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
111-2	314659	資料探勘與知識發現	1	3.0	3	★	翁頌舜	資財所	26	2	科研240

教學大綱與進度：

教師姓名	翁頌舜　教師諮商時間(Office Hours)
Email	wengss@ntut.edu.tw
最後更新時間	2023-02-23 13:21:20
課程大綱	資料探勘與知識發現課程的目的在學習應用資料探勘技術、知識發現技術與資料倉儲概念，從企業資料庫中，探勘出對提升企業競爭力有幫助的知識。課程內容包含下列主題: 1.資料探勘與知識發現概論 2.資料探勘技術於資料庫與資料倉儲的應用 3.關聯法則探勘 4.分類 5.群集分析 6.文件探勘 7.資料探勘在企業的應用 8. 資料探勘的各種研究領域 9. 資料探勘軟體實作。
課程進度	Week 1: Introduction: What is Data Mining? Week 2: Approaches to Data Mining Week 3: Data Mining Techniques: Association Rule Mining Week 4: Data Mining Techniques: Association Rule Mining Week 5: Data Mining Techniques: Classification and Prediction Week 6: Data Mining Techniques: Classification and Prediction Week 7: Data Mining Techniques: Classification and Prediction Week 8: Data Mining Techniques: Classification and Prediction Week 9: 期中實作與報告 Week 10: Data Mining Techniques: Cluster Analysis Week 11: Data Mining Techniques: Cluster Analysis Week 12: Text Mining and Mining Complex Data Week 13: Applications and Trends in Data Mining Week 14: Deep Learning and ChatGPT Techniques Week 15: Deep Learning and ChatGPT Techniques Week 16: 資料探勘軟體實作 (1) Week 17: 資料探勘軟體實作 (2) Week 18: Final Exam
評量方式與標準	1. 課堂出席與課堂參與 25% 2. 報告, 作業與專案製作 30% 3. 期末考試 45%
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：是 1.“Introduction to Data Mining”, 2019, Second Edition, Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Anuj Karpatne, Vipin Kumar, Publisher: Pearson. 2.“Data Mining, Concepts and Techniques”, 2012, 3rd Edition, Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei, Publisher: Morgan Kaufmann.
課程諮詢管道	1. 課堂提問與討論 2. 課後利用輔導時間討論 3. 利用 E-mail 或 Line 提問與討論
課程對應SDGs指標
備註