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
112-1	321360	資料探勘與商業智慧	1	3.0	3	★	邱志洲	經管所	19	3

教學大綱與進度：

教師姓名	邱志洲　教師諮商時間(Office Hours)
Email	chih3c@ntut.edu.tw
最後更新時間	2023-09-10 21:58:26
課程大綱	建立學生對各類資料探勘技術與理論的基礎觀念及架構，以奠定學生日後從事資料探勘分析與研究工作時之需。相關的分析技術將包括應用在分類(classification)、推估(estimation)、預測(prediction)、關聯式分組(affinity grouping)、同質分組(clustering)等功能中的決策樹、(decision tree)多變量分析(multivariate analysis)及類神經網路(neural network)等方法。此外為了讓學生對相關技術有更深的瞭解，課程中將以個案實例為主，並配合各種資料探勘套裝軟體，以應用的觀點使學生更容易接受了解在商業智慧分析上資料探勘分析的功用。 Several fundamental theories of data mining techniques are included in this course. For examples, decision tree, multivariate analysis and neural network. All these techniques will be applied in different areas, such as classification, association rule, forecasting, and pattern recognition. And various applications in different enterprises are also included.
課程進度	1. Introduction 2. Illustrated Examples 3. Cluster analysis 1 4. Cluster analysis 2 5. no class 6. Discriminant 1 7. Discriminant 2 8. Discriminant 3 9. Midterm 10. Neural Network (MLP) 11. Decision Tree 12. Association Rule 13. Project discussion 14. Project discussion 15. Project discussion 16. Project discussion 17. no class 18. Project presentation
評量方式與標準	40% written exam 50% project report 10% presentation of project results
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 Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar: Introduction to Data Mining. 2nd Edition. Pearson / Addison Wesley. Aurélien Géron: Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow. 2nd or 3rd Edition, O’Reilly, 2019 or 2022
課程諮詢管道	請參考 Office Hours
課程對應SDGs指標
備註