教學大綱與進度

課程基本資料：

學年期	課號	課程名稱	階段	學分	時數	修	教師	班級	人	撤	備註
113-1	337594	資料科學	1	3.0	3	★	王正豪 邱弘緯	AI雙聯專班	10	0	碩一修，9/15.29；10/6.20.27；11/10

教學大綱與進度：

教師姓名	邱弘緯　教師諮商時間(Office Hours)
Email	hwchiu@ntut.edu.tw
最後更新時間	2024-09-06 14:54:27
課程大綱	本課程在於培育從事資料科學或機器學習的人員來發展相關知識和技能。課程內容以線性代數、機率、統計學等工程數學為理論學習基礎，操作Python作為資料科學的實作工具，包括其相關Python基礎語法、各種資料型態、數據 可視化、開源工具等。接著學習利用Python取得數據資料，進而操作各種迴歸 分析來手動分析數據資料，並實作梯度遞減，決策樹等最佳化演算方法。最後則是介紹機器學習、深度學習等最新的AI演算方法來分析大數據並輔助決策。 This course is designed to develop people engaged in data science or machine learning to develop relevant knowledge and skills. You will understand how data science works based on mathematics, such as linear algebra, probability and statistics. Python is the best tool to learn how to conduct data science analyze data. Learn the basic language skills, common data types, visualization tools and extended modules for data grabbing and regression analysis. Gradient decent and decision tree for optimization will be covered. Finally, AI algorithm, machine learning, and deep learning, are introduced how data help in decision making.
課程進度 (1-16週)	Topic 1: System and Data Science and Python Lab Topic 2: Data processing and Python Lab Topic 3: Regression and Python Lab
評量方式與標準	● Prof. Chiu : Homework Assignments 100 %
使用教材、參考書目或其他	【遵守智慧財產權觀念，請使用正版教科書，不得使用非法影印教科書】 使用外文原文書：否 1. Data science from scratch by Joel Grus, O’Reilly Media, Inc., 2019 ISBN: 9781492041139 2. Python Data Science Handbook by Jake VanderPlas, O'Reilly Media, Inc. (ebook available on https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/ ) 3. https://sta663-sp22.github.io/ 4. https://github.com/leriomaggio/python-in-a-notebook
課程諮詢管道	1. hwchiu@ntut.edu.tw 2. Teams messages
延伸教學與資源
課程對應SDGs指標	SDG4：優質教育（Quality Education） SDG8：尊嚴就業與經濟發展（Decent Work and Economic Growth） SDG9：產業創新與基礎設施（Industry, Innovation and Infrastructure）
課程是否導入AI
備註