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課程名稱 |
程式設計
Computer Programming |
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開課學期 |
110-2 |
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授課對象 |
理學院 地理環境資源學系 |
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授課教師 |
溫在弘 |
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課號 |
Geog1027 |
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課程識別碼 |
208 11510 |
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班次 |
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學分 |
3.0 |
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全/半年 |
半年 |
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必/選修 |
必帶 |
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上課時間 |
星期四7,8,9(14:20~17:20) |
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上課地點 |
地理電腦室 |
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備註 |
本課程中文授課,使用英文教科書。
限本系所學生(含輔系、雙修生)
總人數上限：50人 |
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課程簡介影片 |
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核心能力關聯 |
核心能力與課程規劃關聯圖 |
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課程大綱
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為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
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課程概述 |
程式設計是資料處理與分析的基礎課程。本課程將講授電腦程式設計的基本概念，包括：變數類型的宣告、函數的建立與運用、程序控制的陳述、字串處理、擷取網路資訊、物件導向的觀念(建立物件類別)、資料庫的結構查詢語法(SQL)、統計圖表與地圖視覺化、科學計算等等。本學期將在Google Colab的雲端平台，學習Python程式語言。 |
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課程目標 |
授課方式以觀念講授及電腦實作為主，授課內容著重於講授程式設計的邏輯，學習解決複雜問題的思考過程，期使學生能夠具備程式設計思維的觀念與實作能力。 |
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課程要求 |
每週課堂實習（30 %）、每週課後作業（30 %）、期中考（20 %）、期末考（20 %）
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預期每週課前或/與課後學習時數 |
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Office Hours |
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指定閱讀 |
Severance (2016), Python for Everybody: Exploring Data in Python 3, CreateSpace Independent Publishing Platform
https://www.py4e.com/lessons |
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參考書目 |
Deitel and Deitel (2019), Intro to Python for Computer Science and Data Science, Pearson FT Press
Downey (2015), Think Python, 2nd Edition: How to Think Like a Computer Scientist, O'Reilly Media.
McKinney (2017), Python for Data Analysis, 2nd edition, O'Reilly Media. |
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評量方式
(僅供參考) |
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No. |
項目 |
百分比 |
說明 |
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1. |
Labs |
30% |
課堂實習 |
2. |
Assignment |
30% |
每週作業 |
3. |
Midterm Exam |
20% |
期中考 |
4. |
Final Exam |
20% |
期末考 |
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週次 |
日期 |
單元主題 |
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第1週 |
2/17 |
Course Introduction : Why should we learn coding |
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第2週 |
2/24 |
Variables /Statement + Conditional Execution |
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第3週 |
3/03 |
Functions + Iteration |
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第4週 |
3/10 |
Strings + Files: Input and Output |
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第5週 |
3/17 |
Data Structure: Lists + Dictionaries + Tuples |
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第6週 |
3/24 |
Using Python Regular Expression |
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第7週 |
3/31 |
Comprehensive Practice (1) |
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第8週 |
4/07 |
* Midterm Exam * |
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第9週 |
4/14 |
Using Web Services: APIs and JSON files |
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第10週 |
4/21 |
Concepts of Object Oriented Programming (OOP) |
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第11週 |
4/28 |
Databases and Structured Query Language (SQL) |
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第12週 |
5/05 |
Exploring Data with Pandas and matplotlib |
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第13週 |
5/12 |
Spatial Visualization with GeoPandas |
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第14週 |
5/19 |
Scientific Computing with NumPy |
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第15週 |
5/26 |
Comprehensive Practice (2) |
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第16週 |
6/02 |
* Final Exam * |
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