開課班級Class：	授課教師Teacher：	學分數Credits：
四資管二A	余榮裕	3

課程大綱Course Description：

AI興起，作為基礎的大數據更為重要，而資料科學相關研究為該領域應用的基礎，其相關知識能力的培養涉及領域甚廣，為期使學生在修習此課程後，能具備資料科學研究領域之輪廓認知，並熟悉相關技術概念與整合。 本課程將從如何成為「資料科學家」開始，描述其工作及流程，逐步介紹並練習實作以下相關方法：1.機器學習方法；2.資料獲取(網路爬蟲、物聯網、API操作)；3.資料清理、儲存及調用；4.自然語言處理；5.資料視覺化等。 使學生善用整合相關方法及工具，從應用操作中認識理論，並建立相關領域學習興趣，期使能繼續深入研究，為此領域作出貢獻。

English Outline：

The topic of big data is in the ascendant, and data science-related research is the basis for the application of this field. The cultivation of related knowledge and abilities involves a wide range of fields. After taking this course, students will have the outline of the field of data science and be familiar with the related fields. Technical concept and integration. This course will start with how to become a "Data scientist", describe its work and process, and gradually introduce and practice the following related methods: 1. Machine learning methods; 2. Data acquisition (web crawlers, Internet of Things, API operations); 3. Data cleaning, storage and fetch; 4. Natural language processing; 5. Data visualization, etc. To enable students to make good use of relevant methods and tools, to understand theories from applied operations, and to establish learning interests in related fields, hoping to continue in-depth research and contribute to this field.

本科目教學目標Course Objectives：

教學型態Teaching Models：	成績考核方式Grading：
課堂教學	平時成績General Performance：40% 期中考Midterm Exam：30% 期末考Final exam：30% 其它 Other：

參考書目Textbooks/References：

1. Python 資料科學學習手冊, 2/e (Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data, 2/e) 2. 資料科學基礎數學 (Essential Math for Data Science) 3.Data Science from Scratch｜用 Python 學資料科學, 2/e (中文版) 4.東京大學資料科學家養成全書：使用Python動手學習資料分析

SDGs指標：

課程匯入時間Import Time：2024-01-23 08:23:49

最後更新時間Last Modified：2024-02-18 22:20:39，更新人modified by：余榮裕