課程名稱 |
大數據理論及實務應用 Big Data Applications and Theories |
開課學期 |
111-2 |
授課對象 |
理學院 數學系 |
授課教師 |
林大溢 |
課號 |
MATH5037 |
課程識別碼 |
221 U6940 |
班次 |
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學分 |
3.0 |
全/半年 |
半年 |
必/選修 |
選修 |
上課時間 |
星期三2,3,4(9:10~12:10) |
上課地點 |
天數102 |
備註 |
限本系所學生(含輔系、雙修生) 總人數上限:60人 |
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課程簡介影片 |
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核心能力關聯 |
本課程尚未建立核心能力關連 |
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 |
這個世紀, 當我們生活在大數據資料時代,身為台大學生當然需要且必要知道,不論文字、數字、照片、視訊、音訊、座標、時間、速度、網際網路、行動網路等交織成的數位大數據資料空間,我們可以做什麼?我們應該了解什麼?Mobile network, Cybersecurity, COVID-19, and Fintech是我們這門大數據導論的入門介紹目標。 |
課程目標 |
修完此門課的同學將能夠:
1. 舉出真實世界中Big Data 的實例和描述大數據的三個關鍵資料來源
2. 運用Google big data tools 發現問題,找出可能的線索與預測
3. 解釋Big Data的6V
4. 了解Big Data分析的標準五步驟的使用方法
5. 辨別問題是Big Data類型或不是?
6. 明瞭Big Data的應用領域個案與應用原理,個案包含:Google Map, Google Search, Google Scholar, Facebook, Google Trend, Online Banking, Cyber Security, COVID-19, diseases control and prediction, Social Media
7. 學習如何獨自:選擇報告之Big Data題目、製作ppt及上台簡報、寫期末報告
8.Big Data的未來職涯路徑和創業機會 |
課程要求 |
1.準時出席不缺課
2.期中與期末上台報告
同學如果做不到, 請勿選此門課程 |
預期每週課後學習時數 |
2 hours |
Office Hours |
另約時間 備註: 每週三 12:30~13:20
備註:前一週預約 下一週的Wednesday 12:30-13:20 |
指定閱讀 |
1.The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web
2.Big Data Analytics in Cyber Security: Network Traffic and Attacks
3.Cloud Based Big Data Analytics Framework for Face Recognition in Social Networks Using Machine Learning
4.Social media big data analytics: A survey
5.Big data analytics for investigating Taiwan Line sticker social media marketing
6.Infection forecasts powered by big data |
參考書目 |
1.The PageRank Citation Ranking:Bringing Order to the Web by Larry Page and Sergey Brin
2.The Introduction to Data Science Version 3 by Robert W. De Graaf |
評量方式 (僅供參考) |
No. |
項目 |
百分比 |
說明 |
1. |
期中ppt內容及上台簡報 |
35% |
1.每位學生須email一份powerpoint
2.同學上台presentation |
2. |
期末ppt內容及上台簡報 |
45% |
1.每位學生須email一份powerpoint
2.同學上台presentation |
3. |
期末報告及課堂表現 |
20% |
1.每位學生須email一份term report in word format
2.課堂提問及參與課程Facebook社群討論 |
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針對學生困難提供學生調整方式 |
上課形式 |
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作業繳交方式 |
學生與授課老師協議改以其他形式呈現 |
考試形式 |
書面(口頭)報告取代考試 |
其他 |
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週次 |
日期 |
單元主題 |
第1週 |
2/22 |
Course briefing |
第2週 |
3/01 |
What Launched the Big Data Era?
What Makes Big Data Valuable? |
第3週 |
3/08 |
Google Big Data Tools:Google Search, Google Scholar, Google Trend, Google Map, Google Earth, Google Books
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第4週 |
3/15 |
Steps in the Data Science Process: Acquiring, Exploring, Preprocessing, Analysis, Communicating results, turning insights into action
Machine generates data
Big Data Case:New York parking |
第5週 |
3/22 |
老師出國,學生自主學習週,於6月7日補課 |
第6週 |
3/29 |
Organization generates data
People generates data
Big Data Case: Data presentation |
第7週 |
4/05 |
國定假日:放假 |
第8週 |
4/12 |
Introduction to Cyber security
Three ways of online attacks
Big Data Case: First bank attack and security |
第9週 |
4/19 |
Big Data :Data integration, Strategy
Big Data Case: Innovation in medicine |
第10週 |
4/26 |
期中報告: 同學上台報告並自行錄影上傳Facebook封閉式課程群組 |
第11週 |
5/03 |
Big Data :Value capture, Ask the right questions
Big Data Case: Drone application |
第12週 |
5/10 |
Big Data and Sars-Cov-2
Big Data Case: Taiwan COVID-19 strategy |
第13週 |
5/17 |
Big Data : disease prevention and pest control
Big Data Case: IPM and Orkin |
第14週 |
5/24 |
Big Data and Insurance
Big Data Case: ESG and SDGs |
第15週 |
5/31 |
Big Data and Social media
Big Data Case: Fake news and farm attack in Taiwan from China, and NDAA FY23 |
第16週 |
6/7 |
期末報告: 同學上台報告並自行錄影上傳Facebook封閉式課程群組 |
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