Course Syllabus

Course Information：

Year-Semester	Course Number	Course Name	Phase	Credits	Hours	Required/Elective	Instructor	Class	Student NO.	Withdraw	Note
Spring Semester Year 2024	332037	Big Data Mining and Applications	1	3.0	3	★	Chien-Yueh Lee	GEECS MSAI	26	0	創新AI、電資AI合開

Course Plan：

Instructor	Chien-Yueh Lee　Office Hours
Email	leecy@ntut.edu.tw
Last Updated	2024-05-22 17:34:44
Course Objective	本課程是研究所程度進階的巨量資料探勘與應用課程，主要介紹巨量資料探勘原理、方法與各種應用。並且介紹在處理巨量資料時常用的機器學習方法，如: 類神經網路、SVM等，和處理巨量資料的分散式計算基本架構。除了觀念的介紹外，透過程式設計的練習以及期末專題，能讓學生認識實際巨量資料探勘的程式設計以及機器學習等工具的應用方式。 This course introduces the concepts of big data mining and advanced applications in machine learning. Topics include big data concepts, methodologies, and various applications. Introducing machine learning methods commonly used in processing big data, such as neural networks and support vector machines, etc., as well as the basic architecture of distributed computing. In addition to the concept introduction, programming exercises, and term projects are included to help students understand the processing steps and practical tools in big data analytics.
Course Schedule	第一週 課程簡介與開發環境建置 第二週 Python基本語法（一） 第三週 Python基本語法（二） 第四週 Python資料科學模組（一） 第五週 Python資料科學模組（二） 第六週 資料前處理 第七週 （清明節） 第八週 資料視覺化 第九週 關聯規則 第十週 期中考 第十一週 群集分析 第十二週 分類演算法（一） 第十三週 分類演算法（二） 第十四週 迴歸分析 第十五週 類神經網路 第十六週 分散式計算 第十七週 期末專題報告（一） 第十八週 期末專題報告（二）
Evaluation and grading policy	期中考 作業 期末專題 課程參與回饋
Materials	All right reserved. Do not reproduce without permission. Foreign-language textbooks:No 1. 大數據分析與資料挖礦2/e, 簡富、許嘉裕, 前程文化 2. Data Mining: Concepts and Techniques 3/e. Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei. Morgan Kaufmann. 3. Python Data Science Handbook. Jake VanderPlas. O'Reilly.
The access to curricular consultation	可於課程TEAMS群組聊天室進行課程諮詢，若問題不方便公開，亦可利用Email諮詢或利用教師諮商時間面談。
The course corresponds to the SDGs
Note	因應第17、18週實施線上教學，調整課綱如下： W15 05/30 期末專題口頭報告（一） W16 06/06 期末專題口頭報告（二） W17 06/13 迴歸分析（實體、TEAMS群組線上同步授課） W18 06/20 類神經網路（實體、TEAMS群組線上同步授課）