • 出席狀況
  • 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)
  • 實作(含分組演練/合作等)
期中評量
Mid-term Exam
25%
  • 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)
期末評量
Final Exam
25%
  • 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)
課程教學目標 Teaching Objectives
知識 以主題為主教授學生大數據分析需要的理論與應用之專業知識
技能 以主題為主學習大數據分析所需的工具與技術
態度 培養大數據分析應具備的觀念與態度
其他 培養學生具備應用所學的大數據分析技能於不同的實務問題
補救機制與相關課程資訊
  • 補救教學機制 Redeeming

    Office Hour 、 網路大學/e-Portfolio

  • 前置或延續學科 Prepositive or Continuative Subject

  • 課程相關證照、升學、學程 Course-Related Certificates
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